Enhancing Software Fault Localization with Variational Autoencoder and Residual Neural Networks
Communications in Computer and Information Science (CCIS); Volume 2351; pp: 490–501
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Cao, Thi Nham, Nguyen, Nhut Tien, Nguyen, Thanh Binh |
|---|---|
| Format: | Bài viết |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
Springer Nature
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://doi.org/10.1007/978-981-96-4285-4_39 https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/5788 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Thư viện lưu trữ: | Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt Hàn - Đại học Đà Nẵng |
|---|
Ähnliche Einträge
-
Deep learning model to identify Vietnamese historical figures
von: Vo, Dinh Phu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Building Su Viet website integrating ai for recognizing vietnamese historical figures
von: Vo, Dinh Phu, et al.
Veröffentlicht: (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
von: Đinh, Công Tùng, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
A comparative study of deep learning techniques in software fault prediction
von: Ha, Thi Minh Phuong, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Research and Evaluate some Deep Learning Methods to Detect Forest Fire based on Images from Camera
von: Dinh, Cong Tung, et al.
Veröffentlicht: (2023)