410,449 research outputs found
Overcoming Language Dichotomies: Toward Effective Program Comprehension for Mobile App Development
Mobile devices and platforms have become an established target for modern
software developers due to performant hardware and a large and growing user
base numbering in the billions. Despite their popularity, the software
development process for mobile apps comes with a set of unique, domain-specific
challenges rooted in program comprehension. Many of these challenges stem from
developer difficulties in reasoning about different representations of a
program, a phenomenon we define as a "language dichotomy". In this paper, we
reflect upon the various language dichotomies that contribute to open problems
in program comprehension and development for mobile apps. Furthermore, to help
guide the research community towards effective solutions for these problems, we
provide a roadmap of directions for future work.Comment: Invited Keynote Paper for the 26th IEEE/ACM International Conference
on Program Comprehension (ICPC'18
Recommended from our members
Testing based on the RELAY model of error detection
RELAY, a model for error detection, defines revealing conditions that guarantee that a fault originates an error during execution and that the error transfers through computations and data flow until it is revealed. This model of error detection provides a fault-based criterion for test data selection. The model is applied by choosing a fault classification, instantiating the conditions for the classes of faults, and applying them to the program being tested. Such an application guarantees the detection of errors caused by any fault of the chosen classes. As a formal mode of error detection, RELAY provides the basis for an automated testing tool. This paper presents the concepts behind RELAY, describes why it is better than other fault-based testing criteria, and discusses how RELAY could be used as the foundation for a testing system
Fixed effects selection in the linear mixed-effects model using adaptive ridge procedure for L0 penalty performance
This paper is concerned with the selection of fixed effects along with the
estimation of fixed effects, random effects and variance components in the
linear mixed-effects model. We introduce a selection procedure based on an
adaptive ridge (AR) penalty of the profiled likelihood, where the covariance
matrix of the random effects is Cholesky factorized. This selection procedure
is intended to both low and high-dimensional settings where the number of fixed
effects is allowed to grow exponentially with the total sample size, yielding
technical difficulties due to the non-convex optimization problem induced by L0
penalties. Through extensive simulation studies, the procedure is compared to
the LASSO selection and appears to enjoy the model selection consistency as
well as the estimation consistency
Partition strategies for incremental Mini-Bucket
Los modelos en grafo probabilÃsticos, tales como los campos aleatorios de
Markov y las redes bayesianas, ofrecen poderosos marcos de trabajo para la
representación de conocimiento y el razonamiento en modelos con gran número
de variables. Sin embargo, los problemas de inferencia exacta en modelos de
grafos son NP-hard en general, lo que ha causado que se produzca bastante
interés en métodos de inferencia aproximados.
El mini-bucket incremental es un marco de trabajo para inferencia aproximada
que produce como resultado lÃmites aproximados inferior y superior de la
función de partición exacta, a base de -empezando a partir de un modelo con
todos los constraints relajados, es decir, con las regiones más pequeñas posibleincrementalmente
añadir regiones más grandes a la aproximación. Los métodos
de inferencia aproximada que existen actualmente producen lÃmites superiores
ajustados de la función de partición, pero los lÃmites inferiores suelen ser demasiado
imprecisos o incluso triviales.
El objetivo de este proyecto es investigar estrategias de partición que mejoren
los lÃmites inferiores obtenidos con el algoritmo de mini-bucket, trabajando dentro
del marco de trabajo de mini-bucket incremental.
Empezamos a partir de la idea de que creemos que deberÃa ser beneficioso
razonar conjuntamente con las variables de un modelo que tienen una alta correlación,
y desarrollamos una estrategia para la selección de regiones basada en
esa idea. Posteriormente, implementamos nuestra estrategia y exploramos formas
de mejorarla, y finalmente medimos los resultados obtenidos usando nuestra
estrategia y los comparamos con varios métodos de referencia.
Nuestros resultados indican que nuestra estrategia obtiene lÃmites inferiores
más ajustados que nuestros dos métodos de referencia. También consideramos
y descartamos dos posibles hipótesis que podrÃan explicar esta mejora.Els models en graf probabilÃstics, com bé els camps aleatoris de Markov i les
xarxes bayesianes, ofereixen poderosos marcs de treball per la representació
del coneixement i el raonament en models amb grans quantitats de variables.
Tanmateix, els problemes d’inferència exacta en models de grafs son NP-hard
en general, el qual ha provocat que es produeixi bastant d’interès en mètodes
d’inferència aproximats.
El mini-bucket incremental es un marc de treball per a l’inferència aproximada
que produeix com a resultat lÃmits aproximats inferior i superior de la
funció de partició exacta que funciona començant a partir d’un model al qual
se li han relaxat tots els constraints -és a dir, un model amb les regions més
petites possibles- i anar afegint a l’aproximació regions incrementalment més
grans. Els mètodes d’inferència aproximada que existeixen actualment produeixen
lÃmits superiors ajustats de la funció de partició. Tanmateix, els lÃmits
inferiors acostumen a ser massa imprecisos o fins aviat trivials.
El objectiu d’aquest projecte es recercar estratègies de partició que millorin
els lÃmits inferiors obtinguts amb l’algorisme de mini-bucket, treballant dins del
marc de treball del mini-bucket incremental.
La nostra idea de partida pel projecte es que creiem que hauria de ser beneficiós
per la qualitat de l’aproximació raonar conjuntament amb les variables del
model que tenen una alta correlació entre elles, i desenvolupem una estratègia
per a la selecció de regions basada en aquesta idea. Posteriorment, implementem
la nostra estratègia i explorem formes de millorar-la, i finalment mesurem els
resultats obtinguts amb la nostra estratègia i els comparem a diversos mètodes
de referència.
Els nostres resultats indiquen que la nostra estratègia obté lÃmits inferiors
més ajustats que els nostres dos mètodes de referència. També considerem i
descartem dues possibles hipòtesis que podrien explicar aquesta millora.Probabilistic graphical models such as Markov random fields and Bayesian networks
provide powerful frameworks for knowledge representation and reasoning
over models with large numbers of variables. Unfortunately, exact inference
problems on graphical models are generally NP-hard, which has led to signifi-
cant interest in approximate inference algorithms.
Incremental mini-bucket is a framework for approximate inference that provides
upper and lower bounds on the exact partition function by, starting from
a model with completely relaxed constraints, i.e. with the smallest possible
regions, incrementally adding larger regions to the approximation. Current
approximate inference algorithms provide tight upper bounds on the exact partition
function but loose or trivial lower bounds.
This project focuses on researching partitioning strategies that improve the
lower bounds obtained with mini-bucket elimination, working within the framework
of incremental mini-bucket.
We start from the idea that variables that are highly correlated should be
reasoned about together, and we develop a strategy for region selection based
on that idea. We implement the strategy and explore ways to improve it, and
finally we measure the results obtained using the strategy and compare them to
several baselines.
We find that our strategy performs better than both of our baselines. We
also rule out several possible explanations for the improvement
- …