Book Description: Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking, and Parallel Distributed Computing Vol 17 In today's fast-paced technological world, it is essential to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. As technology continues to advance at an unprecedented rate, it is crucial to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This book provides a comprehensive overview of state-of-the-art results in software engineering, artificial intelligence, networking, and parallel distributed computing, highlighting both theory and practice. It addresses fundamental problems and solutions, as well as critical challenges in software development, such as error detection, testing, and product domain knowledge. The Need for Early Bug Prediction Software error detection is a critical aspect of software development, but due to time constraints, lack of resources, and limited workforce, testing applications can be challenging. In some cases, bug reports may not make it to the final stage, leading to errors that can compromise the quality, reliability, and efficiency of software. To address these challenges, early bug prediction is necessary to develop error-free and efficient applications. The proposed system uses machine learning to analyze system logs and detect errors in real-time, leveraging imbalanced data sets from live servers running applications developed using PHP and Codeigniter. Machine Learning for Error Detection Classification algorithms are used to identify errors and suggest steps to overcome them, improving software quality and performance. Our approach addresses the challenges associated with large and complex software, where it can be difficult to identify bugs in the early stages. By analyzing system logs, we demonstrate how machine learning classification algorithms can be applied in real-world applications, highlighting practical benefits in software development.

Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking, and Parallel Distributed Computing Vol 17 В современном быстро развивающемся технологическом мире важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, крайне важно разработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. В этой книге представлен всесторонний обзор современных результатов в области разработки программного обеспечения, искусственного интеллекта, сетей и параллельных распределенных вычислений, освещающих как теорию, так и практику. В нем рассматриваются фундаментальные проблемы и решения, а также критические проблемы в разработке программного обеспечения, такие как обнаружение ошибок, тестирование и знание области продукта. Необходимость раннего прогнозирования ошибок Обнаружение ошибок программного обеспечения является критическим аспектом разработки программного обеспечения, но из-за нехватки времени, нехватки ресурсов и ограниченной рабочей силы тестирование приложений может быть сложным. В некоторых случаях сообщения об ошибках могут не дойти до финальной стадии, что приводит к ошибкам, которые могут поставить под угрозу качество, надежность и эффективность программного обеспечения. Чтобы решить эти проблемы, раннее прогнозирование ошибок необходимо для разработки безошибочных и эффективных приложений. Предлагаемая система использует машинное обучение для анализа системных логов и обнаружения ошибок в режиме реального времени, используя несбалансированные наборы данных с живых серверов, на которых работают приложения, разработанные с использованием PHP и Codeigniter. Машинное обучение для обнаружения ошибок Алгоритмы классификации используются для выявления ошибок и предлагают шаги для их преодоления, улучшая качество и производительность программного обеспечения. Наш подход решает проблемы, связанные с большим и сложным программным обеспечением, где может быть трудно выявить ошибки на ранних стадиях. Анализируя системные логи, мы демонстрируем, как алгоритмы классификации машинного обучения могут быть применены в реальных приложениях, подчеркивая практические преимущества в разработке программного обеспечения.

Software Engineering, Intelligence Artificielle, Networking et Parallèle Distributed Computing Vol 17 Dans le monde technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est important de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est essentiel d'élaborer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Ce livre présente une vue d'ensemble complète des résultats actuels dans le domaine du développement de logiciels, de l'intelligence artificielle, des réseaux et de l'informatique distribuée parallèle, soulignant à la fois la théorie et la pratique. Il traite des problèmes fondamentaux et des solutions, ainsi que des problèmes critiques dans le développement de logiciels, tels que la détection d'erreurs, les tests et la connaissance du domaine du produit. Nécessité de prévoir les erreurs tôt La détection des erreurs logicielles est un aspect essentiel du développement de logiciels, mais en raison du manque de temps, des ressources limitées et de la main-d'œuvre limitée, les tests d'application peuvent être difficiles. Dans certains cas, les messages d'erreur peuvent ne pas atteindre la phase finale, ce qui entraîne des erreurs qui peuvent compromettre la qualité, la fiabilité et l'efficacité du logiciel. Pour résoudre ces problèmes, la prévision précoce des erreurs est nécessaire pour développer des applications sans erreur et efficaces. système proposé utilise l'apprentissage automatique pour analyser les logs système et détecter les erreurs en temps réel, en utilisant des ensembles de données déséquilibrés des serveurs en direct sur lesquels fonctionnent les applications développées à l'aide de PHP et Codeigniter. L'apprentissage automatique pour détecter les erreurs s algorithmes de classification sont utilisés pour détecter les erreurs et suggèrent des étapes pour les surmonter, améliorant la qualité et les performances du logiciel. Notre approche résout les problèmes liés aux logiciels volumineux et sophistiqués où il peut être difficile d'identifier les erreurs au début. En analysant les logs système, nous montrons comment les algorithmes de classification de l'apprentissage automatique peuvent être appliqués dans des applications réelles, soulignant les avantages pratiques dans le développement de logiciels.

Ingeniería de Software, Inteligencia Artificial, Networking, and Parallel Distributed Computing Vol 17 En un mundo tecnológico en rápida evolución, es importante comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es esencial desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Este libro ofrece una amplia visión general de los resultados actuales en el desarrollo de software, inteligencia artificial, redes y computación distribuida paralela, destacando tanto la teoría como la práctica. Aborda problemas y soluciones fundamentales, así como problemas críticos en el desarrollo de software, como detección de errores, pruebas y conocimiento del área del producto. Necesidad de predicción temprana de errores La detección de errores de software es un aspecto crítico del desarrollo de software, pero debido a la falta de tiempo, la falta de recursos y la limitada mano de obra, probar aplicaciones puede ser complicado. En algunos casos, los mensajes de error pueden no llegar a la fase final, lo que resulta en errores que pueden comprometer la calidad, fiabilidad y eficiencia del software. Para resolver estos problemas, la predicción temprana de errores es necesaria para desarrollar aplicaciones inequívocas y eficientes. sistema propuesto utiliza aprendizaje automático para analizar registros del sistema y detectar errores en tiempo real, utilizando conjuntos de datos desequilibrados de servidores en vivo que ejecutan aplicaciones desarrolladas con PHP y Codeigniter. Aprendizaje automático para detección de errores algoritmos de clasificación se utilizan para identificar errores y ofrecer pasos para superarlos, mejorando la calidad y el rendimiento del software. Nuestro enfoque resuelve problemas relacionados con software grande y complejo, donde puede ser difícil identificar errores en las primeras etapas. Analizando los registros del sistema, demostramos cómo los algoritmos de clasificación de aprendizaje automático se pueden aplicar en aplicaciones reales, destacando las ventajas prácticas en el desarrollo de software.

Software Engineering, Künstliche Intelligenz, Vernetzung und parallel verteiltes Computing Vol 17 In der heutigen schnelllebigen technologischen Welt ist es wichtig, den Prozess der technologischen Evolution und ihre Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es von entscheidender Bedeutung, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Dieses Buch bietet einen umfassenden Überblick über aktuelle Ergebnisse in den Bereichen Softwareentwicklung, künstliche Intelligenz, Netzwerke und paralleles verteiltes Computing, die sowohl Theorie als auch Praxis beleuchten. Es befasst sich mit grundlegenden Problemen und Lösungen sowie kritischen Problemen in der Softwareentwicklung wie Fehlererkennung, Testen und Kenntnis des Produktbereichs. Die Notwendigkeit, Fehler frühzeitig vorherzusagen Die Erkennung von Softwarefehlern ist ein kritischer Aspekt der Softwareentwicklung, aber aufgrund von Zeitmangel, Ressourcenknappheit und begrenzten Arbeitskräften können Anwendungstests schwierig sein. In einigen Fällen erreichen Fehlermeldungen möglicherweise nicht das letzte Stadium, was zu Fehlern führt, die die Qualität, Zuverlässigkeit und Effizienz der Software beeinträchtigen können. Um diese Probleme zu lösen, ist eine frühzeitige Fehlervorhersage notwendig, um fehlerfreie und effiziente Anwendungen zu entwickeln. Das vorgeschlagene System verwendet maschinelles rnen, um Systemprotokolle zu analysieren und Fehler in Echtzeit zu erkennen, indem unausgewogene Datensätze von Live-Servern verwendet werden, auf denen mit PHP und Codeigniter entwickelte Anwendungen ausgeführt werden. Maschinelles rnen zur Fehlererkennung Klassifizierungsalgorithmen werden verwendet, um Fehler zu identifizieren und Schritte vorzuschlagen, um sie zu überwinden und die Qualität und istung der Software zu verbessern. Unser Ansatz löst Probleme mit großer und komplexer Software, bei denen es schwierig sein kann, Fehler in einem frühen Stadium zu identifizieren. Durch die Analyse der Systemprotokolle zeigen wir, wie Algorithmen zur Klassifizierung von maschinellem rnen in realen Anwendungen angewendet werden können, und unterstreichen die praktischen Vorteile in der Softwareentwicklung.

''

Yazılım Mühendisliği, Yapay Zeka, Ağ ve Paralel Dağıtılmış Hesaplama Cilt 17 Günümüzün hızla gelişen teknoloji dünyasında, teknolojinin evrimini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda gelişmeye devam ettikçe, modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmek zorunludur. Bu kitap, yazılım geliştirme, yapay zeka, ağ oluşturma ve paralel dağıtılmış bilgi işlemdeki mevcut sonuçlara kapsamlı bir genel bakış sunar ve hem teori hem de pratiği aydınlatır. Temel sorunları ve çözümleri, ayrıca yazılım geliştirmedeki hata tespiti, test etme ve ürün alanı bilgisi gibi kritik sorunları ele alır. Yazılım hata tespiti, yazılım geliştirmenin kritik bir yönüdür, ancak zaman kısıtlamaları, kaynak kısıtlamaları ve sınırlı işçilik nedeniyle uygulama testi zor olabilir. Bazı durumlarda, hata mesajları son aşamaya ulaşmayabilir, bu da yazılımın kalitesini, güvenilirliğini ve etkinliğini tehlikeye atabilecek hatalara yol açabilir. Bu sorunları çözmek için, hatasız ve verimli uygulamalar geliştirmek için erken hata tahmini gereklidir. Önerilen sistem, sistem günlüklerini analiz etmek ve PHP ve Codeigniter kullanılarak geliştirilen uygulamaları çalıştıran canlı sunuculardan dengesiz veri kümelerini kullanarak hataları gerçek zamanlı olarak tespit etmek için makine öğrenimini kullanır. Hata Tespiti için Makine Öğrenimi Sınıflandırma algoritmaları, hataları tanımlamak ve bunların üstesinden gelmek, yazılım kalitesini ve performansını iyileştirmek için adımlar sunmak için kullanılır. Yaklaşımımız, hataları erken aşamalarda tespit etmenin zor olabileceği büyük ve karmaşık yazılımlarla ilgili sorunları çözmektedir. stem günlüklerini analiz ederek, makine öğrenimi sınıflandırma algoritmalarının gerçek dünyadaki uygulamalarda nasıl uygulanabileceğini ve yazılım geliştirmedeki pratik avantajları vurguladığımızı gösteriyoruz.

هندسة البرمجيات والذكاء الاصطناعي والشبكات والحوسبة المتوازية الموزعة المجلد 17 في عالم التكنولوجيا سريع التطور اليوم، من المهم فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. ومع استمرار تطور التكنولوجيا بوتيرة لم يسبق لها مثيل، لا بد من وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يقدم هذا الكتاب لمحة عامة شاملة عن النتائج الحالية في تطوير البرامج والذكاء الاصطناعي والشبكات والحوسبة الموزعة الموازية، مما يضيء كل من النظرية والممارسة. يعالج المشاكل والحلول الأساسية، بالإضافة إلى القضايا الحاسمة في تطوير البرامج مثل اكتشاف الأخطاء واختبارها ومعرفة مجال المنتج. يعد اكتشاف خطأ برنامج الحاجة إلى التنبؤ المبكر بالخطأ جانبًا مهمًا من تطوير البرامج، ولكن نظرًا لضيق الوقت وقيود الموارد والعمل المحدود، يمكن أن يكون اختبار التطبيق صعبًا. في بعض الحالات، قد لا تصل رسائل الخطأ إلى المرحلة النهائية، مما يؤدي إلى أخطاء يمكن أن تعرض جودة البرنامج وموثوقيته وفعاليته للخطر. لحل هذه المشاكل، التنبؤ المبكر بالخطأ ضروري لتطوير تطبيقات خالية من الأخطاء وفعالة. يستخدم النظام المقترح التعلم الآلي لتحليل سجلات النظام واكتشاف الأخطاء في الوقت الفعلي باستخدام مجموعات بيانات غير متوازنة من الخوادم الحية التي تعمل بتطبيقات مطورة باستخدام PHP و Codeigniter. يتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتصنيف الكشف عن الأخطاء لتحديد الأخطاء وتقديم خطوات للتغلب عليها، وتحسين جودة البرامج وأدائها. يحل نهجنا المشكلات المرتبطة بالبرمجيات الكبيرة والمعقدة، حيث قد يكون من الصعب تحديد الأخطاء في المراحل المبكرة. من خلال تحليل سجلات النظام، نوضح كيف يمكن تطبيق خوارزميات تصنيف التعلم الآلي في تطبيقات العالم الحقيقي، مع تسليط الضوء على المزايا العملية في تطوير البرامج.