「cs.SE」カテゴリーアーカイブ

Reproducibility in Machine Learning-based Research: Overview, Barriers and Drivers

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 現在、さまざまな分野の研究において、結果の再現性が課題となっています。 こ … 続きを読む →

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Is Your AI-Generated Code Really Secure? Evaluating Large Language Models on Secure Code Generation with CodeSecEval

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、コード生成とコード修復に大きな進歩をもた … 続きを読む →

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Assessing the Code Clone Detection Capability of Large Language Models

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 この研究は、コード クローン検出タスクにおける 2 つの高度なラージ言語モ … 続きを読む →

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CoCoST: Automatic Complex Code Generation with Online Searching and Correctness Testing

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデルは、自然言語記述を実行可能なコードに変換することにより、コ … 続きを読む →

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Model Generation with LLMs: From Requirements to UML Sequence Diagrams

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 自然言語 (NL) 要件をグラフィカル モデルで補完すると、関係者のコミュ … 続きを読む →

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$Classi|Q\rangle$ Towards a Translation Framework To Bridge The Classical-Quantum Programming Gap

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 量子コンピューティングは、ハードウェアとしてすぐに利用できたり、クラウド上 … 続きを読む →

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Predicting Fairness of ML Software Configurations

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、機械学習のハイパーパラメータと公平性の関係を調査します。 デ … 続きを読む →

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ChIRAAG: ChatGPT Informed Rapid and Automated Assertion Generation

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 System Verilog Assertion (SVA) の定式化 & … 続きを読む →

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Fuzzy Logic Guided Reward Function Variation: An Oracle for Testing Reinforcement Learning Programs

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 強化学習 (RL) は、さまざまな分野で大きな注目を集めています。 ただし … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T27, 93C42, cs.AI, cs.SE, D.2.5 | Fuzzy Logic Guided Reward Function Variation: An Oracle for Testing Reinforcement Learning Programs はコメントを受け付けていません

AuthAttLyzer-V2: Unveiling Code Authorship Attribution using Enhanced Ensemble Learning Models & Generating Benchmark Dataset

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 ソース コード作成者帰属 (SCAA) は、ソフトウェアの起源と動作につい … 続きを読む →

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