Enhancing Software Fault Localization with Variational Autoencoder and Residual Neural Networks
Communications in Computer and Information Science (CCIS); Volume 2351; pp: 490–501
Uloženo v:
| Hlavní autoři: | Cao, Thi Nham, Nguyen, Nhut Tien, Nguyen, Thanh Binh |
|---|---|
| Médium: | Bài viết |
| Jazyk: | English |
| Vydáno: |
Springer Nature
2025
|
| Témata: | |
| On-line přístup: | https://doi.org/10.1007/978-981-96-4285-4_39 https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/5788 |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo otaguje tento záznam!
|
| Thư viện lưu trữ: | Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt Hàn - Đại học Đà Nẵng |
|---|
Podobné jednotky
-
Deep learning model to identify Vietnamese historical figures
Autor: Vo, Dinh Phu, a další
Vydáno: (2025) -
Building Su Viet website integrating ai for recognizing vietnamese historical figures
Autor: Vo, Dinh Phu, a další
Vydáno: (2025) -
Nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh X-quang
Autor: Đinh, Công Tùng, a další
Vydáno: (2022) -
A comparative study of deep learning techniques in software fault prediction
Autor: Ha, Thi Minh Phuong, a další
Vydáno: (2024) -
Research and Evaluate some Deep Learning Methods to Detect Forest Fire based on Images from Camera
Autor: Dinh, Cong Tung, a další
Vydáno: (2023)