「D.2.5」カテゴリーアーカイブ

On the Mistaken Assumption of Interchangeable Deep Reinforcement Learning Implementations

投稿日: 2025年3月31日 作成者: jarxiv

要約 ディープ補強学習（DRL）は、エージェントがニューラルネットワークを使用し … 続きを読む →

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Learning Program Behavioral Models from Synthesized Input-Output Pairs

投稿日: 2025年3月18日 作成者: jarxiv

要約 Modelizerを紹介します。これは、ブラックボックスプログラムを考慮し … 続きを読む →

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A Match Made in Heaven? Matching Test Cases and Vulnerabilities With the VUTECO Approach

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 ソフトウェアの脆弱性は、静的分析、浸透テスト、およびファジングによって一般 … 続きを読む →

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Automating the Detection of Code Vulnerabilities by Analyzing GitHub Issues

投稿日: 2025年1月10日 作成者: jarxiv

要約 今日のデジタル環境では、タイムリーかつ正確な脆弱性検出の重要性が大幅に高ま … 続きを読む →

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An LSTM-based Test Selection Method for Self-Driving Cars

投稿日: 2025年1月8日 作成者: jarxiv

要約 自動運転車には大規模なテストが必要であり、時間の面でコストがかかる可能性が … 続きを読む →

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Benchmarking Generative AI Models for Deep Learning Test Input Generation

投稿日: 2024年12月24日 作成者: jarxiv

要約 テスト入力ジェネレーター (TIG) は、ディープラーニング (DL) 画 … 続きを読む →

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

投稿日: 2024年10月10日 作成者: jarxiv

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 →

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Active Testing of Large Language Model via Multi-Stage Sampling

投稿日: 2024年8月8日 作成者: jarxiv

要約 パフォーマンス評価は、大規模言語モデル (LLM) の開発ライフ サイクル … 続きを読む →

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Automated Code Fix Suggestions for Accessibility Issues in Mobile Apps

投稿日: 2024年8月8日 作成者: jarxiv

要約 アクセシビリティはアプリの使いやすさにとって重要ですが、開発者は認識、専門 … 続きを読む →

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Learning Program Behavioral Models from Synthesized Input-Output Pairs

投稿日: 2024年7月12日 作成者: jarxiv

要約 Modelizer を紹介します。これは、ブラックボックス プログラムを与 … 続きを読む →

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