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Verifying Attention Robustness of Deep Neural Networks Against Semantic Perturbations., , , , und . NFM, Volume 13903 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 37-61. Springer, (2023)Activity-based modeling strategy for reliable machine learning system analysis targeting GUI-based applications., , , , und . DSA, Seite 135-143. IEEE, (2023)Taxonomy of Generative AI Applications for Risk Assessment., , , , , und . CAIN, Seite 288-289. ACM, (2024)Extensible Modeling Framework for Reliable Machine Learning System Analysis., , , , , , , und . CAIN, Seite 94-95. IEEE, (2023)Model-based test case generation using symbolic execution., , und . JAMAICA@ISSTA, Seite 23-28. ACM, (2013)Towards Formal Repair and Verification of Industry-scale Deep Neural Networks., , , und . ICSE Companion, Seite 360-364. IEEE, (2023)NeuRecover: Regression-Controlled Repair of Deep Neural Networks with Training History., , , , , , und . SANER, Seite 1111-1121. IEEE, (2022)Test Case Selection Based on Path Condtions of Symbolic Execution., , , und . APSEC, Seite 318-321. IEEE, (2012)Detection of unexpected situations by applying software reliability growth models to test phases., , , , , , und . ISSRE Workshops, Seite 2-5. IEEE Computer Society, (2015)Verifying Attention Robustness of Deep Neural Networks against Semantic Perturbations., , , , und . APSEC, Seite 560-561. IEEE, (2022)