异常处理（EH）错误源于异常处理机制（EHM）的错误使用，通常会导致严重后果（例如，系统停机、数据丢失和安全风险）。跟踪EH漏洞与……特别相关。。。

高斯过程（GP）可以提供一种原则性的不确定性量化方法，具有易于解释的核超参数，如控制函数值相关距离的长度尺度。然而，选择适当的。。。

图形神经网络（GNN）已成为图形结构数据表示学习的最重要框架。尽管如此，由于其黑盒性质，他们经常遭受折磨许多深度学习系统的同样瘟疫：。。。

背景：错误修复是软件维护的关键。它需要使用有限的资源来处理成堆的错误报告。使用历史数据，我们可以提出有助于更好地了解分配启发式方法的问题。这里的警告是。。。

图形池是无数图形神经网络（GNN）体系结构的核心组件。作为对传统CNN的继承，大多数方法都将图池定义为一个簇分配问题，扩展了正则局部补丁的概念。。。

本文讨论了一种在不完全数据存在的情况下估计高斯核期望值的方法。我们展示了在丢失随机机制的一般假设下，高斯函数的期望值如何。。。

• 我们提出了一种在存在不完整数据的情况下估计高斯核的期望值的方法。

协同训练是一种半监督学习框架，由于其良好的性能和易于适应各种学习算法而备受关注。在最近的一项工作中，Caldas等人提出了一种基于联合训练的方法，使用。。。

最小学习机（MLM）是最近提出的一种监督学习算法，其性能与最先进的机器学习方法相当。在这项工作中，我们提出了使用MLM进行分类和回归的集成方法。。。

本文提出了一种估计两个可能不完整特征向量之间欧氏距离期望值的方法。在随机缺失假设下，我们证明了欧氏距离可以用Nakagami分布建模。。。

图形化抽象显示省略的亮点我们建议使用带有拒绝选项的分类来进行软件缺陷预测（SDP），作为在SDP过程中纳入额外知识的一种方式。我们提出了极端学习的两种变体。。。