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Towards Understanding the Capability of Large Language Models on Code Clone Detection: A Survey
Code cloning, the duplication of code fragments, is common in software
development. While some reuse aids productivity, excessive cloning hurts
maintainability and introduces bugs. Hence, automatic code clone detection is
vital. Meanwhile, large language models (LLMs) possess diverse code-related
knowledge, making them versatile for various software engineering challenges.
However, LLMs' performance in code clone detection is unclear and needs more
study for accurate assessment. In this paper, we provide the first
comprehensive evaluation of LLMs for clone detection, covering different clone
types, languages, and prompts. We find advanced LLMs excel in detecting complex
semantic clones, surpassing existing methods. Adding intermediate reasoning
steps via chain-of-thought prompts noticeably enhances performance.
Additionally, representing code as vector embeddings, especially with text
encoders, effectively aids clone detection.Lastly, the ability of LLMs to
detect code clones differs among various programming languages. Our study
suggests that LLMs have potential for clone detection due to their language
capabilities, offering insights for developing robust LLM-based methods to
enhance software engineering.Comment: 13 pages, 3 figure
Production Optimization Indexed to the Market Demand Through Neural Networks
Connectivity, mobility and real-time data analytics are the prerequisites for a new model of intelligent
production management that facilitates communication between machines, people and
processes and uses technology as the main driver.
Many works in the literature treat maintenance and production management in separate approaches,
but there is a link between these areas, with maintenance and its actions aimed at ensuring the
smooth operation of equipment to avoid unnecessary downtime in production.
With the advent of technology, companies are rushing to solve their problems by resorting to technologies
in order to fit into the most advanced technological concepts, such as industries 4.0 and
5.0, which are based on the principle of process automation. This approach brings together database
technologies, making it possible to monitor the operation of equipment and have the opportunity
to study patterns of data behavior that can alert us to possible failures.
The present thesis intends to forecast the pulp production indexed to the stock market value.The
forecast will be made by means of the pulp production variables of the presses and the stock exchange
variables supported by artificial intelligence (AI) technologies, aiming to achieve an effective
planning. To support the decision of efficient production management, in this thesis algorithms
were developed and validated with from five pulp presses, as well as data from other sources, such
as steel production and stock exchange, which were relevant to validate the robustness of the model.
This thesis demonstrated the importance of data processing methods and that they have great relevance
in the model input since they facilitate the process of training and testing the models. The
chosen technologies demonstrated good efficiency and versatility in performing the prediction of
the values of the variables of the equipment, also demonstrating robustness and optimization in
computational processing. The thesis also presents proposals for future developments, namely
in further exploration of these technologies, so that there are market variables that can calibrate
production through forecasts supported on these same variables.Conectividade, mobilidade e análise de dados em tempo real são pré-requisitos para um novo
modelo de gestão inteligente da produção que facilita a comunicação entre máquinas, pessoas e
processos, e usa a tecnologia como motor principal.
Muitos trabalhos na literatura tratam a manutenção e a gestão da produção em abordagens separadas,
mas existe uma correlação entre estas áreas, sendo que a manutenção e as suas políticas
têm como premissa garantir o bom funcionamento dos equipamentos de modo a evitar paragens
desnecessárias na linha de produção.
Com o advento da tecnologia há uma corrida das empresas para solucionar os seus problemas
recorrendo às tecnologias, visando a sua inserção nos conceitos tecnológicos, mais avançados,
tais como as indústrias 4.0 e 5.0, as quais têm como princípio a automatização dos processos.
Esta abordagem junta as tecnologias de sistema de informação, sendo possível fazer o acompanhamento
do funcionamento dos equipamentos e ter a possibilidade de realizar o estudo de padrões
de comportamento dos dados que nos possam alertar para possíveis falhas.
A presente tese pretende prever a produção da pasta de papel indexada às bolsas de valores. A
previsão será feita por via das variáveis da produção da pasta de papel das prensas e das variáveis
da bolsa de valores suportadas em tecnologias de artificial intelligence (IA), tendo como objectivo
conseguir um planeamento eficaz. Para suportar a decisão de uma gestão da produção eficiente,
na presente tese foram desenvolvidos algoritmos, validados em dados de cinco prensas de pasta de
papel, bem como dados de outras fontes, tais como, de Produção de Aço e de Bolsas de Valores,
os quais se mostraram relevantes para a validação da robustez dos modelos.
A presente tese demonstrou a importância dos métodos de tratamento de dados e que os mesmos
têm uma grande relevância na entrada do modelo, visto que facilita o processo de treino e testes dos
modelos. As tecnologias escolhidas demonstraram uma boa eficiência e versatilidade na realização
da previsão dos valores das variáveis dos equipamentos, demonstrando ainda robustez e otimização
no processamento computacional.
A tese apresenta ainda propostas para futuros desenvolvimentos, designadamente na exploração
mais aprofundada destas tecnologias, de modo a que haja variáveis de mercado que possam calibrar
a produção através de previsões suportadas nestas mesmas variáveis