Overview of Software Adaptation Techniques; Guide Adaptation Pattern
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
Computer systems in general, and applications particularly have evolved considerably from 1991 to 2017. Adapting these applications has become a major challenge that needs to be addressed. New approaches and platforms are emerging to facilitate their adaptation and improve their quality. Conventional approaches have limits to adapt easily, especially dynamically. Knowledge of the software adaptation has helped to address software's problems like the transition to the Year 2000. This transition to the year 2000, which has disrupted the computer world with its enormous budget, is an example of a large-scale adaptation project. The companies with knowledge of software adaptation skills have made an easy transition to the year 2000. Others have had to spend a lot of money, and one reason is the lack of knowledge of software adaptation techniques. This article is a survey and analysis study to identify a set of proven software technical adaptations to help companies address the challenges of adaptation. After a presentation of each technique and the evaluation criteria of these techniques, a result of the evaluation is described. Finally, a classification of techniques has been carried out according to technical and functional criteria. The guide pattern to solve problem of choice Software Adaptation Techniques is the main innovation of the article. The study of dynamic adaptation of application mobile in Cloud ubiquitous and android environment will be the future work to explore.
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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) | 0,000 | 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