敵対的トレーニングがマルウェア検出を向上させ、システムを安全に保つ方法を発見しよう。
Hamid Bostani, Jacopo Cortellazzi, Daniel Arp
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Zexiong Ma, Shengnan An, Zeqi Lin
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新しいベンチマークが大型言語モデルが生成したコードの質を評価する。
Alejandro Velasco, Daniel Rodriguez-Cardenas, David N. Palacio
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HMMとCNNを組み合わせて、マルウェア検出戦略を改善する。
Ritik Mehta, Olha Jureckova, Mark Stamp
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言語モデルを使って自動テストの可読性を向上させる。
Matteo Biagiola, Gianluca Ghislotti, Paolo Tonella
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暗号ライブラリがオンラインデータをどう守ってるか、そしてその脆弱性について学ぼう。
Rodothea Myrsini Tsoupidi, Elena Troubitsyna, Panos Papadimitratos
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AI言語モデルを使ってソフトウェアサプライチェーンの脆弱性に対処する。
Vasileios Alevizos, George A Papakostas, Akebu Simasiku
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整数を数えるためのPosit、Takum、従来のフォーマットを比較。
Laslo Hunhold
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パケット処理と検証の基本を深く掘り下げてみよう。
Shengyi Wang, Mengying Pan, Andrew W. Appel
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Fortranコードを現代的なC++に翻訳する旅を発見しよう、効率性を向上させるために。
Le Chen, Bin Lei, Dunzhi Zhou
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Yongwon Shin, Dookyung Kang, Hyojin Sung
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新しいキャッシング方法がリアルタイムアプリケーションのデータをどのように最新の状態に保つかを学ぼう。
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この研究では、プログラミングのループパフォーマンスを向上させる技術を紹介しているよ。
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KNEが知識ベースのシステムをどうやって改善して、よりスマートな意思決定を実現するかを発見しよう。
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