Ir al contenido (pulsa Retorno)

Universitat Politècnica de Catalunya

    • Català
    • Castellano
    • English
    • LoginRegisterLog in (no UPC users)
  • mailContact Us
  • world English 
    • Català
    • Castellano
    • English
  • userLogin   
      LoginRegisterLog in (no UPC users)

UPCommons. Global access to UPC knowledge

60.175 UPC academic works
You are here:
View Item 
  •   DSpace Home
  • Treballs acadèmics
  • Escola Tècnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona
  • Grau en Enginyeria de Tecnologies i Serveis de Telecomunicació (Pla 2015)
  • View Item
  •   DSpace Home
  • Treballs acadèmics
  • Escola Tècnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona
  • Grau en Enginyeria de Tecnologies i Serveis de Telecomunicació (Pla 2015)
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

DEEPCODE phase 1: Defining optimised compiled language for Code-set Summarization

Thumbnail
View/Open
DeepCode_phase1_MiquelPuig_thesis.pdf (1,477Mb)
Share:
 
  View Usage Statistics
Cita com:
hdl:2117/178201

Show full item record
Puig i Mena, Miquel
Tutor / directorLázaro Villa, José AntonioMés informacióMés informacióMés informació
CovenanteeLunds universitet
Document typeBachelor thesis
Date2020-01
Rights accessOpen Access
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
Except where otherwise noted, content on this work is licensed under a Creative Commons license : Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
Abstract
Aún viviendo en la era de la globalización, podemos percibir cierto aislamiento y rivalidad entre equipos de desarrollo de software que comparten objetivos. Para un estudio genérico, un común denominador puede ser detectado: todos intentan filtrar las mejores ideas del campo en cuestión i aplicarle nuevas mejoras que hagan de su implementación la mejor del mercado en un seguido de aspectos «tangibles» (i.e. rendimiento, eficiéncia). No obstante, DeepCode propone una cooperación entre rivales para lograr resultados más trascendentes. DeepCode es una herramienta que, procesando un data-set compuesto por códigos fuente que ejecutan cierta tarea A, aprende como implementar dicha tarea A y consigue resultados superiores a cualquier individuo en el data-set. Dada la complejidad y naturaleza de DeepCode, dos fases son definidas: Phase 2, que, con capas de inteligéncia artificial, aprende que ideas en el data-set conllevan buenos resultados; y Phase 1, que estudia i monta una representación original del código fuente con el objetivo de proveer a la Phase 2 un data-set procesable y óptimo.
 
Yet being immersed in the globalisation era, we can still perceive isolation and rivalry between software developing teams that share ambitions. Regardless of the nature of the research, a common denominator can be spotted: they all try to get the best existing ideas on the field and apply some new improvement/s that makes their own implementation the best in a specific set of “tangible” aspects (i.e. performance, efficiency). Nonetheless, DeepCode proposes a cooperation between parties in order to achieve greater results. DeepCode is a tool that, by processing a data-set formed by source codes representations performing a generic task A, learns how to implement task A and outperform every individual from studied data-set. Given the complexity of DeepCode, two stages are defined: Phase 2, that, with artificial intelligence techniques, learns which ideas in the data-set imply good code performance and Phase 1, which studies and builds customised code representation in order to provide phase 2 an optimised and workable data-set.
 
Tot i viure en l’era de la globalització, encara podem percebre cert aïllament i rivalitat entre equips de desenvolupament de software què comparteixen objectius. Per a una reserca genèrica, un comú denominador pot ser detectat: tots intenten filtrar les millors idees del camp en qüestió i aplicar-ne noves millores què fagin de la seva implementació la millor del mercat en un seguit d’aspectes «tangibles» (i.e. rendiment, eficiència). No obstant, DeepCode proposa una cooperació entre rivals per aconseguir resultats més trascendents. DeepCode és una eina què, processant un data-set format per codis fonts què executen certa tasca A, aprèn com implementar esmentada tasca A i aconseguir resultats superiors a qualsevol individu en el data-set. Donada la complexitat i natura de DeepCode, dugues fases són definides: Phase 2, què, amb capes d’AI, aprèn quines idees en el data-set comporten bons resultats; i Phase 1, què estudia i munta una representació original del codi font amb l’objectiu de proveïr la Phase 2 un data-set procesable i òptim.
Description
Description of the project by arriving to Lund University
SubjectsCompilers (Computer programs), Artificial intelligence, Data mining, Compiladors (Programes d'ordinador), Intel·ligència artificial, Mineria de dades
DegreeGRAU EN ENGINYERIA DE TECNOLOGIES I SERVEIS DE TELECOMUNICACIÓ (Pla 2015)
URIhttp://hdl.handle.net/2117/178201
Collections
  • Escola Tècnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona - Grau en Enginyeria de Tecnologies i Serveis de Telecomunicació (Pla 2015) [608]
Share:
 
  View Usage Statistics

Show full item record

FilesDescriptionSizeFormatView
DeepCode_phase1_MiquelPuig_thesis.pdf1,477MbPDFView/Open

Browse

This CollectionBy Issue DateAuthorsOther contributionsTitlesSubjectsThis repositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsOther contributionsTitlesSubjects

© UPC Obrir en finestra nova . Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius

info.biblioteques@upc.edu

  • About This Repository
  • Contact Us
  • Send Feedback
  • Inici de la pàgina