Authors:  Wuersching, R.*, Elsner, D.*, Leinen, F., Pretschner, A., Grueneissl, G., Neumeyr, T., Vosseler, T. Teaser: In automotive software engineering, system-level regression testing is crucial to ensure proper integration of oftentimes safety-critical components. Due to the inherent complexity… [weiterlesen]

Wir haben eine offene Position für eine*n Doktorand*in mit Fähigkeiten im Bereich Blockchain Engineering & Smart Contract Testing. Die Stelle ist am ACE-Programm von Algorand aufgehängt. Bewerben Sie sich über unser Formular mit Verweis auf diese Aussschreibung. [weiterlesen]

Christian Feiler wurde für seine herausragende Masterarbeit "Vectorizing Software for Machine Learning" mit dem Pelkhoven-Preis geehrt. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag wie Programme so dargestellt werden können, um effizient und effektiv von künstlicher Intelligenz analysiert werden zu… [weiterlesen]

Severin Kacianka successfully defended his thesis on Accountability for Socio-Technical Systems. [weiterlesen]

Our paper on using Text- and Image-Based ML to predict code quality received the Best Paper Award at the Software Quality Days! [weiterlesen]

Wir möchten Sie hiermit herzlich zur Abschlusskonferenz unseres BMBF-Projekts „Inverse Transparenz – Beteiligungsorientierte Ansätze für Datensouveränität in der digitalen Arbeitswelt gestalten“ einladen. Transparente Arbeitswelten nachhaltig gestalten: Wie wir Datensouveränität stärken und neue… [weiterlesen]

Machine learning has emerged as a useful tool to aid software quality control. It can support identifying problematic code snippets or predicting maintenance efforts. The majority of these frameworks rely on code metrics as input. https://doi.org/10.1007/978-3-031-04115-0_4 [weiterlesen]

Some studies provide evidence that humans could actively exploit the alleged technological advantages of autonomous vehicles (AVs). This implies that humans may tend to interact differently with AVs as compared to human driven vehicles (HVs) with the knowledge that AVs are programmed to be… [weiterlesen]

This study develops a comparative, sociotechnical design perspective for interdisciplinary teams of social scientists and computer scientists. Sociotechnical design refers to identifying both technical and governance challenges and to understanding the ways in which the two types of problems affect… [weiterlesen]

Causal models allow us to reconstruct traffic accidents, predict the likelihood of future accidents and implement counter measures to prevent them. For drivers with impairments like visual field loss, naturalistic data on crash causes is however scarce due to their current prohibition to drive.… [weiterlesen]