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buges中通过游戏学习（LTP）项目的案例
摘要：这项研究研究了卢旺达Bugesera区的项目生命周期管理（PLCM）对通过Play（LTP）项目表现的影响。具体来说，该研究评估了项目识别对Bugesera地区整体项目绩效的影响。以项目管理理论为基础，利用定量和定性方法采用了相关和描述性研究设计。调查了138名受访者的样本，并通过问卷调查和访谈收集了数据。SPSS版本23.0用于分析数据，并使用描述性统计，相关分析和回归模型提出了发现。结果表明，项目生命周期管理实践与项目绩效之间存在牢固的正相关关系，以及项目识别与项目绩效的相关系数（r = 0.617）。回归分析证实，项目识别是项目绩效的重要预测指标，p值为0.000，表明统计显着性。总而言之，该研究强调了全面项目识别在改善LTP项目绩效方面的重要性。根据这些发现，研究建议LTP项目应投资于改善部门各个部门的角色和职责的清晰度和交流。这将确保所有团队成员都保持对齐，有效地协作，并避免在项目执行阶段进行任何误解或效率低下。定期更新参考条款并提供工作角色的清晰度将进一步增强项目的凝聚力和成功。
对自动驾驶系统中的错误固定模式的全面研究
随着自主驾驶系统（ADS）变得越来越复杂，对日常生活不可或缺，因此相应地增长了这些系统中软件错误的性质和缓解性质的重要性。应对自动驾驶系统中软件维护的挑战（例如，处理实时系统决策并确保安全至关重要的可靠性）至关重要，这是至关重要的，这是由于实时决策要求的独特组合和广告中的高赌注。该领域中自动化工具的潜力是有希望的，但是我们对所面临的挑战以及手动调试和修复此类系统所面临的策略的理解仍然存在差距。在本文中，我们提出了一项经验研究，该研究调查了广告中的错误固定模式，以提高可靠性和安全性。我们已经分析了两个主要的自动驾驶项目的提交历史和错误报告，即阿波罗和自动驾驶，从1,331个错误修复中，研究了错误症状，根本原因和错误框架模式。我们的研究揭示了几种主要的错误框架模式，包括与路径计划，数据流和配置管理相关的模式。此外，我们发现错误框架模式的频率分布明显取决于其性质和类型，并且某些类别的错误是经常出现的，并且灭绝更具挑战性。根据我们的发现，我们提出了ADS错误的层次结构和15个句法错误框模式的两个分类法和27个语义错误框架模式，可为错误识别和分辨率提供指导。我们还贡献了1,331个ADS Bug-Fix实例的基准。
改进了基于IR的错误本地化，具有智能相关性反馈
摘要 - 软件错误在开发和维护过程中构成了巨大的挑战，从业者将近50％的时间用于处理错误。许多现有技术采用信息检索（IR），使用错误报告和源代码之间的文本和语义相关性来本地化报告的错误。但是，他们经常难以弥合需要深入上下文理解的错误报告和代码之间的关键差距，这超出了文本或语义相关性。在本文中，我们提出了一种用于错误本地化的新技术 - 大脑 - 通过评估与大语言模型（LLM）之间的相关性来解决上下文差距。然后，它利用LLM的反馈（又称智能相关性反馈）来重新调整查询并重新排除源文档，从而改善错误本地化。我们使用基准数据集–Bench4BL和三个完善指标评估大脑，并将其与文献的六个基线技术进行比较。我们的实验结果表明，MAP，MRR和HIT@K的大脑的表现分别超过了87.6％，89.5％和48.8％的利润率。此外，由于相应的错误报告质量较差，因此可以将≈52％的错误定位为无法通过基线技术定位的错误。通过解决上下文差距并引入智能相关性反馈，大脑不仅提高理论，而且可以改善基于IR的错误本地化。索引术语 - Bug本地化，查询重新印象，智能相关性反馈，信息检索，大语言模型，自然语言处理，软件工程
Sven Bugiel
[1] Y. Elbitar，A。Hart和S. Bugiel，“单词的力量：对理由的全面分析及其对用户许可决策的影响”，第32届年度网络和分布式系统安全研讨会（NDSSS'25），互联网社会，2025年，2025年。[2] E. Ackermann，N。Mauthe和S. Bugiel，“工作中的工作：Northcape：基于实时的实时能力及其嵌入式的问题”，2024年，IEEE欧洲安全与隐私工作室（EUROS＆PW）的IEEE欧洲，IEEE计算机协会，IEEE计算机协会，IEEE计算机社会，2024年，2024年。[3] A. Jallow，M。Schilling，M。Backes和S. Bugiel，“测量堆栈溢出代码码头的影响对Open -Source软件安全性的影响”，第45届IEEE安全和隐私研讨会（SP'24），IEEEE，2024。[4] D. Chakraborty，M。Schwarz和S. Bugiel，“距离：通过加密协调加强T恤机密性”，在第27届金融加密和数据安全国际会议上（FC'23，2023。[5] S. Ghorbani lyastani，M。Backes和S. Bugiel，“对两因素authenti -cation -cation -cation -cation -cation usposium and Internation Security Security Ancomposium（NDSSS '23）的系统研究，互联网社会，2023年。[6] A. Dawoud和S. Bugiel，“实现平衡：Android应用程序框架的动态分析”，第28届年度网络和分布式系统安全研讨会（NDSS '21），ISOC，2021。[7] Y. Elbitar，M。Schilling，T。Nguyen，M。Backes和S. Bugiel，“真正重要的是：定时和理由对用户运行时许可决策的影响”，在USENIX SECURESSECUIM（SEC '21），USENIX，USENIX，2021。[8] J. Huang，M。Backes和S. Bugiel，“ A11Y和隐私不必相互排斥：限制Android上的滥用Accessity Service Service Service Service Security Ensposium（SEC '21），USENIX，2021。[9] S. Ghorbani Lyastani，M。Schilling，M。Neumayr，M。Backes和S. Bugiel，“ Fido2是用户Authentication的Kingslayer吗？对FIDO2无密码身份验证的比较可用性研究”，在第41届IEEE安全与隐私研讨会上（SP '20），IEEE，2020年。[10] D. C. Nguyen，E。Derr，M。Backes和S. Bugiel，“ FixDep：Android工具支持修复不安全的代码依赖关系”，第36届年度计算机安全应用会议（ACSAC '20），ACM，2020年，2020年。
电池驱动的越野车和推车
，如果无法实现足够的分离距离，则应在存储/充电区和建筑物，有价值的资产或可燃物品之间考虑提供至少60分钟的火势等级的消防屏障。注意：应考虑大量电池电池，手推车和/或它们的可移动电池的耐火等级增加90至120分钟，或者在商店/充电中，或其他增加了点火或火力增长风险的风险功能。这些可能包括在建筑物的外部筋膜上存在可燃的构造元素；植物或设备紧邻；废物箱存储；大量的越野车/购物车或生命安全问题，如房屋风险评估等中所述。在这方面，应向您的保险公司或经纪人寻求指导。
秘密窃听或漏洞的迹象
风险较高的职业包括律师，医生，脊椎按摩师，牙医，建筑师，警官，法官，当选官员，学校校长，教授，工程师，工程师，软件开发人员，高管，科学家，国防承包商，宗教领袖，宗教领袖，企业买家，企业买家，销售和营销，工人或工会官员以及时尚或时尚或广告。
Spirochaetes WasteWater Bug Spotlight
虽然废水处理厂中螺旋体的存在通常表明良好的治疗，但相关的螺旋线物种与人类和动物中的一种致病性疾病有关，例如梅毒，莱姆病和诱发性螺旋藻 - 这是对废水治疗对公共健康和环境如此重要的原因之一。
Rabit，一种自动驾驶实验室的机器人手臂错误干预工具
1个机器人臂不能进入其门已关闭的设备2个设备门，当机器人在设备内部3个设备内部3机器人臂可以移动到任何不占用的任何位置时，任何对象都可以拿起4个机器人手臂，当它不持有5个操作时，当容器在内部无法执行的操作时，当容器无法执行8个操作时，在容器中无法执行的操作，无法在容器中执行操作，该物质无法转移到一个容器中，一个容器是在容器中转移的7个操作。从填充的容器中转移到一个空的或部分填充的接收容器9给药系统或带门的动作设备应分别开始给药或执行动作，只有在门关闭的情况下，只有在10个剂量系统或动作设备的门上关闭时，应关闭的剂量或动作设备应在其运行的速度或搅拌的速度