Enhancing Software Fault Localization with Variational Autoencoder and Residual Neural Networks
Communications in Computer and Information Science (CCIS); Volume 2351; pp: 490–501
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | Cao, Thi Nham, Nguyen, Nhut Tien, Nguyen, Thanh Binh |
|---|---|
| Formáid: | Bài viết |
| Teanga: | English |
| Foilsithe: |
Springer Nature
2025
|
| Ábhair: | |
| Rochtain Ar Líne: | https://doi.org/10.1007/978-981-96-4285-4_39 https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/5788 |
| Clibeanna: |
Cuir Clib Leis
Gan Chlibeanna, Bí ar an gcéad duine leis an taifead seo a chlibeáil!
|
| Thư viện lưu trữ: | Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt Hàn - Đại học Đà Nẵng |
|---|
Míreanna Comhchosúla
-
Deep learning model to identify Vietnamese historical figures
le: Vo, Dinh Phu, et al.
Foilsithe: (2025) -
Building Su Viet website integrating ai for recognizing vietnamese historical figures
le: Vo, Dinh Phu, et al.
Foilsithe: (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
le: Đinh, Công Tùng, et al.
Foilsithe: (2022) -
A comparative study of deep learning techniques in software fault prediction
le: Ha, Thi Minh Phuong, et al.
Foilsithe: (2024) -
Research and Evaluate some Deep Learning Methods to Detect Forest Fire based on Images from Camera
le: Dinh, Cong Tung, et al.
Foilsithe: (2023)