Multi-formalism modelling and model transformation for the design of reactive systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
based design. This paper presents a development process based on modelling, simulation, and code synthesis. The DCharts formalism, a Statecharts variant with extensions, is used to model a small application to demonstrate our approach: a traffic light. The development of this system highlights the use of various formalisms with appropriate supporting tools: AToM 3, A Tool for Multi-formalism and Meta-Modelling, is used as a multi-formalism visual modelling environment; SVM is the simulation engine used to experiment with prototype models; SCC is the code synthesizer that generates reusable source code in a variety of target languages. Transformation onto the Communicating Sequential Processes (CSP) formalism allows for model checking using the Failures Divergences Refinement Checker (FDR2) model checker. We demonstrate how using multiple formalisms as well as model transformations during the design process can drastically improve productivity, reliability and reusability. 1. MODELLING, ANALYSIS AND SIMU-LATION BASED DESIGN Compared to traditional software programming, modelling and simulation based (software) design has many advantages. By modelling the structure and behaviour of the system at an appropriate level of abstraction in the most appropriate formalism(s), accidental complexity will be minimized, and the designer can focus on essential issues instead of being bogged down with implementation details at early stages in the development process. 1.1. The process Our modelling and simulation based design process is illustrated in Figure 1. The system designer starts from a set of requirements, which constrain the design space. In the example given here, the requirements are not modelled explicitly
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle