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搜索结果 - 5
利用深度学习优化软件开发过程
深度学习技术在软件开发过程中的应用，特别是在自动化代码审查、错误预测和测试生成，以提高代码质量和开发效率方面进行了研究。通过一系列的实证研究，比较了使用深度学习工具的实验组和使用传统方法的对照组在代码错误率和项目完成时间方面的差异。结果表明
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3 months ago
DeepCover: 提升 RNN 测试覆盖率和在线错误预测的状态机提取技术
本文提出了一种从循环神经网络（RNN）模型中提取状态机（SM）的方法，以增加 RNN 模型的解释性，并改进了测试和监控 RNN 模型的能力，同时介绍了基于提取的 SM 的六个模型覆盖准则和基于提取的 SM 的错误概率预测模型。
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5 months ago
多样性衡量：语言模型查询失败的领域无关代理
大型语言模型中的错误预测常依赖于特定领域的信息。本文介绍了基于对给定提示的响应的多样性量化误差的度量方式，独立于底层应用。我们描述了如何使用熵、基尼不纯度和质心距离这三种度量方法。我们在多个数据集和温度设置上进行了一系列实验，证明了这些度量
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a year ago
通过本地机器学习校正来改善 CFD 模拟
本研究使用机器学习模型逆向预测了网格加粗导致的信息丢失程度，并将该信息加回到低分辨率模拟中以提高模拟质量，并演示了此方法在加速模拟过程中不会牺牲解的精度，从而使 CFD 的代价 / 精度权衡更有利。
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a year ago
KDD
评估人类错误与完美基准的对比
研究人类在制定决策时可能产生错误的情况，以国际象棋运动员的决策为例，从围绕技能、时间和决策难度三个方面特征进行分析，并且发现描述决策困难度的特征比技能或时间更有影响力。
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8 years ago
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