Uma plataforma que adapta serviços de software em tempo real para soluções de mobilidade inteligente.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Pesquisas mostram novas maneiras de conectar elementos de desenvolvimento de software de forma eficiente.
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Explorando o papel da esperança no crescimento pessoal e na força da comunidade.
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Nova abordagem conserta vazamentos de memória em Aplicações de Página Única sem precisar detectar manualmente.
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Aprenda a avaliar a cobertura de testes de forma eficaz em microservices.
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Analisando métodos para conseguir buscar de forma eficiente relatórios de bugs parecidos para os desenvolvedores.
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LeakFuzzer detecta vazamentos de informações em programas pra melhorar a segurança do software.
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Recomendações personalizadas podem melhorar a experiência de integração dos novatos em projetos open source.
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Este artigo analisa as fraquezas nos métodos de seleção de testes para sistemas de aprendizado profundo.
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O BERTOps melhora a análise de logs para operações de TI, ajudando as equipes de confiabilidade do site.
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Esse estudo destaca como os desenvolvedores Java reutilizam respostas do StackOverflow no GitHub.
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Analisando o impacto da refatoração na qualidade do código de teste.
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Um workshop focado em melhorar a conexão entre Engenharia de Requisitos e Testes.
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Uma olhada em como as startups enfrentam os desafios do desenvolvimento de software.
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Um novo método equilibra modelos de aprendizado de máquina pra ter um desempenho melhor.
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QPLEX conecta recursos clássicos e quânticos pra soluções de otimização eficientes.
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Enfrentando desafios para aplicações seguras de aprendizado de máquina em sistemas críticos.
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Um novo método melhora a modelagem da interface do usuário para aplicativos móveis.
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Automatizar a priorização de relatórios de bugs melhora a segurança de contratos inteligentes e a eficiência dos desenvolvedores.
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Esse estudo compara PEFT e ICL na melhoria da geração de código usando LLMs.
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Um novo framework melhora a eficácia dos ataques adversariais em modelos de código.
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Um novo framework melhora a detecção de vulnerabilidades na comunicação em redes embarcadas.
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Novo conjunto de dados e método de treinamento melhoram o reconhecimento de nomes de software.
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Explorando como a computação quântica pode melhorar a amostragem aleatória em linhas de produtos de software.
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Um novo modelo melhora a detecção de vulnerabilidades usando dados positivos e não rotulados.
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Ataques de timing representam riscos para softwares, revelando informações sensíveis através do tempo de execução.
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Aprenda como refatorar código de deep learning melhora o desempenho através da automação.
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Este estudo analisa como técnicas de IR podem ajudar na escolha de casos de teste.
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Um novo método pra recomendar APIs durante a migração de bibliotecas usando incorporação de gráfico de conhecimento.
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O LEAP melhora os testes adversariais para software de processamento de linguagem natural.
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Um framework pra medir com precisão o uso de energia em sistemas de deep learning.
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Pesquisas mostram que modelos pré-treinados são eficazes em corrigir vulnerabilidades de software.
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Esse artigo destaca os principais desafios de implantação enfrentados pelos desenvolvedores em sistemas de DRL.
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Este artigo explora métodos melhores para avaliar modelos de geração de código usando inferência causal.
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Bugsplainer oferece explicações de bugs de forma clara pra agilizar o desenvolvimento de software.
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Este artigo fala sobre os obstáculos no desenvolvimento de software quântico e soluções possíveis.
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Este artigo fala sobre a resiliência em sistemas de automação gerados por LLM.
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Uma nova abordagem para simplificar a junção de estados e melhorar a análise de programas.
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O SPROUT melhora a segurança ao detectar erros de classificação em classificadores de machine learning.
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Um estudo sobre vulnerabilidades no código de IoT encontrado online destaca riscos de segurança.
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