Improving Software Development Processes with Multicriteria Methods
所有的软件开发过程都包括一些步骤，在这些步骤中，几个备选方案引发了一个选择，一个决策。有时，方法论提供了一种决策的方法。然而，在很多情况下，执行决定的论据非常差，选择是以一种直觉和危险的方式做出的。我们的工作的目的是提供一个科学的方法来指导工程师通过战术选择与多准则方法在软件开发过程中的应用。这种方法通过三个案例来说明：风险、用例和Rational统一过程中的工具。
2009-11-08 cs.SE
Towards Improving the Mental Model of Software Developers through Cartographic Visualization
软件是无形的，关于软件系统的知识通常是隐性的。因此，软件开发人员的心智模型是软件工程中的一个重要因素。我们的愿景是，开发人员应该能够将代码称为“在北方”，“在西方”或“在南方”。我们希望为开发人员和其他参与软件开发的人提供一个 * 共享的 *，空间和稳定的软件项目心理模型。我们的目标是通过在IDE（集成开发环境）中嵌入地图可视化来加强这一点。可视化始终在左下方可见，类似于汽车驾驶员的GPS导航设备。对于每个开发任务，相关信息都显示在地图上。在本文中，我们提出了CODEMAP，Eclipse插件，并报告从正在进行的用户研究与专业开发人员和学生的初步结果。
2010-01-14 cs.SE
Improving the Technical Aspects of Software Testing in Enterprises
许多软件开发项目由于质量问题而失败。软件测试能够创建高质量的软件产品。由于这是一项繁琐而昂贵的任务，而且往往难以管理，因此其技术背景和组织实施都必须有充分的基础。我们与开发软件的区域公司合作，以了解他们在测试方面的明显弱点和优势。通过分析和比较优势，我们得出了最佳实践。在本文中，我们解释了该项目的背景和素描的设计科学研究方法论使用。然后，我们介绍了一个图形分类框架，帮助企业判断建议的适用性。最后，我们提出了五个技术方面的测试建议的细节。对于每一个建议，我们给出了基于分类框架的实施建议。
2010-11-02 cs.SE
The professional's opinion: Suggestions for improving the corporate education training process in Software Engineering
CESAR School（CESAR学院）
研究探讨软件工程师对组织学习过程改进建议，通过分析174份开放性回答，发现需系统性干预以整合实践相关性、结构支持及有利的机构文化。
2026-03-12 cs.SE
IMPRESS: Improving Engagement in Software Engineering Courses through Gamification
软件工程课程对于培养学生在实践中正确的软件开发知识和态度起着重要的作用。这意味着深远的影响，因为我们使用的软件的质量最终取决于制作它们的人的质量。然而，教育软件工程是相当具有挑战性的，因为学生并不认为这一主题是最令人兴奋的，而教师往往不得不处理爆炸性的学生数量。欧盟项目IMPRESS旨在探索在大学一级教育软件工程中使用游戏化，以提高学生的参与度，从而提高他们对所教科目的欣赏。本文介绍了该项目，其目标，其目前的进展。
2019-12-14 cs.SE
Improving the management of cost and scope in software projects using agile practices
虽然组织希望开发具有降低成本和灵活范围的软件产品，但关于敏捷实践在软件行业中改善项目开发和性能的适用性的故事很少，并且集中在特定的方法论上，如Sign和XP。鉴于这些事实，本文的目的是调查，通过从业者的价值观，敏捷实践被用来提高两个性能标准的软件项目的成本和范围。使用多变量统计技术被称为探索性因素分析（EFA），结果表明，使用敏捷实践可以表示在软件开发过程中，以提高成本和范围的不同应用程序的因素。此外，我们的结论是，一些敏捷的做法应该一起使用，以获得更好的效率的成本和范围在四个方面的发展：提高（a）团队的能力，（b）管理的需求，（c）质量的代码开发，（d）交付的软件预算和时间。
2013-03-08 cs.SE
Reasoning and Improving on Software Resilience against Unanticipated Exceptions
在软件中，有在规格说明和设计时预期的错误，在开发和测试时遇到的错误，以及在生产模式中发生但从未预料到的错误。在本文中，我们的目的是推理的软件正确处理意外异常的能力。我们提出了一种算法，称为短路测试，它注入异常测试套件执行过程中，以模拟意外的错误。该算法收集用作输入的数据，用于验证捕获两个弹性属性的两个正式异常合约。我们对9个测试套件的评估，平均78%的行覆盖率，分析了241个执行的catch块，显示其中101个暴露了弹性属性，84个可以转换为更有弹性。
2013-12-31 cs.SE
A training process for improving the quality of software projects developed by a practitioner
背景：软件产品的质量取决于开发产品时遵循的软件过程的质量。因此，许多高等教育机构（HEI）和软件组织都实施了软件过程改进（SPI）培训课程来提高软件质量。目的：由于课程的持续时间是HEI和软件组织关注的问题，我们调查了软件项目的质量是否会通过将原始个人软件过程（PSP）课程的10个作业的活动重新组织成具有较少作业的修改的PSP（即，七个任务）。方法：作业是按照修改后的PSP开发的，作业较少，但包括原始PSP中建议的阶段、形式、标准和日志。软件作业质量的衡量是基于缺陷密度。结果如下：当原始PSP中的活动被重新排序为更少的任务时，随着从业者通过PSP培训的进展，缺陷密度以统计学显著性提高。结论：我们的改进PSP可以应用于学术界和工业界的环境，这是在减少PSP的训练时间的意义上关注
2017-05-29 cs.SE
Improving the Testability of Object-oriented Software during Testing and Debugging Processes
可测试性是在程序中存在错误的情况下，测试是否会检测到错误的概率。如何有效地发现故障取决于软件的可测试性。许多研究人员提出了定性和定量的技术来提高和衡量软件的可测试性。在文献中，大量的可靠性增长模型已被用于评估和衡量软件在测试和运行阶段的定量质量评估。了解软件故障分布及其复杂性可以提高软件的可测试性。通过了解故障分布和故障复杂度，可以使测试工作量的分配变得容易，这将简化从软件中发现故障的过程。因此，软件的可测试性将得到改善。文中给出了该模型的参数以及不同复杂度的故障在软件中所占的比例，并利用在开源环境下开发的两个面向对象软件MySQL for python和Squirrel SQL Client的故障数据进行了估计
2013-08-15 cs.SE
Improving Software Team Communication Through Social Interventions in Project Management Tools
本研究针对软件工程团队沟通协作不足、高校项目课程缺乏有效引导的问题，提出基于社会网络分析开发项目管理工具干预功能，通过评估技术适用性、开发并验证功能，助力学生提升团队沟通与协作能力。
2025-04-10 cs.SE
A Neuro-Fuzzy Method to Improving Backfiring Conversion Ratios
University of Western Ontario（西安大略大学）；NFA Estimation Inc.（NFA Estimation公司）
软件项目评估是保证软件按时、按预算交付的重要环节。软件大小是决定工作量、成本和生产力的重要度量。今天，源代码行和功能点是最常用的规模度量。逆火是一种众所周知的在功能点和源代码行之间进行转换的技术。然而，当使用逆火时，存在高的误差幅度。本文介绍了一种提高回火精度的方法。智能系统已被用于软件预测模型中，以提高传统技术的性能。为此，使用混合神经模糊，因为它利用了神经网络学习和模糊逻辑类人推理。本文介绍了一种改进的回火技术，它使用神经模糊和比较的新方法对默认的转换率目前使用的软件从业者。
2015-08-25 cs.AI cs.SE
Improving Software Requirements Prioritization through the Lens of Constraint Solving
Linnaeus University（林奈大学）；University of New Brunswick（新不伦瑞克大学）
本文提出一种基于约束求解和交互式成对比较的需求优先级排序方法，利用分析师知识处理不确定性，在真实医疗项目中验证了其有效性和鲁棒性优于现有方法。
2023-06-21 cs.AI cs.SE
Improving Software Engineering Research through Experimentation Workbenches
软件原型实验在软件工程研究中起着基础性的作用。然而，与许多其他科学学科相比，在软件工程中对这一关键活动的明确支持相对较少。虽然软件工程社区已经提出了一些改善这种情况的方法，但实验仍然非常困难，有时不可能复制。在本文中，我们提出了一个实验工作台的概念，明确支持实验在软件工程研究的手段。特别是，我们讨论的核心要求，实验工作台应该满足，以符合这样的，并提供一个真正的好处，为研究人员。除了实验的核心好处之外，我们还规定实验工作台在软件工程研究的再现性和可重复性方面也有好处。此外，我们用一个场景和一个案例研究来说明这个概念，并描述了相关的挑战以及我们在实验工作台上的经验。
2021-10-25 cs.SE
LightSys: Lightweight and Efficient CI System for Improving Integration Speed of Software
软件的复杂性和大小的增加延长了开发人员等待代码分析和代码合并的延迟。随着软件越来越大，越来越复杂，现在越来越多的开发人员正在开发具有大型源代码存储库的软件。软件平台立即用特征更新和错误修复来更新软件包的趋势是一个重大障碍。在软件包的积极开发过程中，持续集成系统可能有助于防止软件缺陷，即使是在频繁部署和更新的情况下。在这里，我们提出了一个便携式和模块化的代码审查自动化系统，检查传入的代码更改，如代码格式和风格，性能回归，静态分析，构建和部署测试，并在合并和更改代码之前的动态分析。所提出的机制是足够轻量级的，即使对于许多开发人员来说，也可以托管在常规的台式计算机上。由此产生的成本降低允许开发人员将所提出的机制应用于许多源代码存储库。实验结果表明，该机制大大减少了开销，并提高了可用性相比，传统的机制：执行时间（6倍快），CPU使用（40%），内存消耗（1/180），和没有内存不足的发生。
2021-01-29 cs.SE
Empathy Guidelines for Improving Practitioner Well-being & Software Engineering Practices
Monash University（蒙纳士大学）；Monash Centre for Health Research and Implementation, Monash Health（蒙纳士健康研究与实施中心，蒙纳士健康）
本文提出17条共情指南，旨在通过提升从业者福祉和改进软件工程实践，促进可持续的共情应用。
2026-01-16 cs.SE
Towards a Software Architecture Maturity Model for Improving Ultra-Large-Scale Systems Interoperability
在过去的二十年里，软件体系结构已被采用作为主要可行的解决方案之一，以满足不断增长的需求，在软件系统的设计和开发。然而，通信网络的迅速增长和软件系统之间的相互连接带来了一些关键的挑战，需要应对这些挑战，以充分发挥这些系统的潜力。在这方面，超大规模系统，通常被认为是一个系统的系统，已经获得了相当大的关注，因为他们的规模是无法比拟的传统系统。ULS系统的规模使系统开发的各个方面发生了巨大的变化。因此，它要求我们扩展对软件架构的理解以及构建它们的方式。本文针对目前ULS系统互操作性体系结构成熟度模型框架的不足，提出了一种改进ULS系统互操作性的体系结构成熟度模型框架。
2014-01-22 cs.SE
MIT Lincoln Laboratory: A Case Study on Improving Software Support for Research Projects
MIT Lincoln Laboratory（麻省理工学院林肯实验室）
MIT林肯实验室通过集中化软件支持工具链和建立人才匹配数据库，提升科研项目软件开发效率与文化氛围。
2025-12-01 cs.SE
Improving software team collaboration with Synchronized Software Development
有效的协作是团队开发的软件项目成功的关键因素。在这项工作中，我们建议的方法同步软件开发（SSD），这促进了一个新的机制，一般的协作，特别是代码同步。在SSD中，一个开发人员所做的代码更改会自动传播给其他开发人员，只要他们保持代码没有编译错误。引入编译错误的更改在错误被修复之前不会传播。此外，其他开发人员被限制同时编辑这些更改中涉及的实体。然而，在这种状态下，开发人员可以自由地修改其余的实体。我们的方法的新颖之处在于，它积极地为开发人员提供最新的无错误版本的源代码，防止由于团队成员的并发更改而可能出现的冲突和合并。SSD还允许对多个开发人员引入的新代码进行更透明、几乎实时的感知。我们构建了CSI（代码同步智能），这是一个展示SSD关键功能的原型。
2015-04-28 cs.SE
Improving Software Effort Estimation Using Neuro-Fuzzy Model with SEER-SEM
我们的研究的目的是评估所提出的神经模糊模型的预测性能与系统评估和资源估计软件估计模型（SEER-SEM）在软件估计实践中，并应用所提出的架构，结合了神经模糊技术与不同的算法模型。本文提出了一种将神经模糊技术与SEER-SEM工作量估计算法相结合的方法。该模型具有良好的学习能力，降低敏感性，有效的推广，并引入神经模糊技术的知识集成。此外，连续的评级值和语言值可以输入该模型，以避免类似项目之间的估计偏差大。所提出的模型的性能是通过设计和进行评估与已公布的项目和工业数据访问。评估结果表明，我们提出的神经模糊模型，包括SEER-SEM的估计相比，仅使用SEER-SEM算法的估计结果有所改善。同时，本研究的结果也表明，一般的神经模糊框架可以与各种算法模型，以提高软件工作量估计的性能。
2015-07-24 cs.SE
Software, Attacker and Asset-centric Approach for Improving Security in System Development Process
安全开发过程是开发人员采取的一个程序，以确保开发的程序遵循一般的安全标准，并将始终保持最新，以便结果得到很好的保护和服从。作为软件开发人员，为客户和用户实现和开发高度安全和可靠的程序是非常重要的。在当前的数字世界中，一切都比我们想象的更快，大多数旧的安全策略不再能够单独实施。如果软件应用程序没有按照现代趋势进行安全保护，可能会给公司带来巨大的后果和影响。因此，本文对软件开发过程中的安全集成进行了研究。这项研究的概念和目的是提供有关当前的问题和面临的大多数软件开发人员在安全的软件开发方面的挑战的见解。通过更好和更清晰地解释这些问题，讨论了克服这些问题的挑战和方法，这些方法可以提供更好和更高级别的安全性，以及更好的软件程序员和客户关系。为了满足未来的需求和威胁，在开发软件系统的所有阶段都需要考虑安全问题。因此，通过本文的努力，调查和贡献这一领域。
2020-12-20 cs.SE
Understanding and Improving Artifact Sharing in Software Engineering Research
近年来，许多软件工程研究人员已经开始在他们的研究论文中包含工件。理想情况下，工件，包括工具，基准和数据，支持思想的传播，为研究索赔提供证据，并作为未来研究的起点。然而，在实践中，工件遭受各种各样的问题，阻止实现其全部潜力。为了帮助软件工程社区实现工件的全部潜力，我们寻求理解在工件的创建、共享和使用中所涉及的挑战。为此，我们进行了混合方法的研究，包括调查的工件在软件工程出版物，和153个软件工程研究人员的在线调查。通过分析工件创建者，用户和评审员的观点，我们确定了几个高层次的挑战，影响工件的质量，包括这些群体之间的不匹配的期望，以及缺乏足够的奖励的创建者和评审员。使用创新的扩散作为一个分析框架，我们研究这些挑战如何相互关联，并建立一个理解的因素，影响文物的共享和成功。最后，我们根据我们的结果和现有的最佳实践提出了改进工件质量的建议。
2021-05-04 cs.SE
On Integrating Large Language Models and Scenario-Based Programming for Improving Software Reliability
The Hebrew University Of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学）
本文提出一种将大型语言模型与基于场景的编程相结合的方法，以提升软件可靠性，并通过Connect4游戏案例验证了其有效性，实现了可击败强敌的智能体及部分形式化验证。
2025-09-11 cs.AI cs.SE
LLMs as Continuous Learners: Improving the Reproduction of Defective Code in Software Issues
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室）
本文提出多智能体持续学习框架EvoCoder，通过反思机制和分层经验池使LLM动态学习并适应仓库特定缺陷，将问题代码复现率较SOTA提升20%，并显著改善问题解决流程的整体准确率。
2024-11-21 cs.AI cs.SE
Improving the Reproducibility of Deep Learning Software: An Initial Investigation through a Case Study Analysis
Purdue University（普渡大学）；NVIDIA（英伟达公司）；Loyola University Chicago（芝加哥洛约拉大学）
本文通过案例研究提出系统性指南，从环境复现、端到端算法、架构公开和数据处理透明度等方面提升深度学习模型的可复现性，并辅以敏感性分析以弥合研究与实践差距。
2025-05-06 cs.LG cs.SE
Improving Quantum Developer Experience with Kubernetes and Jupyter Notebooks
针对经典系统模拟量子计算机计算需求高、量子软件开发难度大的问题，本文研究了借助Kubernetes与Jupyter Notebooks，以易用经济的远程算力提升量子开发者体验的可行性。
2024-08-13 cs.SE quant-ph
Improving the performance of early-stage software startups: Design and creativity viewpoints
在过去的20年里，已经有大量的初创公司成立，从移动应用程序和游戏提供商到大型公司，这些公司都是从小型初创公司开始的。创业是研究和开发的重要课题。成功的基本要素是个人和团队的特征，合作投资者，市场以及一切发展的速度。初创企业的商业环境充满了不确定性，因为参与者往往年轻且缺乏经验，技术要么是新的，要么是快速发展的，团队结合的技能和知识要么是关键的，要么是致命的。由于90%以上的软件初创公司都失败了，拥有一支有能力和可靠的团队对于生存和成功至关重要。这一课题的许多方面已经得到了广泛的研究，其中关于人力资本的研究成果尤为重要。关于人力资本能力，如知识，经验，技能和其他认知能力，本文重点放在设计技能及其在创业公司的部署。设计在艺术和工业环境中得到了广泛的研究，但它在创业文化和软件创业公司中的应用遵循着自己的方法监狱。在方法监狱中，选择旧的和传统的方法，而不是新技术和要求苛刻的设计研究。这意味着，当一家软件创业公司将设计视为创造力和产生更好产品的基础时，他们可以抓住任何具有颠覆性议程的行业，使任何东西都成为软件密集型。
2021-08-01 cs.SE
Improving Software Engineering Team Communication Through Stronger Social Networks
本文研究软件工程团队沟通问题，比较 triad census 与 socio-technical congruence 两种分析方法，发现前者能有效预测团队迭代中通过的故事点百分比，而后者不足以单独预测项目成功。
2025-02-04 cs.SE
OSS Mentor A framework for improving developers contributions via deep reinforcement learning
East China Normal University（华东师范大学）；Tongji University（同济大学）
在开源项目治理中，人们一直在关注如何衡量开发人员的贡献。然而，极其稀疏的工作集中在使开发人员能够改进他们的贡献上，尽管这是重要和有价值的。在本文中，我们介绍了一个名为开源软件（OSS）Mentor的深度强化学习框架，它可以从经验知识中进行训练，然后自适应地帮助开发人员提高他们的贡献。大量的实验表明，OSS Mentor显着优于优秀的实验结果。此外，这是第一次提出的框架探索深度强化学习技术来管理开源软件，这使我们能够设计一个更强大的框架，以提高开发人员的贡献。
2022-10-24 cs.AI cs.SE
Improving students' code correctness and test completeness by informal specifications
本文提出通过教导学生使用非正式规格而非编写规格来提升代码正确性和测试完整性，实验表明该方法显著减少错误并提高测试完整性，且深受学生欢迎。
2023-09-05 cs.SE
A Collaborative Model for Improving Information Sharing among Cancer Care Groups using Software Engineering Principles
University of Nevada（内华达大学）
本文借鉴GitHub版本控制中的软件工程缺陷修复原则，提出癌症护理小组间信息共享协作模型，以减少延误、改善协调并提升治疗结果和患者生存率。
2025-11-10 cs.SE cs.SI
A survey on software testability
软件可测试性是软件系统或被测单元支持其自身测试的程度。为了预测和提高软件的可测试性，在过去的几十年里，从业人员和研究人员提出了大量的技术和度量。审查和获得整个国家的最先进的和国家的做法在这一领域的概述往往是具有挑战性的从业者或新的研究人员。目的：我们的目标是总结这一领域的知识体系，并使读者（从业者和研究人员）在准备，测量和改进软件可测试性方面受益。方法：为了满足上述需求，作者以系统的文献映射（分类）的形式进行了一项调查，以了解我们作为一个社区对这一主题的了解。在编译了303篇论文的初始池，并应用一组纳入/排除标准后，我们的最终池包括208篇论文。结果：软件可测试性领域已经被研究者和实践者广泛研究。测试性的测量方法和测试性的改善是最常见的文件。影响可测性的两个最常提到的因素是可观测性和可控性。提高可测试性的常用方法是可测试性转换、提高可观察性、添加断言和提高可控性。结论：本文为研究人员和实践者提供了可测试性领域大量知识的“索引”。结果可以帮助从业者在他们的项目中测量和提高软件的可测试性。
2018-12-06 cs.SE
Improving Code Review with GitHub Issue Tracking
软件质量对于技术公司来说是一个重要的问题，因为它极大地影响了最终产品的效率，有用性和可维护性;因此，代码审查是软件开发人员必须做的活动。在代码审查过程中，高级工程师监视其他开发人员的工作，以发现可能的问题并执行编码标准。GitHub是使用最广泛的开源软件平台之一，吸引了数百万开发人员使用它来存储他们的项目。本研究旨在从代码审查的角度分析GitHub上的代码质量。我们使用GitHub的Issues Tracker检查了代码审查过程，该跟踪器允许团队成员在批准之前评估，讨论和分享他们对拟议代码的意见。基于我们的分析，我们提出了一种新的方法，通过促进规律性和社区参与来改善代码审查过程。
2022-10-10 cs.SE cs.SI
Data Augmentation for Improving Emotion Recognition in Software Engineering Communication
Virginia Commonwealth University（弗吉尼亚联邦大学）；Drexel University（德雷塞尔大学）
本文通过数据增强技术提升软件工程通信中情绪识别的性能，实验显示三种现有工具的微F1分数平均提升9.3%。
2025-12-15 cs.SE
Improving Fuzzing Using Software Complexity Metrics
易受攻击的软件对现代信息系统构成了巨大的威胁。广泛应用程序中的漏洞可能被用来传播恶意软件，窃取资金和进行目标攻击。为了解决这个问题，开发人员和研究人员使用不同的动态和静态软件分析方法;其中一种方法称为模糊分析。Fuzzing是通过生成并发送可能格式错误的数据到被测应用程序来执行的。自1988年首次出现以来，模糊技术已经发展了很多，但直到现在，针对有效性评估的问题还没有得到充分的研究。在我们的研究中，我们提出了一种新的模糊效果评估方法，考虑到执行代码的语义以及定量评估。为此，我们使用源代码复杂性评估的具体指标，适用于执行分析的机器码。我们对104个具有已知漏洞的广泛应用程序进行了这些指标的有效性评估。作为这些实验的结果，我们能够识别出一组更适合发现bug的指标。此外，我们进行了单独的实验，7个应用程序没有已知的漏洞，通过使用一套指标。实验结果表明，该方法可以提高模糊检测的性能。此外，这些工具还帮助检测了广泛应用程序中的两个关键零日（以前未知）漏洞。
2018-07-05 cs.CR cs.SE
Transfer Learning for Improving Model Predictions in Highly Configurable Software
现代软件系统被构建为在动态环境中使用，使用配置功能来适应变化和外部不确定性。在自适应环境下，我们经常感兴趣的推理不同配置下的系统的性能。通常，我们根据实际测量来学习黑盒模型，以预测给定特定配置的系统性能。然而，随着现代系统变得越来越复杂，有许多配置参数可能会相互作用，我们最终会学习到一个指数级大的配置空间。当然，当依赖于实际变化环境中的真实测量时，这不会扩展。我们提出了一个不同的解决方案：我们不是从真实系统中进行测量，而是使用来自其他来源的样本来学习模型，例如以低成本近似真实系统性能的模拟器。我们定义了一个成本模型，将模型学习的传统观点转化为一个多目标问题，不仅考虑模型的准确性，而且还考虑测量工作。我们使用真实世界的可配置软件来评估我们的成本感知迁移学习解决方案，包括（i）机器人系统，（ii）3种不同的流处理应用程序，以及（iii）NoSQL数据库系统。实验结果表明，我们的方法可以实现（a）高预测精度，以及（b）高模型可靠性。
2017-04-20 cs.SE
Introducing Aspect-Oriented Programming in Improving the Modularity of Middleware for Internet of Things
物联网（IoT）已成为智慧城市及其应用发展的流行语。在这种情况下，支持软件的开发构成了物联网基础设施的核心部分。中间件位于物联网设备之间，并在它们之间进行交互，以在自动化架构的组件之间交换数据。中间件服务包括握手，数据传输和安全性，其核心功能集。它还包括跨领域的功能服务，如身份验证、日志记录和缓存。能够运行这些中间件服务的软件需要仔细选择良好的软件建模技术。面向对象编程（AOP）是一种软件开发方法，可用于独立封装物联网基础设施中间件服务的核心和横切功能。在本文中，已尝试使用模拟环境，独立建模的两个正交功能的中间件的重点，以提高其模块化。此外，定量测量的核心设计属性的凝聚力已经做了推断在物联网中间件封装的模块的可重用性的改善。基于测量，它被发现，在中间件软件的功能的模块化和可重用性已提高在ANOJ版本相比，其等效的Java版本。
2020-09-23 cs.SE
Improving classifier-based effort-aware software defect prediction by reducing ranking errors
针对基于分类器的工作量感知软件缺陷预测中排序误差考虑不足的问题，提出设置下界避免近零误差的EA-Z排序策略，经72个数据集实验验证其性能最优，推荐搭配不平衡集成学习使用。
2024-05-13 cs.SE
Leveraging Generative AI: Improving Software Metadata Classification with Generated Code-Comment Pairs
Sri Sivasubramaniya Nadar College of Engineering（斯里·西瓦苏布拉马尼亚·纳达尔工程学院）
本研究针对代码注释有用性二分类问题，结合BERT上下文嵌入与生成式AI扩充代码-注释对数据集，测试多种机器学习算法，验证了生成式AI提升分类模型效果的潜力。
2023-10-14 cs.AI cs.CL cs.LG
Improving Data Curation of Software Vulnerability Patches through Uncertainty Quantification
本文提出利用不确定性量化策展软件漏洞补丁数据集，通过评估多种UQ技术并设计启发式过滤方法，在提升漏洞预测性能的同时显著降低训练能耗。
2025-09-19 cs.SE
CodeGreen: Towards Improving Precision and Portability in Software Energy Measurement
Dalhousie University（达尔豪斯大学）
CodeGreen通过异步生产者-消费者架构实现能耗测量模块化，支持多种硬件和语言，验证显示其与RAPL的高相关性，实现了高精度与跨平台的结合。
2026-03-18 cs.SE
Improving Performance of Commercially Available AI Products in a Multi-Agent Configuration
Crowdbotics；Microsoft（微软）
本研究针对市售AI工具多智能体协同的实际案例较少的问题，测试了Crowdbotics PRD AI与GitHub Copilot的上下文共享，显著提升了代码建议能力和开发者任务成功率。
2024-10-29 cs.AI cs.SE
Supporting Developers in Porting Software via Combined Textual and Structural Analysis of Software Artifacts
这是计算科学与工程软件可持续性和生产力挑战（CSESSP挑战）研讨会的立场文件，由网络和信息技术研究与开发（NITRD）软件设计和生产力（SDP）协调小组主办，于2015年10月15日至16日在美国华盛顿特区举行。它讨论了角色推荐系统，基于源代码中的文本和结构信息，并通过挖掘相关应用程序进一步增强，可以在提高科学和工程软件的可移植性。
2015-08-17 cs.SE
SVA-ICL: Improving LLM-based Software Vulnerability Assessment via In-Context Learning and Information Fusion
SVA-ICL通过上下文学习和信息融合（结合源代码与漏洞描述）选择高质量示例来增强LLM性能，在包含12,071个C/C++漏洞的数据集上，其准确率、F1分数和MCC指标均优于现有最先进的SVA基线。
2025-05-28 cs.SE
The Role of Generative AI in Strengthening Secure Software Coding Practices: A Systematic Perspective
本文系统研究生成式AI在增强安全编码实践中的作用，通过文献综述与实证分析探讨AI代码生成工具如何缓解安全风险并提升开发效率，为其在安全开发工作流中的集成提供洞见。
2025-04-28 cs.SE
Commitment to Software Process improvement Development of Diagnostic Tool to Facilitate Improvement1
本文建议，通过操作的承诺的概念，在一个模型的形状，提供了一个新的见解，在改进软件过程-一个更以人为本的方法，而不是各种技术方法。在这样做的过程中，SPI经理/变更代理能够更好地计划软件过程改进计划，并对成功的项目（以及失败的项目）进行基准测试。从五个SPI专业人士的访谈结果的建议基于行为的承诺模型的报告，连同早期的实证测试结果在14个软件过程改进项目。早期的结果表明，在模型中引入的行为是相关的SPI倡议，模型的使用提高了人们对改进过程中的人的问题的认识，该模型可以使用旁边的CMM，SPICE或其他过程改进模型。关键词：软体过程改善、承诺、诊断工具、自我知觉理论。
2019-03-26 cs.SE
An Actionable Framework for Understanding and Improving Talent Retention as a Competitive Advantage in IT Organizations
本文基于21位IT经理访谈，提出一个可操作的IT人才留任框架，涵盖因素、障碍与策略，强调除薪酬外还需关注心理安全、工作生活平衡等要素，以提升组织竞争力。
2024-02-24 cs.SE
An Intelligent Software Workflow Process Design for Location Management on Mobile Devices
网络技术、无线通信技术和计算机技术的进步，推动了移动通信基础设施的快速发展，极大地改变了移动设备上的信息处理方式。携带便携式设备的用户可以自由移动，同时仍然连接到网络。这为随时随地访问信息提供了灵活性。为了提高移动终端的灵活性，移动网络软件系统的设计面临着新的挑战，包括位置和移动性管理、信道分配、节能和安全。在本文中，我们提出了智能软件工具的移动设备上的软件设计，以满足移动定位和移动性管理的新挑战。在这项研究中，提出的业务流程重新设计（BPR）的概念是旨在扩展现有的，广泛使用的过程建模工具在行业中的能力与“智能”的能力，建议有利的替代方案，现有的软件工作流程设计，提高灵活性的移动设备。
2012-04-07 cs.NI cs.SE
Techniques for Improving the Energy Efficiency of Mobile Apps: A Taxonomy and Systematic Literature Review
针对移动应用节能技术缺乏系统知识体系的问题，本文通过综述91项原始研究，提出含七大类技术的分类法，为开发者选型和测试人员开展基准能效测试提供参考。
2023-08-16 cs.SE
Algorithm-driven Development: A Proactive Approach to Improving Software Quality and Reducing Defects
Dassault Systèmes（达索系统）
针对软件工程中质量、期限与需求适配的难题，提出算法驱动开发方法，经达索系统四年工业项目评估，其可实现高代码覆盖率、低缺陷密度与稳定交付。
2026-08-04 cs.PL cs.SE
Towards Certificate-Driven Software Porting: A Self-Improving Agentic Harness for Scientific Program Optimization
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）
本文提出证书驱动进化搜索（CDES），通过记录失败候选的可执行限制来增强LLM进化搜索，应用于Geant4的CPU到GPU移植，实现最高23.54倍加速，并将正确性通过率从55%提升至90%。
2026-09-29 cs.AI cs.PL cs.SE
Buying time in software development: how estimates become commitments?
尽管多年来的研究，以提高准确性，软件从业者仍然面临着软件估计困难。专家判断一直是工业界普遍使用的方法，研究人员在使用这种方法时注重提高估计的现实性，这似乎不足以实现人们期待已久的改进。而不是专注于估计过程的技术细节，我们调查了建立与客户和软件估计的承诺的相互作用。通过观察评估会议和采访不同背景下的公司的软件专业人员，我们发现，有根据的估计和软件估计的填充在将估计转化为承诺方面至关重要。我们的研究结果表明，软件专业人员使用填充有三个不同的原因：应急缓冲，完成其他任务，或提高产品的整体质量。pad的原因有一个共同的主题：争取时间来平衡短期和长期的软件开发承诺，包括偿还技术债务。这样一个主题出现在评估和建立承诺的相互作用中的人的方面：压力和客户相互冲突的短期和长期需求在技术活动之间扮演着无声和不为人知的角色。因此，我们的研究有助于解开潜在的现象，展示软件从业者使用的实践如何帮助处理评估所嵌入的人类和社会背景。
2021-05-17 cs.SE
An approach for improving the concept of Cyclomatic Complexity for Object-Oriented Programming
软件复杂性度量对于满足复杂软件的需求具有重要作用。圈复杂度是目前已提出和研究的三个度量指标之一，它们分别是：代码行、Halstead测度和圈复杂度。虽然圈复杂性是非常流行的，但也服务于一些问题，这些问题已被确定并在本研究工作中以表格形式显示。它缺乏面向对象程序设计中对象类间耦合的计算，只根据条件语句计算复杂度。因此，需要改进基于耦合的圈复杂度概念。论文包括所提出的算法来处理上述问题。
2014-12-19 cs.SE
How Developers Interact with AI: A Taxonomy of Human-AI Collaboration in Software Engineering
School of Computing and Information Systems（计算与信息系统学院）；Singapore Management University（新加坡管理大学）；School of Informatics, Computing, and Cyber Systems（信息学、计算与网络系统学院）；Northern Arizona University（北亚利桑那大学）
本文提出开发者与AI工具交互的十一类分类体系，并据此规划优化交互、增强控制及解决信任与可用性问题的研究议程，以推动更有效的AI开发工具研究。
2025-02-05 cs.AI cs.HC cs.SE
Developers Perception of Peer Code Review in Research Software Development
研究软件是由研究人员开发和/或使用的软件，跨越各种领域，以执行他们的研究。由于研究软件的复杂性，开发人员无法进行详尽的测试。因此，研究人员对软件输出的正确性信心较低。同行代码评审，一个标准的软件工程实践，已经帮助解决了其他类型软件中的这个问题。目的：同行代码评审在研究软件中比在其他类型的软件中更不普遍。此外，文献不包含任何关于在研究软件中使用同行代码评审的研究。因此，通过分析开发人员的看法，这项工作的目标是了解同行代码审查在研究软件开发的现行做法，确定与同行代码审查在研究软件的挑战和障碍，并提出方法，以改善同行代码审查在研究软件。方法：我们对研究软件开发人员进行了访谈和社区调查，以收集有关他们当前的同行代码评审实践，他们面临的困难以及他们如何解决这些困难的信息。结果：我们从访谈和调查中收到了84份独特的回复。结果表明，虽然研究软件团队审查了大量的代码，他们缺乏正式的过程，适当的组织，和足够的人来执行审查。结论：使用同行代码审查有望提高研究软件的质量，从而提高基础研究结果的可信度。此外，通过使用同行代码审查，研究软件开发人员可以生成更可读和更容易理解的代码，这将更容易维护。
2021-09-22 cs.SE
