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Enregistrement W2109709665 · doi:10.1109/apsec.2007.32

Checking Distributed Programs with Partially Ordered Atoms

2007· article· en· W2109709665 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings - Asia Pacific Software Engineering Conference/Proceedings · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware System Performance and Reliability
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCorrectnessPredicate (mathematical logic)GeneralityModel checkingComputationSemantics (computer science)Programming languageInterleavingTheoretical computer scienceSet (abstract data type)Abstract interpretationAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitoring and checking the execution of a distributed program incur significant overhead due to the large number of states that need to be considered. This paper addresses two important aspects in tackling this problem: (a) atomization of the events that occur in a run, and (b) exploiting partial order semantics rather than interleaving semantics. Atomization is used to simplify analysis by compressing the events of an execution into a much smaller number of atoms. Partial order semantics promotes separation of concerns in modeling and checking program requirements involving (i) the necessary ordering among the atoms and (ii) the correctness of each atom. Ordering requirement is modeled by a set of recurrent sequences while computation requirement is modeled by a predicate that should be satisfied in the minimal state of each atom. A partially-ordered multi-set (pomset) model is presented to demonstrate the effectiveness of the approach. It is shown that property checking can be done without involving all the states of a run, regardless of the generality of the predicate involved.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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