Enhancing Software Fault Localization with Variational Autoencoder and Residual Neural Networks
Communications in Computer and Information Science (CCIS); Volume 2351; pp: 490–501
Kaydedildi:
| Asıl Yazarlar: | Cao, Thi Nham, Nguyen, Nhut Tien, Nguyen, Thanh Binh |
|---|---|
| Materyal Türü: | Bài viết |
| Dil: | English |
| Baskı/Yayın Bilgisi: |
Springer Nature
2025
|
| Konular: | |
| Online Erişim: | https://doi.org/10.1007/978-981-96-4285-4_39 https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/5788 |
| Etiketler: |
Etiketle
Etiket eklenmemiş, İlk siz ekleyin!
|
| Thư viện lưu trữ: | Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt Hàn - Đại học Đà Nẵng |
|---|
Benzer Materyaller
-
Deep learning model to identify Vietnamese historical figures
Yazar:: Vo, Dinh Phu, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2025) -
Building Su Viet website integrating ai for recognizing vietnamese historical figures
Yazar:: Vo, Dinh Phu, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (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
Yazar:: Đinh, Công Tùng, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2022) -
A comparative study of deep learning techniques in software fault prediction
Yazar:: Ha, Thi Minh Phuong, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2024) -
Research and Evaluate some Deep Learning Methods to Detect Forest Fire based on Images from Camera
Yazar:: Dinh, Cong Tung, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)