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使用机器学习模型在CS1课程中检测CHATGPT生成的代码提交
出现公开访问的大语言模型（LLM），例如Chatgpt，带来了前所未有的新型植物和作弊风险，学生使用LLMS为他们解决练习。检测此行为将是入门计算机科学（CS1）课程中的必要组成部分，并且在需要时，教育工作者应配备良好的检测工具。但是，chatgpt非确定生成代码，因此，传统的相似性检测器可能不足以检测AI创建的代码。在这项工作中，我们探讨了用于检测任务的机器学习（ML）模型的负担。我们使用了CS1分配的学生程序的公开可用数据集，并使ChatGPT生成了相同作业的代码，然后评估了传统的机器学习模型和基于抽象的基于抽象的基于AST的基于AST tree（基于AST）的深度学习模型，从学生代码提交中检测CANTGPT代码。我们的结果表明，传统的机器学习模型和基于AST的深度学习模型都可以有效地识别Chatgpt生成的代码，准确性超过90％。由于部署此类模型需要并非总是可以为教师提供的ML知识和资源，因此我们还探索了通过深度学习模型检测到的模式，这些模型指示可能使用的CHATGPT代码签名，教师可能会使用这些模型来检测基于LLM的作弊。我们还探讨了是否明确要求Chatgpt冒充新手程序员会影响所产生的代码。我们进一步讨论了提出的模型以增强入门计算机科学教学的潜在应用。
2025 年博士研究生
地 址：湖北省武汉市青山区和平大道 947 号 邮政编码： 430081 联系部门：武汉科技大学研究生招生办公室 电 话： 027-68862830 网 址： http://ysxy.wust.edu.cn 单位代码： 10488 邮 箱： wustyjsy@wust.edu.cn
将生成式人工智能集成到软件开发生命周期中：对代码质量和维护的影响
生成式人工智能的最新进展已将其描述为软件开发技术中的一种革命性方法，旨在提高代码的可靠性并保持其质量和性能。生成式人工智能工具可以帮助独立开发代码，提出智能解决方案和想法，并借助卓越的算法和机器学习功能增强多种开发程序。本文讨论了如何将生成式人工智能应用于软件开发中以实现以下三个目标：首先，使用自动代码生成/审查来提高代码质量。其次，应通过标准和文档提高代码的可维护性。第三，通过基于人工智能的自动化（即重复任务的自动化和快速原型设计）来提高开发效率。本文还考虑了在这种情况下与人工智能相关的问题和困难：对人工智能的依赖问题、道德和安全问题以及技术缺陷。最后，介绍了生成式人工智能在未来软件开发中的意义，这可以为软件产品的开发开辟新的方向，同时主要指出了管理生成式人工智能引入的过程。通过本文对生成式人工智能的当前可能性和未来前景的评估，可以得出其对软件工程未来的影响。
GENCOD 项目：在 FPGA 目标上自动生成安全关键应用的硬件代码
为了用于商业航空运输，飞机需要获得由主管部门颁发的证书，以确认其符合所有适用的适航要求。认证是认证机构对飞机及其系统和设备符合要求的法律认可。具体而言，认证涉及设计评估过程，以确保其符合适用于该类产品的一套标准，从而证明其安全水平可接受。民用飞机认证是飞机制造商、系统设计者、LRU（或设备，包括硬件和软件）供应商（或申请人）和认证机构共同参与的过程。EASA [1] 和 FAA [2] 之间可以进行交叉认证。由于计算和集成需求的不断增加，数字设备（IP 知识产权、集成电路、ASIC 和 PLD 组件）在电子设备中的应用十分广泛。随着这些设备变得越来越复杂，飞机功能可能越来越容易受到硬件设计错误的不利影响。
电子编码：通过验证的模型和专家编码组掌握有效的代码生成
上下文：随着摩尔定律的衰落，软件行业正在为寻找持续性能增强的替代解决方案而越来越重要。近年来，软件性能优化的显着性和研究结果一直在上升，尤其是随着L arge l Anguage M Odel S（LLMS）推动的进步。然而，纠正性能缺陷的传统策略在竞争代码效率优化水平上显示出很大的限制，并且对该主题的研究令人惊讶。目的：本研究旨在解决该领域的研究差距，从而为遇到的各种挑战提供实用的解决方案。具体来说，我们已经克服了传统绩效错误整流策略的限制，并开发了针对竞争性代码效率优化领域量身定制的a andel model（LM）。方法：我们引入了电子代码，一个高级程序合成LM。受到专家LMS最近成功的启发，我们设计了一个名为专家编码组的创新结构。该结构采用多个专家编码器来提取针对不同输入类型的功能。我们在竞争性数据集中评估了电子代码对其他领先模型的性能，并进行了深入的消融实验。结果：在系统评估后，电子码的代码效率提高了54.98％，明显优于其他高级模型。在消融实验中，我们进一步验证了专家编码组和电子代码中其他组件的重要性。结论：研究结果表明，专家编码组可以有效地处理效率优化任务的各种投入，从而大大提高了模型的性能。总而言之，本研究铺平了新的途径，用于开发系统和方法，以帮助程序员编写有效的代码。
药物实验室差异代码（按服务代码描述）
测试过程中样本的消耗。代码 描述 23 无效 - LAD (LSD) 无结果 01 无效 - 测试药物无结果 24 无效 - OHLSD (LSD) 无结果 02 无效 - AMPS 无结果 25 无效 - COD (OPI) 无结果 03 无效 - COC 无结果 26 无效 - MOR (OPI) 无结果 04 无效 - DSAMP 无结果 27 无效 - HYCOD (OPI) 无结果 05 无效 - FENTA 无结果 28 无效 - HYMOR (OPI) 无结果 06 无效 - 6AM 无结果 29 无效 - 5PB22 (SYCAN) 无结果 07 无效 - LSD 无结果 30 无效 - ABCHM (SYCAN) 无结果 08 无效 - OPI 无结果 31 无效 - ABFUB (SYCAN) 无结果 09 无效- 没有 CANAB 结果 32 无效 - 没有 ABPIN 结果 (SYCAN) 10 无效 - 没有 SYCAN 结果 33 无效 - 没有 J018C 结果 (SYCAN) 11 无效 - 没有 SYCAT 结果 34 无效 - 没有 J073C 结果 (SYCAN) 12 无效 - 没有 OXY 结果 35 无效 - 没有 MAM22 结果 (SYCAN) 13 无效 - 没有 BENZO 结果 36 无效 - 没有 U144C 结果 (SYCAN) 14 无效 - 没有 COD、MOR 结果 (OPI) 37 无效 - 没有 OXCOD 结果 (OXY) 15 无效 - 没有 HYCOD、HYMOR 结果 (OPI) 38 无效 - 没有 OXMOR 结果 (OXY) 16 无效 - 没有 DAMP 结果 (AMPS) 39 无效 - 没有 AHAL 结果(BENZO) 17 无效 - DMETH (AMPS) 无结果 40 无效 - LORA (BENZO) 无结果 18 无效 - MDA (DSAMP) 无结果 41 无效 - NORD (BENZO) 无结果 19 无效 - MDEA (DSAMP) 无结果 42 无效 - OXAZ (BENZO) 无结果 20 无效 - MDMA (DSAMP) 无结果 43 无效 - TEMA (BENZO) 无结果 21 无效 - FENT (FENTA) 无结果 44 无效 - THC8 (CANAB) 无结果 22 无效 - NFENT (FENTA) 无结果 45 无效 - THC9 (CANAB) 无结果
代码插电活动包的代码小时
进行用户的操作，例如按钮的按钮或鼠标的单击。当您触摸平板电脑上的屏幕滚动时，这是一个事件。按下控制器上的按钮播放视频游戏时，该按钮也是一个事件！在本课程中，您将使用纸质控制器为您的家人编排舞蹈。
具有特殊过程代码链接的收入代码
L0460 Thoracic-lumbar-sacral orthotic (TLSO), triplanar control, modular segmented spinal system, two rigid plastic shells, posterior extends from the sacrococcygeal junction and terminates just inferior to the scapular spine, anterior extends from the symphysis pubis to the sternal notch, soft liner, restricts gross trunk motion in the sagittal,冠状和横向平面是通过重叠的塑料和稳定封闭的横向强度提供的，包括皮带和封闭，预制的物品，这些物品已被修剪，弯曲，模制，组装或以其他方式定制，以适合具有专业知识>