Workshop on Deep Learning and Software Engineering
深度学习与软件工程研讨会
基本信息
- 批准号:1945999
- 负责人:
- 金额:$ 4.99万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2019
- 资助国家:美国
- 起止时间:2019-09-01 至 2024-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This award supports a workshop to explore synergies between Deep Learning and Software Engineering. The goal is to accelerate research that uses Deep Learning in research and practice to improve techniques and tools for Software Engineering through the power of Deep Learning. Conversely, deep-learning based systems, which are emerging in many application domains, need new Software Engineering approaches render them correct, reliable and comprehensible. The workshop will bring together researchers and practitioners in both fields to discuss research priorities community resources needed to accelerate research in the intersection of Deep Learning and Software Engineering. Deep Learning represents a fundamental shift in the manner by which machines learn patterns from data by automatically extracting salient features for a given computational task, as opposed to relying upon human intuition. Deep Learning approaches are characterized by architectures comprised of several layers that perform mathematical transformations, according to sets of learnable parameters, on data passing through them. These computational layers and parameters form models that can be trained for specific tasks, such as image classification, by updating the parameters according to a model?s performance on a labeled set of training data. Given the immense amount of data in software repositories that can serve as training data, deep learning techniques have ushered in advancements across a range of tasks in software engineering research including automatic software repair, code suggestion, defect prediction, malware detection, feature location, and many others. The workshop will review the state of the research and practice and give guidance to the community about opportunities and challenges.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该奖项支持一个研讨会,以探索深度学习和软件工程之间的协同作用。我们的目标是加速在研究和实践中使用深度学习的研究,通过深度学习的力量改进软件工程的技术和工具。相反,在许多应用领域中出现的基于深度学习的系统需要新的软件工程方法使其正确,可靠和可理解。研讨会将汇集这两个领域的研究人员和从业者,讨论加速深度学习和软件工程交叉领域研究所需的研究优先事项和社区资源。深度学习代表了机器通过自动提取给定计算任务的显著特征来从数据中学习模式的方式的根本转变,而不是依赖于人类的直觉。深度学习方法的特点是由多个层组成的架构,这些层根据可学习的参数集对通过它们的数据执行数学变换。 这些计算层和参数形成模型,可以通过根据模型更新参数来训练这些模型以用于特定任务,例如图像分类。在一组标记的训练数据上的性能。鉴于软件存储库中有大量的数据可以作为训练数据,深度学习技术已经在软件工程研究的一系列任务中取得了进步,包括自动软件修复,代码建议,缺陷预测,恶意软件检测,特征定位等。该研讨会将审查研究和实践的状态,并就机遇和挑战向社区提供指导。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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Baishakhi Ray其他文献
Variation of Gender Biases in Visual Recognition Models Before and After Finetuning
视觉识别模型微调前后性别偏差的变化
- DOI:
10.48550/arxiv.2303.07615 - 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
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Vicente Ordonez
A Case Study on the Impact of Similarity Measure on Information Retrieval based Software Engineering Tasks
相似性度量对基于信息检索的软件工程任务影响的案例研究
- DOI:
- 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
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Baishakhi Ray
Recommending GitHub Projects for Developer Onboarding
推荐用于开发人员入门的 GitHub 项目
- DOI:
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- 影响因子:3.9
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Md. Masudur Rahman
KGym: A Platform and Dataset to Benchmark Large Language Models on Linux Kernel Crash Resolution
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- DOI:
- 发表时间:
2024 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
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Baishakhi Ray
Poster: Searching for High-Performing Software Configurations with Metaheuristic Algorithms
海报:使用元启发式算法搜索高性能软件配置
- DOI:
- 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
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Baishakhi Ray
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{{ truncateString('Baishakhi Ray', 18)}}的其他基金
Collaborative Research: SHF: Medium: Learning Semantics of Code To Automate Software Assurance Tasks
协作研究:SHF:媒介:学习代码语义以自动化软件保障任务
- 批准号:
2313055 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Medium: Causal Performance Debugging for Highly-Configurable Systems
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- 批准号:
2107405 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Standard Grant
TWC: Small: Collaborative: Automated Detection and Repair of Error Handling Bugs in SSL/TLS Implementations
TWC:小:协作:自动检测和修复 SSL/TLS 实现中的错误处理错误
- 批准号:
1946068 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Standard Grant
CAREER: Systematic Software Testing for Deep Learning Applications
职业:深度学习应用程序的系统软件测试
- 批准号:
1845893 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Continuing Grant
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- 批准号:
1842456 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Standard Grant
CHS: Small: Translating Compilers for Visual Computing in Dynamic Languages
CHS:小型:用动态语言翻译用于视觉计算的编译器
- 批准号:
1936523 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Standard Grant
CHS: Small: Translating Compilers for Visual Computing in Dynamic Languages
CHS:小型:用动态语言翻译用于视觉计算的编译器
- 批准号:
1619123 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Standard Grant
TWC: Small: Collaborative: Automated Detection and Repair of Error Handling Bugs in SSL/TLS Implementations
TWC:小:协作:自动检测和修复 SSL/TLS 实现中的错误处理错误
- 批准号:
1618771 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Standard Grant
相似国自然基金
基于Deep Unrolling的高分辨近红外二区荧光分子断层成像方法研究
- 批准号:12271434
- 批准年份:2022
- 资助金额:46 万元
- 项目类别:面上项目
基于深度森林(Deep Forest)模型的表面增强拉曼光谱分析方法研究
- 批准号:2020A151501709
- 批准年份:2020
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面向Deep Web的数据整合关键技术研究
- 批准号:61872168
- 批准年份:2018
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- 批准号:51769027
- 批准年份:2017
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- 批准号:61070122
- 批准年份:2010
- 资助金额:32.0 万元
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相似海外基金
CAREER: Adaptive Deep Learning Systems Towards Edge Intelligence
职业:迈向边缘智能的自适应深度学习系统
- 批准号:
2338512 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Continuing Grant
CRII: OAC: A Compressor-Assisted Collective Communication Framework for GPU-Based Large-Scale Deep Learning
CRII:OAC:基于 GPU 的大规模深度学习的压缩器辅助集体通信框架
- 批准号:
2348465 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Standard Grant
Deep Learningを活用した超音波ガイドによる安全な静脈穿刺法の開発
利用深度学习的超声引导开发安全静脉穿刺方法
- 批准号:
24K13362 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
MFB: Better Homologous Folding using Computational Linguistics and Deep Learning
MFB:使用计算语言学和深度学习更好的同源折叠
- 批准号:
2330737 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Standard Grant
深層学習(Deep learning)による骨転移検出AIモデルの開発と臨床応用
深度学习骨转移检测AI模型开发及临床应用
- 批准号:
24K18754 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Deep Learningを活用した安静時心電図からの非侵襲的冠動脈疾患予測
使用深度学习通过静息心电图进行无创冠状动脉疾病预测
- 批准号:
24K19024 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
DMS-EPSRC: Asymptotic Analysis of Online Training Algorithms in Machine Learning: Recurrent, Graphical, and Deep Neural Networks
DMS-EPSRC:机器学习中在线训练算法的渐近分析:循环、图形和深度神经网络
- 批准号:
EP/Y029089/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Research Grant
Navigating Chemical Space with Natural Language Processing and Deep Learning
利用自然语言处理和深度学习驾驭化学空间
- 批准号:
EP/Y004167/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Research Grant
Developing and Visualising a Retrieval-Augmented Deep Learning Model for Population Health Management
开发和可视化用于人口健康管理的检索增强深度学习模型
- 批准号:
2905946 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Studentship
Deep Learning with Limited Data for Battery Materials Design
电池材料设计中数据有限的深度学习
- 批准号:
EP/Y000552/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 4.99万 - 项目类别:
Research Grant