Design and Implementation of an Autonomic Code Generator Based on RTPA
Notice bibliographique
Résumé
Real-Time Process Algebra (RTPA) is a denotational mathematics for the algebraic modeling and manipulations of software system architectures and behaviors by the Unified Data Models (UDMs) and Unified Process Models (UPMs). On the basis of the RTPA specification and refinement methodologies, automatic software code generation is enabled toward improving software development productivity. This paper examines designing and developing the RTPA-based software code generator (RTPA-CG) that transfers system models in RTPA architectures and behaviors into C++ or Java. A two-phrase strategy has been employed in the design of the code generator. The first phrase analyzes the lexical, syntactical, and type specifications of a software system modeled in RTPA, which results in a set of abstract syntax trees (ASTs). The second phrase translates the ASTs into C++ or Java based on predesigned mapping strategies and code generation rules. The toolkit of RTPA code generator encompasses an RTPA lexer, parser, type-checker, and a code builder. Experimental results show that system models in RTPA can be rigorously processed and corresponding C++/Java code can be automatically generated using the toolkit. The code generated is executable and effective under the support of an RTPA run-time library.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».