Semantische Suche
Freitag, 24. Januar 2020, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Freitag, 31. Januar 2020, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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(Keine Vorträge)
Freitag, 7. Februar 2020, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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| Vortragende(r) | Florentin Kirsten |
|---|---|
| Titel | Verbesserung von Code-Qualität mit Hilfe von neuronalen Netzen |
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Robert Heinrich |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Diese Arbeit untersucht unterschiedliche Ansätze zum Detektieren und Verbessern von Problemen im Code, um die Codequalität zu steigern. Die meisten verwandten Ansätze beschreiben die Vorverarbeitung des Codes, um eine passende Repräsentation mit geeignetem Vokabular zu erhalten, nur lückenhaft. Des Weiteren werden selten Gründe für bestimmte Vorverarbeitungsschritte angeführt. Zusätzlich bleibt es unklar, wie neuronale Netzarchitekturen mit verschiedenen Repräsentationen abschneiden. Diese Arbeit soll diese Wissenslücken schließen. Basierend auf den verschiedenen Codekomponenten, werden verschiedene Kategorien für die Modellierung des Vokabulars erstellt. Die Auswirkungen jedes Modellierungschrittes werden evaluiert. Des Weiteren werden verschiedene Coderepräsentationen darauf getestet, in wie weit neuronale Netze Fehler in diesen Code detektieren können. Die "Sate IV Juliet Test Suite" wird als Datensatz zur Evaluation verwendet da dieser gut gepflegt und deutlich beschriftet ist. Des Weiteren kann er auf viele verschiedene Arten angewandt und vorverarbeitet werden.
Die neuronalen Netze werden auf ihre Fertigkeit zur binären und Mehrklassen-Klassifizierung getestet. Diese Art der Evaluierung konnte in keiner verwandten Arbeit festgestellt werden. Zusätzlich werden die verschiedenen AST und sequenziellen Code-Repräsentationen mit den jeweiligen neuronalen Netzarchitekturen evaluiert. Die unterschiedlichen Schritte zur Modellierung des Vokabulars, werden ebenfalls auf diese beiden Code-Repräsentationen angewendet. Abschließend wird eine geeignete Repräsentation, Netzarchitektur und Modellierung des Vokabulars empfohlen. |
Freitag, 14. Februar 2020, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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| Vortragende(r) | Lukas Greiner |
|---|---|
| Titel | Bewertung verschiedener Parallelisierungsstrategien im Hinblick auf Leistungsfähigkeit von paralleler Programmausführung |
| Vortragstyp | Bachelorarbeit |
| Betreuer(in) | Angelika Kaplan |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Moderne Prozessoren erreichen eine Leistungssteigerung durch Hinzufügen mehrerer Kerne. Dadurch muss bei der Softwareentwicklung darauf geachtet werden, die Programmabläufe zu parallelisieren. Einflussfaktoren, die die Leistungsfähigkeit paralleler Programmausführung beeinflussen können, wurden bereits kategorisiert. Der Einfluss der gewählten Parallelisierungsstrategie ist dabei unbekannt.
Im Rahmen der Bachelorarbeit wurde der Einfluss der gewählten Parallelisierungsstrategie auf die Leistungsfähigkeit von Software untersucht. Dazu wurden unterschiedliche Hardwareanforderungen genutzt. Mit ihnen wurden einzelne Arbeitspakete generiert. Diese wurden durch verschiedene Parallelisierungsstrategien ausgeführt. Die verwendeten Parallelisierungsstrategien sind: Java Threads, Java ParallelStreams, OpenMp und Akka Actor. Bei jeder Ausführung wurden die Laufzeit und das Cacheverhalten gemessen. Zudem wurden die Experimente auf verschiedenen dezidierten Servern und dem BwUniCluster durchgeführt. Die Auswertungen erfolgten mittels Beschleunigungskurven und der Cache Miss Rate. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Parallelisierungsstrategien bei den verwendeten Arbeitspaketen nur in geringem Maße unterscheiden. |
Freitag, 21. Februar 2020, 11:30 Uhr
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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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| Vortragende(r) | Felix Eurich |
|---|---|
| Titel | Entwurf und Aufbau einer semantischen Repräsentation von Quelltext |
| Vortragstyp | Masterarbeit |
| Betreuer(in) | Tobias Hey |
| Vortragsmodus | |
| Kurzfassung | Eine Herausforderung bei der Rückverfolgung von Quelltext zu Anforderungen stellt die Analyse von Quelltext dar. Informationen über semantische Zusammenhänge zwischen Programmelementen sind darin nicht explizit dokumentiert, sondern müssen aus vorhandenen Informationen wie der natürlichen Sprache oder den strukturellen Abhängigkeiten abgeleitet werden. Im Rahmen des Forschungsprojekts INDIRECT wird eine semantische Repräsentation von Quelltext entworfen und umgesetzt, um die darin enthaltenen Informationen bei der Rückverfolgung von Anforderungen nutzen zu können. Die Repräsentation umfasst sowohl syntaktische Informationen als auch semantische Zusammenhänge im Quelltext. Für die Identifikation von semantischen Zusammenhängen wird eine Analyse der Syntax und eine Analyse der lexikalischen Bestandteile im Quelltext durchgeführt. Abschließend erfolgt eine Clusteranalyse auf Basis der gefundenen Zusammenhänge, um Gruppen aus semantisch zusammenhängenden Programmelementen zu identifizieren. Bei der Evaluation wurde eine Abdeckung der gefundenen Programmelementgruppen von bis zu 0,91 erzielt. Die Präzision der gefundenen Cluster betrug bis zu 0,9. Das harmonische Mittel aus der Cluster-Abdeckung und der Cluster-Präzision erreichte einen maximalen Wert von 0,73. |