Enhancing Software Fault Localization with Variational Autoencoder and Residual Neural Networks
Communications in Computer and Information Science (CCIS); Volume 2351; pp: 490–501
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Cao, Thi Nham, Nguyen, Nhut Tien, Nguyen, Thanh Binh |
|---|---|
| Format: | Bài viết |
| Langue: | English |
| Publié: |
Springer Nature
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://doi.org/10.1007/978-981-96-4285-4_39 https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/5788 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
| Thư viện lưu trữ: | Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt Hàn - Đại học Đà Nẵng |
|---|
Documents similaires
-
Deep learning model to identify Vietnamese historical figures
par: Vo, Dinh Phu, et autres
Publié: (2025) -
Building Su Viet website integrating ai for recognizing vietnamese historical figures
par: Vo, Dinh Phu, et autres
Publié: (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
par: Đinh, Công Tùng, et autres
Publié: (2022) -
A comparative study of deep learning techniques in software fault prediction
par: Ha, Thi Minh Phuong, et autres
Publié: (2024) -
Research and Evaluate some Deep Learning Methods to Detect Forest Fire based on Images from Camera
par: Dinh, Cong Tung, et autres
Publié: (2023)