軟體漏洞修補程式資料集的品質對於機器學習安全性應用至關重要,而利用不確定性量化 (UQ) 可以有效識別和選擇高品質的修補程式,從而提升資料集品質並改善下游任務(如漏洞預測)的效能。
본 논문에서는 불확실성 정량화(UQ)를 활용하여 고품질의 소프트웨어 취약점 패치 데이터셋을 자동으로 선별하고, 이를 통해 소프트웨어 취약점 예측 모델의 성능과 효율성을 향상시키는 방법론을 제시합니다.
本稿では、不確実性定量化(UQ)を用いて、機械学習ベースのソフトウェア脆弱性パッチデータセットの品質と有用性を向上させる手法を提案しています。
This research proposes a novel approach to curate software vulnerability patch datasets by leveraging uncertainty quantification (UQ) techniques in machine learning, leading to improved accuracy and efficiency in downstream applications like vulnerability prediction.
Large language models (LLMs) show promise in verifying if technical system specifications meet predefined requirements, achieving comparable results to traditional rule-based systems, especially with strategic prompting and in specific scenarios.
ShareSpace 是一款專為學生設計的在地化網路應用程式,旨在促進二手商品的買賣,解決校園社群中常見的經濟負擔和資源分配不均問題,並提倡永續性和資源節約。
대학생을 위한 지역 기반 중고품 거래 플랫폼인 ShareSpace는 경제성과 지속가능성을 우선시하여 기존 전자상거래 플랫폼의 한계를 해결하고 학생 중심의 순환 경제를 조성한다.
学生の経済的制約やキャンパスコミュニティ特有のニーズに対応するため、中古品の売買を促進するローカライズされたEコマースソリューションであるShareSpaceが提案されています。
ShareSpace is a localized e-commerce web application designed specifically for college students to buy and sell primarily second-hand goods, promoting affordability and sustainability within campus communities.
Deegen 是一種元編譯器,它能以類似於編寫簡單直譯器的工程成本,為動態語言自動生成具備高效能 JIT 功能的虛擬機器,從而解決了效能和工程成本之間的矛盾。