Using Model Transformation Language Semantics for Aspects Composition
Notice bibliographique
Résumé
Modern software systems are huge, complex, and greatly distributed.In order to design and model such systems, software architects are faced with the problem of cross-cutting concerns much earlier in the development process.At this level, cross-cutting concerns result in model elements that cross-cut the structural and behavioral views of the system.Research has shown that Aspect Oriented (AO) techniques can be applied to software design models.This can greatly help software architects and developers to isolate, reason, express, conceptualize, and work with cross-cutting concerns separately from the core functionality (Ajila et al., 2010;Petriu et al, 2007).This application of AO techniques much earlier in the development process has spawned a new field of study called Aspect-Oriented Modeling (AOM).In AOM, the aspect that encapsulates the cross-cutting behavior or structure is a model, just like the base system model it cross-cuts.A system been modeled has several views including structural and behavioral views.Therefore, a definition of an aspect depends on the view of interest.Unified Modeling Language (UML) provides different diagrams to describe the different views.Class, Object, Composite Structure, Component, Package, and Deployment diagrams can be used to represent the structural view of a system or aspect.On the other hand, Activity, State Machine, and Interaction diagrams are used to model the behavioral view.Interaction diagrams include Sequence, Interaction Overview, Communication, and Timing diagrams.After reasoning and working with aspects in isolation, the aspect models eventually have to be combined with the base system model to produce an integrated system model.This merging of the aspect model with the base model is called Aspect Composition or Weaving.Several approaches have been proposed for aspect composition using different technologies/methodologies such as graph transformations (Wittle & Jayaraman, 2007), matching and merging of model elements (Fleury et al., 2007), weaving models (Didonet et al., 2006) and others.The goal of this research is to compose aspect models represented as UML sequence diagrams using transformation models written in Atlas Transformation Language (ATL).Composing behavioral models (views) represented as UML Sequence diagrams is more complex than composing structural views.Not only is the relationships between the www.intechopen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».