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Detalhes Referência

Tipo
Artigos em Revista

Tipo de Documento
Artigo Completo

Título
DeepSeek-V3, GPT-4, Phi-4, and LLaMA-3.3 Generate Correct Code for LoRaWAN-Related Engineering Tasks

Participantes na publicação
Daniel Fernandes (Author)
João P. Matos-Carvalho (Author)
Dep. Informática
LASIGE
Carlos M. Fernandes (Author)
Nuno Fachada (Author)

Data de Publicação
2025-04-01

Instituição
FACULDADE DE CIÊNCIAS DA UNIVERSIDADE DE LISBOA

Suporte
Electronics

Identificadores da Publicação
ISSN - 2079-9292

Editora
MDPI AG

Volume
14
Fascículo
7

Página Inicial
1428

Identificadores do Documento
DOI - https://doi.org/10.3390/electronics14071428
URL - https://doi.org/10.3390/electronics14071428

Keywords
LoRaWAN large language models UAV placement code generation IoT


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APA
Daniel Fernandes, João P. Matos-Carvalho, Carlos M. Fernandes, Nuno Fachada, (2025). DeepSeek-V3, GPT-4, Phi-4, and LLaMA-3.3 Generate Correct Code for LoRaWAN-Related Engineering Tasks. Electronics, 14, ISSN 2079-9292. eISSN . https://doi.org/10.3390/electronics14071428

IEEE
Daniel Fernandes, João P. Matos-Carvalho, Carlos M. Fernandes, Nuno Fachada, "DeepSeek-V3, GPT-4, Phi-4, and LLaMA-3.3 Generate Correct Code for LoRaWAN-Related Engineering Tasks" in Electronics, vol. 14, 2025. 10.3390/electronics14071428

BIBTEX
@article{65313, author = {Daniel Fernandes and João P. Matos-Carvalho and Carlos M. Fernandes and Nuno Fachada}, title = {DeepSeek-V3, GPT-4, Phi-4, and LLaMA-3.3 Generate Correct Code for LoRaWAN-Related Engineering Tasks}, journal = {Electronics}, year = 2025, volume = 14 }