Artykuły w czasopismach na temat „Defective software”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Defective software”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Lloyd, I. "Liability for defective software". Reliability Engineering & System Safety 32, nr 1-2 (styczeń 1991): 193–207. http://dx.doi.org/10.1016/0951-8320(91)90054-b.
Pełny tekst źródłaGuzdial, Mark, i Bertrand Meyer. "Understanding CS1 students; defective software". Communications of the ACM 55, nr 1 (styczeń 2012): 14–15. http://dx.doi.org/10.1145/2063176.2063180.
Pełny tekst źródłaHedley, Steve. "Defective Software in the Court of Appeal". Cambridge Law Journal 56, nr 1 (marzec 1997): 21–25. http://dx.doi.org/10.1017/s000819730001761x.
Pełny tekst źródłaParry, Rex. "Who bears the risk of defective software?" Computer Audit Update 1996, nr 12 (grudzień 1996): 27–29. http://dx.doi.org/10.1016/s0960-2593(97)80803-8.
Pełny tekst źródłaRakitin, S. R. "Coping with Defective Software in Medical Devices". Computer 39, nr 4 (kwiecień 2006): 40–45. http://dx.doi.org/10.1109/mc.2006.123.
Pełny tekst źródłaWan, Hongyan, Guoqing Wu, Mali Yu i Mengting Yuan. "Software Defect Prediction Based on Cost-Sensitive Dictionary Learning". International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 29, nr 09 (wrzesień 2019): 1219–43. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194019500384.
Pełny tekst źródłaTomar, Divya, i Sonali Agarwal. "Prediction of Defective Software Modules Using Class Imbalance Learning". Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2016 (2016): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2016/7658207.
Pełny tekst źródłaHuhryanskaya, E., i M. Surikova. "Mathematical software for automation systems of defective whips bucking". Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика 3, nr 2 (3.05.2015): 364–68. http://dx.doi.org/10.12737/11115.
Pełny tekst źródłaMehrez, Ahmed. "Reassessing Software Quality Performance". International Journal of Knowledge Management 10, nr 1 (styczeń 2014): 58–77. http://dx.doi.org/10.4018/ijkm.2014010104.
Pełny tekst źródłaMishra, Bharavi, i K. K. Shukla. "Mining Attributes Patterns of Defective Modules for Object Oriented Software". International Journal of Computer Applications 54, nr 11 (25.09.2012): 14–18. http://dx.doi.org/10.5120/8610-2462.
Pełny tekst źródłaRiquelme, J. C., R. Ruiz, D. Rodriguez i J. S. Aguilar-Ruiz. "Finding Defective Software Modules by Means of Data Mining Techniques". IEEE Latin America Transactions 7, nr 3 (lipiec 2009): 377–82. http://dx.doi.org/10.1109/tla.2009.5336637.
Pełny tekst źródłaAlsukhni, Emad, Ahmad A. Saifan i Hanadi Alawneh. "A New Data Mining-Based Framework to Test Case Prioritization Using Software Defect Prediction". International Journal of Open Source Software and Processes 8, nr 1 (styczeń 2017): 21–41. http://dx.doi.org/10.4018/ijossp.2017010102.
Pełny tekst źródłaCauvery, G., i D. DhinaSuresh. "Software Defect Prediction Using Machine Learning Techniques". Data Analytics and Artificial Intelligence 3, nr 2 (1.01.2023): 30–33. http://dx.doi.org/10.46632/daai/3/2/7.
Pełny tekst źródłaDong, Quande, i Xu Xu. "Control Policy for Unreliable Production System Producing Defective Items". Journal of Software Engineering 8, nr 4 (15.09.2014): 375–86. http://dx.doi.org/10.3923/jse.2014.375.386.
Pełny tekst źródłaBabishov, Elnur Megraliyevich, Gennady Vladimirovich Pakhomov, Vladimir Alekseevich Shulgin, Evgeny Yur’evich Buslov i Dmitry Anatol’evich Minakov. "Hardware-Software Complex for Laser Scanning in Color Sorting Machines". Modern Applied Science 8, nr 5 (26.09.2014): 262. http://dx.doi.org/10.5539/mas.v8n5p262.
Pełny tekst źródłaPujianto, Utomo, i . "Random Forest and Novel Under-Sampling Strategy for Data Imbalance in Software Defect Prediction". International Journal of Engineering & Technology 7, nr 4.15 (7.10.2018): 39. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i4.15.21368.
Pełny tekst źródłaHammad, Mustafa. "Classifying defective software projects based on machine learning and complexity metrics". International Journal of Computing Science and Mathematics 13, nr 4 (2021): 401. http://dx.doi.org/10.1504/ijcsm.2021.10040983.
Pełny tekst źródłaHammad, Mustafa. "Classifying defective software projects based on machine learning and complexity metrics". International Journal of Computing Science and Mathematics 13, nr 4 (2021): 401. http://dx.doi.org/10.1504/ijcsm.2021.117600.
Pełny tekst źródłaPrasad, V. S., i K. Sasikala. "A Study On Software Engineering Defect Prediction". Data Analytics and Artificial Intelligence 2, nr 1 (1.02.2022): 1–6. http://dx.doi.org/10.46632/daai/2/1/1.
Pełny tekst źródłaIshiguro, Mizuki, Rui Fukui, Shin’ichi Warisawa, Naoyasu Narita i Hironobu Miyoshi. "Laser Cutting Defect Recognition Using Conversion of Processing Light Information into Spectrogram Images – Spectroscopic Measurements in Multiple Work Surface Conditions and Extraction of Spectral Data Features Based on Processing Principle –". International Journal of Automation Technology 15, nr 5 (5.09.2021): 728–39. http://dx.doi.org/10.20965/ijat.2021.p0728.
Pełny tekst źródłaKrammer, Josef G., Ernst G. Bernard, Matthias Sauer i Josef A. Nossek. "Sorting on defective VLSI-arrays". Integration 12, nr 1 (listopad 1991): 33–48. http://dx.doi.org/10.1016/0167-9260(91)90041-i.
Pełny tekst źródłaGautam, Prerna, Sumit Maheshwari, Ahmad Hasan, Amrina Kausar i Chandra K. Jaggi. "Optimal inventory strategies for an imperfect production system with advertisement and price reliant demand under rework option for defectives". RAIRO - Operations Research 56, nr 1 (styczeń 2022): 183–97. http://dx.doi.org/10.1051/ro/2021188.
Pełny tekst źródłaVandehei, Bailey, Daniel Alencar Da Costa i Davide Falessi. "Leveraging the Defects Life Cycle to Label Affected Versions and Defective Classes". ACM Transactions on Software Engineering and Methodology 30, nr 2 (marzec 2021): 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3433928.
Pełny tekst źródłaNguyen, Quoc Toan. "Defective sewing stitch semantic segmentation using DeeplabV3+ and EfficientNet". Inteligencia Artificial 25, nr 70 (24.11.2022): 64–76. http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol25iss70pp64-76.
Pełny tekst źródłaSalt, J. D. "The seven habits of highly defective simulation projects". Journal of Simulation 2, nr 3 (listopad 2008): 155–61. http://dx.doi.org/10.1057/jos.2008.7.
Pełny tekst źródłaShaikh, Samir, i Sham Kulkarni. "A theoretical model for predicting the vibration response of outer race defective ball bearing". International Journal of Engineering & Technology 7, nr 2 (13.03.2018): 289. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.8953.
Pełny tekst źródłaHuang, Tao, i Chih-Chiang Fang. "Optimization of Software Test Scheduling under Development of Modular Software Systems". Symmetry 15, nr 1 (9.01.2023): 195. http://dx.doi.org/10.3390/sym15010195.
Pełny tekst źródłaPrasad, V. S., i K. Sasikala. "Software Defect Prediction and Software Quality Assessment Using Dlr-Lvq and Fuzzy Rules". Electrical and Automation Engineering 1, nr 1 (1.04.2022): 21–27. http://dx.doi.org/10.46632/eae/1/1/4.
Pełny tekst źródłaChen, Liqiong, Shilong Song i Can Wang. "A Novel Effort Measure Method for Effort-Aware Just-in-Time Software Defect Prediction". International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 31, nr 08 (sierpień 2021): 1145–69. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194021500364.
Pełny tekst źródłaSaifan, Ahmad A., i Zainab Lataifeh. "Privacy preserving defect prediction using generalization and entropy-based data reduction". Intelligent Data Analysis 25, nr 6 (29.10.2021): 1369–405. http://dx.doi.org/10.3233/ida-205504.
Pełny tekst źródłaAkimova, Elena N., Alexander Yu Bersenev, Artem A. Deikov, Konstantin S. Kobylkin, Anton V. Konygin, Ilya P. Mezentsev i Vladimir E. Misilov. "A Survey on Software Defect Prediction Using Deep Learning". Mathematics 9, nr 11 (24.05.2021): 1180. http://dx.doi.org/10.3390/math9111180.
Pełny tekst źródłaDeHon, A., i H. Naeimi. "Seven Strategies for Tolerating Highly Defective Fabrication". IEEE Design and Test of Computers 22, nr 4 (kwiecień 2005): 306–15. http://dx.doi.org/10.1109/mdt.2005.94.
Pełny tekst źródłaS. Mohan Reddy, S., M. Vinod Kumar, B. Sanjay i K. Aruna Kumari. "Comparative Analysis of Edge Feeding and coaxial Feeding Technique with Fixed Frequency". International Journal of Engineering & Technology 7, nr 2.7 (18.03.2018): 848. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.7.11080.
Pełny tekst źródłaBashir, Kamal, Tianrui Li i Mahama Yahaya. "A Novel Feature Selection Method Based on Maximum Likelihood Logistic Regression for Imbalanced Learning in Software Defect Prediction". International Arab Journal of Information Technology 17, nr 5 (1.09.2020): 721–30. http://dx.doi.org/10.34028/iajit/17/5/5.
Pełny tekst źródłaMemon, Mashooque Ahmed, Mujeeb-ur-Rehman Maree Baloch, Muniba Memon i Syed Hyder Abbas Musavi. "A Regression Analysis Based Model for Defect Learning and Prediction in Software Development". July 2021 40, nr 3 (1.07.2021): 617–29. http://dx.doi.org/10.22581/muet1982.2103.15.
Pełny tekst źródłaVoroshilov, Aleksandr, i Polina Buyvol. "Application of intelligent analysis to identify defective vehicle components". MATEC Web of Conferences 341 (2021): 00027. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202134100027.
Pełny tekst źródłaHardoni, Andre, Dian Palupi Rini i Sukemi Sukemi. "Integrasi SMOTE pada Naive Bayes dan Logistic Regression Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Prediksi Cacat Perangkat Lunak". JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA 5, nr 1 (22.01.2021): 233. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i1.2616.
Pełny tekst źródłaMabayoje, Modinat Abolore, Abdullateef Olwagbemiga Balogun, Hajarah Afor Jibril, Jelili Olaniyi Atoyebi, Hammed Adeleye Mojeed i Victor Elijah Adeyemo. "Parameter tuning in KNN for software defect prediction: an empirical analysis". Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer 7, nr 4 (10.08.2019): 121–26. http://dx.doi.org/10.14710/jtsiskom.7.4.2019.121-126.
Pełny tekst źródłaLi, Tze Fen, i Shui-Ching Chang. "Classification on defective items using unidentified samples". Pattern Recognition 38, nr 1 (styczeń 2005): 51–58. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2004.05.008.
Pełny tekst źródłaOßner, Christopher, Erik Buchmann i Klemens Böhm. "Identifying defective nodes in wireless sensor networks". Distributed and Parallel Databases 34, nr 4 (18.01.2016): 591–610. http://dx.doi.org/10.1007/s10619-015-7189-7.
Pełny tekst źródłaPalit, Ajoy K., Kishore K. Duganapalli i Walter Anheier. "Crosstalk fault modeling in defective pair of interconnects". Integration 41, nr 1 (styczeń 2008): 27–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.vlsi.2007.04.005.
Pełny tekst źródłaZhu, Sheng, Fan Jun Meng i De Ma Ba. "The Remanufacturing System Based on Robot MAG Surfacing". Key Engineering Materials 373-374 (marzec 2008): 400–403. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.373-374.400.
Pełny tekst źródłaFan, Zhiqiang, Shanshan Li i Zhijun Gao. "Multiobjective Sustainable Order Allocation Problem Optimization with Improved Genetic Algorithm Using Priority Encoding". Mathematical Problems in Engineering 2019 (26.11.2019): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2019/8218709.
Pełny tekst źródłaJindam, Sowjanya, Sai Teja Challa, Sai Jahnavi Chada, Navya Sree B, B i Srinidhi Malgireddy. "Prediction of Software Defects using Ensemble Machine Learning Techniques". International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE) 11, nr 5 (30.01.2023): 58–65. http://dx.doi.org/10.35940/ijrte.e7421.0111523.
Pełny tekst źródłaZheng, Shang, Jinjing Gai, Hualong Yu, Haitao Zou i Shang Gao. "Software Defect Prediction Based on Fuzzy Weighted Extreme Learning Machine with Relative Density Information". Scientific Programming 2020 (18.11.2020): 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8852705.
Pełny tekst źródłaKhan, Bilal, Rashid Naseem, Muhammad Arif Shah, Karzan Wakil, Atif Khan, M. Irfan Uddin i Marwan Mahmoud. "Software Defect Prediction for Healthcare Big Data: An Empirical Evaluation of Machine Learning Techniques". Journal of Healthcare Engineering 2021 (15.03.2021): 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8899263.
Pełny tekst źródłaKabir, Md Alamgir, Shahina Begum, Mobyen Uddin Ahmed i Atiq Ur Rehman. "CODE: A Moving-Window-Based Framework for Detecting Concept Drift in Software Defect Prediction". Symmetry 14, nr 12 (28.11.2022): 2508. http://dx.doi.org/10.3390/sym14122508.
Pełny tekst źródłaLokavee, Shongpun, Chatchawal Wongchoosuk i Teerakiat Kerdcharoen. "Molecular Dynamics Simulation of Bi-Carboxyl Sidewall Functionalized Single-Wall Carbon Nanotubes in Water". Advanced Materials Research 1131 (grudzień 2015): 106–9. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1131.106.
Pełny tekst źródłaNaseem, Rashid, Bilal Khan, Arshad Ahmad, Ahmad Almogren, Saima Jabeen, Bashir Hayat i Muhammad Arif Shah. "Investigating Tree Family Machine Learning Techniques for a Predictive System to Unveil Software Defects". Complexity 2020 (30.11.2020): 1–21. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6688075.
Pełny tekst źródłaMohammed, Khwaja Muinuddin Chisti, Srinivas Kumar S i Prasad G. "Defective texture classification using optimized neural network structure". Pattern Recognition Letters 135 (lipiec 2020): 228–36. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2020.04.017.
Pełny tekst źródła