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Article de revue

Tambon, F., Laberge, G., An, L., Nikanjam, A., Mindom, P. S. N., Pequignot, Y., Khomh, F., Antoniol, G., Merlo, E., & Laviolette, F. (2022). How to certify machine learning based safety-critical systems? A systematic literature review. Automated Software Engineering, 29(2). Lien externe

Ensemble de données

Tambon, F., Khomh, F., & Antoniol, G. (2022). A probabilistic framework for mutation testing in deep neural networks - models archive part 1 [Ensemble de données]. Lien externe

Tambon, F., Khomh, F., & Antoniol, G. (2022). A probabilistic framework for mutation testing in deep neural networks - models archive part 2 [Ensemble de données]. Lien externe

Tambon, F., Khomh, F., & Antoniol, G. (2022). A probabilistic framework for mutation testing in deep neural networks - models archive part 3 [Ensemble de données]. Lien externe

Tambon, F., Khomh, F., & Antoniol, G. (2022). A probabilistic framework for mutation testing in deep neural networks - models archive part 4 [Ensemble de données]. Lien externe

Liste produite: Mon Jan 12 01:45:55 2026 EST.