cs.SE」カテゴリーアーカイブ

Automatic Traffic Scenario Conversion from OpenSCENARIO to CommonRoad

要約 シナリオは、自動運転システムの開発、テスト、検証にとって重要な要素です。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.FL, cs.RO, cs.SE | Automatic Traffic Scenario Conversion from OpenSCENARIO to CommonRoad はコメントを受け付けていません

LeTI: Learning to Generate from Textual Interactions

要約 事前トレーニングされた言語モデル (LM) を微調整すると、モデルの機能が … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SE | LeTI: Learning to Generate from Textual Interactions はコメントを受け付けていません

Data Augmentation for Conflict and Duplicate Detection in Software Engineering Sentence Pairs

要約 この論文では、文ペアの分類を通じてソフトウェア エンジニアリング タスクに … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SE | Data Augmentation for Conflict and Duplicate Detection in Software Engineering Sentence Pairs はコメントを受け付けていません

A Preliminary Analysis on the Code Generation Capabilities of GPT-3.5 and Bard AI Models for Java Functions

要約 このペーパーでは、関数の記述が与えられた Java コードを生成する際の … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.SE | A Preliminary Analysis on the Code Generation Capabilities of GPT-3.5 and Bard AI Models for Java Functions はコメントを受け付けていません

Automated Code generation for Information Technology Tasks in YAML through Large Language Models

要約 大規模な言語モデルの使用によるコード生成機能の最近の向上は、主に汎用プログ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.PL, cs.SE | Automated Code generation for Information Technology Tasks in YAML through Large Language Models はコメントを受け付けていません

Two is Better Than One: Digital Siblings to Improve Autonomous Driving Testing

要約 シミュレーションベースのテストは、自動運転ソフトウェアの信頼性を確保するた … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.RO, cs.SE | Two is Better Than One: Digital Siblings to Improve Autonomous Driving Testing はコメントを受け付けていません

Dragon-Alpha&cu32: A Java-based Tensor Computing Framework With its High-Performance CUDA Library

要約 Java は非常に強力ですが、深層学習の分野ではその機能が十分に活用されて … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SE | Dragon-Alpha&cu32: A Java-based Tensor Computing Framework With its High-Performance CUDA Library はコメントを受け付けていません

Model-based Programming: Redefining the Atomic Unit of Programming for the Deep Learning Era

要約 本稿では、深層学習モデルを実世界のアプリケーションに適用する際に内在する課 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, cs.SE | Model-based Programming: Redefining the Atomic Unit of Programming for the Deep Learning Era はコメントを受け付けていません

Opti Code Pro: A Heuristic Search-based Approach to Code Refactoring

要約 本論文では、コード・リファクタリングに対する最良優先探索法を評価するアプロ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.SE | Opti Code Pro: A Heuristic Search-based Approach to Code Refactoring はコメントを受け付けていません

Realistic Safety-critical Scenarios Search for Autonomous Driving System via Behavior Tree

要約 自律走行システム(ADS)のシミュレーションを用いたテストが注目を集めてい … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, cs.SE | Realistic Safety-critical Scenarios Search for Autonomous Driving System via Behavior Tree はコメントを受け付けていません