1.3.2 A Vision for Super‐Model Driven Systems Engineering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Model‐Based Systems Engineering (MBSE) has been developing for some time, and has recently acquired new impetus with the completion of the Systems Modeling Language (SysML). This paper envisions taking MBSE much further, to a future of highly integrated and automated design and verification coupled with advances in simulation and domain linkage to allow the synthesis of complete systems from requirements into mathematical models and then into physical realizations. This would permit the application of three of the most successful approaches from agile software development, namely rapid, iterative development of the system starting with the highest value functions, facilitating continual reassessment of the future direction, and continual regression testing to ensure that system bugs are identified and removed rapidly. We envisage the requirements and the model evolving together from proto‐requirements and proto‐model in increasing detail until the point at which the model can be realized with real hardware and software. Taking this further, the MBSE engine can perform trade‐offs and optimization on the design. Implementing this vision requires progress in a number of technologies, such as data exchange between domain tools. At this time, much engineering effort is consumed in people communicating and mediating information and translating it from one form to another (e.g. system design to mechanical design). If we can realize the vision proposed, we can remove much of the burden of information mediation and optimization, allowing engineers to focus on their expertise and larger issues. The potential savings in labour are huge.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle