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A conceptual framework for clone detection using machine learning.

Ghofrani, J., Mohseni M., & Bozorgmehr, A. (2018).
A conceptual framework for clone detection using machine learning. 2017 IEEE 4th International Conference on Knowledge-Based Engineering and Innovation (KBEI). http://dx.doi.org/10.1109/KBEI.2017.8324908
Abstract

Code clones can happen in any software project. One of the challenges is that, code clones come in various forms which makes them hard to detect using standard templates. Due to this variety in structure and form of semantically similar clones, machine learning techniques are required to detect them. Recently in many domains, e.g., natural language processing, deep neural networks drew a lot of attention due to their accuracy. In this paper, we exploit the results of some convolutional neural networks for code summarization to find the code clones. We use the generated descriptions for two code snippets as a metric to measure the similarities between them. We propose a vector similarity measure to calculate a similarity indicator between th

DZHW Graduate Panel 2009.

Baillet, F., Franken, A., & Weber, A. (2017).
DZHW Graduate Panel 2009. Methoden- und Datenbericht. Hannover: fdz.DZHW.

DZHW-Absolventenpanel 2009.

Baillet, F., Franken, A., & Weber, A. (2017).
DZHW-Absolventenpanel 2009. Daten- und Methodenbericht zu den Erhebungen der Absolvent(inn)enkohorte 2009 (1. und 2. Befragungswelle). Hannover: fdz.DZHW.

Panelausfall in der Studierendenkohorte des Nationalen Bildungspanels. Analyse des Ausfallprozesses zwischen der ersten und zweiten telefonischen Befragung.

Liebeskind, U., & Vietgen, S. (2017).
Panelausfall in der Studierendenkohorte des Nationalen Bildungspanels. Analyse des Ausfallprozesses zwischen der ersten und zweiten telefonischen Befragung. NEPS Working Paper No. 70. Bamberg, Deutschland: Leibniz-Institut für Bildungsverläufe, Nationales Bildungspanel.

DZHW-Studienberechtigtenpanel 2008.

Daniel, A., Hoffstätter, U., Huß, B., Scheller, P. (2017).
DZHW-Studienberechtigtenpanel 2008. Methoden- und Datenbericht (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.

DZHW Panel Study of School Leavers with a Higher Education Entrance Qualification 2008.

Daniel, A., Hoffstätter, U., Huß, B., Scheller, P. (2017).
DZHW Panel Study of School Leavers with a Higher Education Entrance Qualification 2008. Methoden- und Datenbericht (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.

19. Sozialerhebung.

Hoffstätter, U., Sarcletti, A. (2017).
19. Sozialerhebung. Methoden- und Datenbericht (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.

20. Sozialerhebung.

Daniel, A., Sarcletti, A., Vietgen, S. (2017).
20. Sozialerhebung. Methoden- und Datenbericht (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.

20th Social Survey.

Daniel, A., Sarcletti, A., Vietgen, S. (2017).
20th Social Survey. Methoden- und Datenbericht (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.

Wissenschaft und Familie.

Be¨irović, A., Sembritzki, T., & Thiele, L. (2017).
Wissenschaft und Familie. Daten- und Methodenbericht zur qualitativen Erhebung der WiNbus-Studie 2015 (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.

Standards des sicheren Datenzugangs in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. Überblick über verschiedene Remote-Access-Verfahren.

Schiller, D. H., Eberle, J., Fuß, D., Goebel, J., Heining, J., Mika, T., ... & Stephan, K. (2017).
Standards des sicheren Datenzugangs in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. Überblick über verschiedene Remote-Access-Verfahren. RatSWD Working Paper Series 261. Berlin.

A Novel Web Publishing Architecture for Statistics Data using Open Source Technologies.

Rahman, M.M., Dicken, H., & Huke, D. (2017).
A Novel Web Publishing Architecture for Statistics Data using Open Source Technologies. In T.-T. Wu, R. Gennari, Y.-M. Huang, H. Xie & Y. Cao (Hrsg.), Emerging Technologies for Education. First International Symposium, SETE 2016, Held in Conjunction with ICWL 2016, Rome, Italy, October 26-29, 2016, Revised Selected Papers (S. 259-269). Cham, Schweiz: Springer. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-52836-6_26

19th Social Survey.

Hoffstätter, U., Sarcletti, A. (2016).
19th Social Survey. Methoden- und Datenbericht (Version 1.0.0). Hannover: fdz.DZHW.

Vertikale Differenzierung der Hochschullandschaft und Bildungsungleichheit. Bestehen bei der Wahl vermeintlich prestigeträchtiger Hochschulen für das Masterstudium soziale Disparitäten?

Quast, H., & Scheller, P. (2015).
Vertikale Differenzierung der Hochschullandschaft und Bildungsungleichheit. Bestehen bei der Wahl vermeintlich prestigeträchtiger Hochschulen für das Masterstudium soziale Disparitäten? In U. Banscherus, O. Engel, A. Mindt, A. Spexard & A. Wolter (Hrsg.), Differenzierung im Hochschulsystem. Nationale und internationale Entwicklungen und Herausforderungen (S. 293-308). Münster, New York: Waxmann.

Variablendokumentation zum Scientific Use File der 20. Sozialerhebung, Version 1.0.0.

Apolinarski, B., Buck, D., Kandulla, M., Middendorff, E., Naumann, H., & Poskowsky, J. (2014).
Variablendokumentation zum Scientific Use File der 20. Sozialerhebung, Version 1.0.0. DZHW, Hannover.

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