Designing and implementing different use cases of aspect-oriented programming with AspectJ for developing mobile applications
Notice bibliographique
Résumé
The separation of concerns as a conceptual paradigm, aims to manage the complexity of the software systems by dividing them into different concerns and aspects. The benefits of this paradigm such as adaptability, reuse and maintenance, have been key drivers of its adoption and usability. These quality attributes have been discussed in aspect-oriented programming (AOP) which is a complement to traditional programming methods, whether object-oriented programming or procedural programming. The main concept of AOP is to gather the treatments related to a specific concern (problem) in a centralized unit called aspect. In this paper, two case studies of AOP are conducted with AspectJ: i) through three different implementations, addressing three distinct issues: Logging, Adding features and Using the Observer design pattern, and ii) through the design of aspect mobile application that is easy to use and quickly accessible and especially through Android devices. Also, the different technologies of AspectJ are used to design our application and illustrate the modularity and the composition of components (database manager, development software, and plugins). For each case study, we present the advantages and disadvantages to better understand and decompose the applications using this programming paradigm. Potential implementation examples are provided to support the explanation of the different situations and justify the use of the AOP to solve these issues. OSGi framework can also be used in the future work to offer dynamic manner of mobile applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».