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刘文杰; 江贺;
大连理工大学软件学院 辽宁大连116621;
开源软件; 软件缺陷报告; 特征选择; 机器学习; 严重性评估; 修复率;
机译:XGBoost算法的应用和深度学习技术在软件缺陷报告中严重性评估
机译:基于特征选择的错误报告严重性预测
机译:基于增强型元培养学特征选择优化的软件缺陷预测和混合深神经网络
机译:软件缺陷报告的自动严重性评估
机译:报告系统的机密性以及化工行业中未遂事件的潜在后果的严重性对因果归因和员工报告意愿的影响:基于情景的研究。
机译:评估慢性阻塞性肺疾病治疗报告的药物不良反应的预期严重性和严重性
机译:基于DGps的连续运行车辆监控系统的评估,以确定站点特定的事件严重性因素
机译:在复制的数据环境中,在服务器和/或客户端节点上记录观察到的和报告的响应特征,并基于观察到的和/或报告的响应特征选择服务器以提供数据
机译:基于动作的过程中软件缺陷预测基于软件开发活动的软件缺陷预测技术
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