Notice bibliographique
Résumé
The Warren Abstract Machine has been accepted as the de facto standard for implementing Prolog for more than ten years. The WAM adopts structure copying to represent Prolog terms. It flattens nested structures and expands them into efficient WAM instructions which either copy terms into the heap or unify terms along the heap pointer. When two terms to be unified are structure instances in the heap, the WAM must invoke a built-in procedure to carry out the stack based full unification. We propose a new Prolog execution model-the Lakehead Abstract Machine. The LAM is designed to retain the control features of the WAM, but the structure copying is replaced by program sharing for implementing unification. The idea of program sharing is originated from the structure sharing used in the DEC-10 Prolog. The significant difference, however, is that the shared resources are no longer structure prototypes, but executable LAM code. With the LAM, nested structures are flattened and then translated into a set of subprograms. In constructing a structure, the LAM only puts its corresponding subprogram pointer into the heap. When two terms to be unified are structures, their bound subprograms will be invoked. We have implemented an experimental LAM emulator in C. Benchmarks show that the LAM based Prolog implementation is quite competitive with the WAM based systems, such as SICStus and BIN-Prolog.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».