Notice bibliographique
Résumé
Object-oriented programming language has gained popularity in recent years. However, some problems exist in object-oriented programming languages. It works well with static classification, but does not support object dynamic classification. Static classification means an object always and only belongs to one class during its life spans. In real-world applications, objects may belong to different classes rendering different roles certain times during the lifetime. Dynamic classification enables the changing of object classification over time. Objects can be classified and declassified into/from acquire and release class membership during runtime. In this thesis, many approaches to dynamic classification will be discussed in different implementing languages. Based on the thorough reviews of these approaches, we give a new approach. This approach combines the concept of object and roles and extends a class hierarchy with dynamic classification. The syntax of dynamic classification shows how to implement the function of dynamic classification in the object-oriented programming language. Finally, we present a preprocessor, by which a C♯ code including the extendable dynamic classification functions can be translated to standard C♯ code.Dept. of Computer Science. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2004 .W364. Source: Masters Abstracts International, Volume: 43-03, page: 0892. Adviser: Liwu Li. Thesis (M.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2004.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».