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本杂志详细地介绍了自动化软件工程技术的基础、技术、工具和应用中的重要工业经验的研究、指导论文、调查和账目。这包括研究构建、理解、调整和建模软件工件和过程的技术。 自动化软件工程的覆盖范围检查自动化系统和协作系统以及人类软件工程活动的计算模型。此外，它提出了适用于自动化软件工程的知识表示和人工智能技术，以及支持或提供理论基础的形式化技术。该杂志还包括对书籍、软件、会议和研讨会的评论。 官网地址: http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ase/
SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering
Arxiv
0+阅读 · 11月11日
SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering
Arxiv
0+阅读 · 5月30日
IPSynth: Interprocedural Program Synthesis for Software Security Implementation
Arxiv
0+阅读 · 3月16日
Prompt Engineering or Fine Tuning: An Empirical Assessment of Large Language Models in Automated Software Engineering Tasks
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月11日
Delving into Commit-Issue Correlation to Enhance Commit Message Generation Models
Delving into Commit-Issue Correlation to Enhance Commit Message Generation Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月28日
Stealthy Backdoor Attack for Code Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月29日
Delving into Commit-Issue Correlation to Enhance Commit Message Generation Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月31日
CodeLens: An Interactive Tool for Visualizing Code Representations
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月27日
Stealthy Backdoor Attack for Code Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月6日
The Framework For The Discipline Of Software Engineering in Connection to Information Technology Discipline
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月27日
The Framework For The Discipline Of Software Engineering in Connection to Information Technology Discipline
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月19日
CodeAttack: Code-based Adversarial Attacks for Pre-Trained Programming Language Models
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月31日
Run, Forest, Run? On Randomization and Reproducibility in Predictive Software Engineering
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月15日
Deep Learning & Software Engineering: State of Research and Future Directions
Deep Learning & Software Engineering: State of Research and Future Directions
Arxiv
0+阅读 · 2020年9月17日
Hybrid Deep Neural Networks to Infer State Models of Black-Box Systems
Arxiv
0+阅读 · 2020年8月26日
参考链接
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Springer
软件工程
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