21 resultados para Code Generation


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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

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Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Informática

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Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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European Transactions on Telecommunications, vol. 18

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IEEE International Symposium on Circuits and Systems, MAY 25-28, 2003, Bangkok, Thailand. (ISI Web of Science)

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologias da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e Computadores

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologias da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

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Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil - Perfil Estruturas

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do Grau de Mestre em Energias Renováveis – Conversão Eléctrica e Utilização Sustentáveis

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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

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Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica e Computadores

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Eradication of code smells is often pointed out as a way to improve readability, extensibility and design in existing software. However, code smell detection remains time consuming and error-prone, partly due to the inherent subjectivity of the detection processes presently available. In view of mitigating the subjectivity problem, this dissertation presents a tool that automates a technique for the detection and assessment of code smells in Java source code, developed as an Eclipse plugin. The technique is based upon a Binary Logistic Regression model that uses complexity metrics as independent variables and is calibrated by expert‟s knowledge. An overview of the technique is provided, the tool is described and validated by an example case study.