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Enregistrement W1574311809 · doi:10.1007/978-0-387-35599-3

Design and analysis of distributed embedded systems : IFIP 17th World Computer Congress - TC10 stream on distributed and parallel embedded systems (DIPES 2002), August 25-29, 2002, Montréal, Québec, Canada

2002· book· en· W1574311809 sur OpenAlexaboutno aff
Bernd Kleinjohann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePetri Nets in System Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMiddleware (distributed applications)DependabilitySession (web analytics)Embedded systemFault toleranceOperating systemSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preface. Workshop Organization. Session 1: Modelling and Specification. Can UML be a System-Level Language for Embedded Software? J.M. Fernandes, R.J. Machado. PEARL for Distributed Embedded Systems R. Gumzej, W.A. Halang. Universal Plug and Play Machine Models U. Glasser, M. Veanes. Session 2: Specification and Analysis. Analysis of Event-Driven Real-Time Systems with Time Petri Nets: A Translation-Based Approach Zonghua Gu, Kang G. Shin. Petri Net Based Design of Reconfigurable Embedded Real-Time Systems C. Rust, F. Stappert, R. Bernhardi-Grisson. Model Checking Robustness to Desynchronization J.-P. Talpin. Session 3: Verification and Validation. A Semi-Formal Method to Verify Correctness of Functional Requirements Specifications of Complex Systems N. Kececi, W.A. Halang, A. Abran. Towards Design Verification and Validation at Multiple Levels of Abstraction H. Giese, M. Kardos, U. Nickel. Modeling and Verification of Pipelined Embedded Processors in the Presence of Hazards and Exceptions P. Mishra, N. Dutt. Session 4: Fault Tolerance and Detection. Statistical Analysis of a Hybrid Replication Model E.R. de Oliveira Jr., I. Jansch Port. Building Embedded Fault-Tolerant Systems for Critical Applications: An Experimental Stud P. Townend, Jie Xu, M. Munro. Fault Detection in Safety-Critical Embedded Systems D. Verber, M. Colnaric, W.A. Halang. Session 5: Middleware and Reuse. Dependability Characterization of Middleware Services E. Marsden, N. Perrot, J.-C. Fabre, J. Arlat. Adaptive Middleware for Ubiquitous Computing Environments S.S. Yau, F. Karim. Finegrained Application Specific Customization of Embedded Software D. Beuche, O. Spinczyk, W.Schroder-Preikschat. Session 6: Timing and Performance Analysis. Checking the Temporal Behaviour of Distributed and Parallel Embedded Systems W.A. Halang, N. Kececi, G. Tsai. Transforming Execution-Time Boundable Code into Temporally Predictable Code P. Puschner. Bottom-Up Performance Analysis of HW/SW Platforms K. Richter, D. Ziegenbein, M. Jersak, R. Ernst. Session 7: Partitioning and Scheduling. Temporal Partitioning and Sequencing of Dataflow Graphs on Reconfigurable Systems C. Bobda. Integration of Low Power Analysis into High-Level Synthesis A. Rettberg, B. Kleinjohann, F.J. Rammig. Going Beyond Deadline-Driven Low-Level Scheduling in Distributed Real-Time Computing Systems K.H. (Kane) Kim, Juqiang Liu. Session 8: Communication and Application. IEEE-1394 A Standard to Interconnect Distributed Systems R. Santamaria. Deterministic and High-Performance Communication System for the Distributed Control of Mechatronic Systems Using the IEEE1394a M. Zanella, T. Lehmann, T. Hestermeyer, A. Pottharst. A Consistent Design Methodology for Configurable HW/SW-Interfaces in Embedded Systems S. Ihmor, M. Visarius, W. Hardt. Low Latency Color Segmentation on Embedded Real-Time Systems D. Stichling, B. Kleinjohann. Session 9: Design Methods and Frameworks. Soft IP Design Framework Using Metaprogramming Techniques V. Stuikys, R. Damasevicius, G. Ziberkas, G. Majauskas. How to integrate Webservices in Embedded System Design? A. Rettberg, W. Thronick. Design and Realization of Distributed Real-Time Controllers for Mechatronic Systems M. Deppe, M. Zanella.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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