arXiv上发表的一项新研究探讨了Java方法能耗的预测。研究人员发现,仅靠静态代码指标是能耗的糟糕预测因子,R2值接近于零。然而,将方法执行时间作为动态输入显著提高了准确性,R2值高达0.46。研究确定执行时间、内部方法调用和圈复杂度是预测能耗最有影响力的因素。 AI
影响 这项研究通过早期检测高能耗代码,可能带来更节能的软件开发实践。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍研究的学术论文。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →
arXiv上发表的一项新研究探讨了Java方法能耗的预测。研究人员发现,仅靠静态代码指标是能耗的糟糕预测因子,R2值接近于零。然而,将方法执行时间作为动态输入显著提高了准确性,R2值高达0.46。研究确定执行时间、内部方法调用和圈复杂度是预测能耗最有影响力的因素。 AI
影响 这项研究通过早期检测高能耗代码,可能带来更节能的软件开发实践。
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arXiv:2607.06124v1 Announce Type: cross Abstract: The increasing energy demand of software systems is raising concerns about their environmental impact and associated costs. Reasoning on energy usage early in the development flow has the potential to significantly reduce the over…
The increasing energy demand of software systems is raising concerns about their environmental impact and associated costs. Reasoning on energy usage early in the development flow has the potential to significantly reduce the overall energy usage of a software system, as it allow…