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Enregistrement W2028323256 · doi:10.5539/cis.v3n2p180

Study on the Software Collaboration Framework Based on Internetware

2010· article· en· W2028323256 sur OpenAlexvenueno aff
Hebiao Yang, Kai Chen

Notice bibliographique

RevueComputer and Information Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Agent-Based Network Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftwareXMLSoftware engineeringPetri netProcess (computing)The InternetAsynchronous communicationDistributed computingWorld Wide WebProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the popularization of the new computation environment, internet, traditional software form has gradually not adapted the development and application under the internet environment. So a new generation software form with many characteristics such as independence, collaboration, response, evolution and multi-object, internetware is proposed. Its establishment depends on the effective collaboration among various distributed and asynchronous autonomous software entities in the opening environment. In the collaboration process, one important problem is how to effectively plan and adjust the topology structure among software entities to realize users’ demand in the dynamic environment. Aiming at this problem, several aspects including the organization and the assembling of the software entity and the evolvement of the topology are studied in this article, and concrete works include giving an internetware collaboration framework and flow model based on the Petri net and the mobile Agent technology, where the integrated model of internetware entities based on the Petri net reflects the ordered organization of the internetware entities in the problem space, and proving the support mechanism for the dynamically assembling among software entities based on the assembling model with the XML format, and using the influencing factors and the dynamic operation rules to describe several basic system evolvement activities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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