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Enregistrement W4200380969 · doi:10.1109/models-c53483.2021.00052

FTG+PM for the Model-Driven Development of Wireless Sensor Network based IoT Systems

2021· article· en· W4200380969 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

Revue2021 ACM/IEEE International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems Companion (MODELS-C) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueModel-Driven Software Engineering Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceModel transformationSoftware deploymentUsabilityDomain (mathematical analysis)Key (lock)Process (computing)Systems engineeringModel-driven architectureWireless sensor networkSoftware engineeringAutomationTransformation (genetics)Internet of ThingsDistributed computingEmbedded systemUnified Modeling LanguageHuman–computer interactionEngineeringArtificial intelligenceSoftwareComputer networkProgramming languageComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, various concepts, methodologies, and tools have emerged to tackle complexity of multi-paradigm systems using model-driven engineering (MDE) to improve usability, precision and automation of these systems. Multi-paradigm modelling (MPM) has been proposed to advocate the explicit modelling of all pertinent parts and aspects of these complex systems. Current modelling, analysis and simulation tools have limited capabilities to describe the engineering process that benefit from multi-paradigm approach. FTG+PM has been proposed as a basis for unifying key MDE practices, namely multi-paradigm modelling, meta-modelling, and model transformation. It enables the MDE lifecycle of these complex systems, including activities such as requirements development, domain-specific design, verification, simulation, analysis, calibration, deployment, code generation and execution, to be represented. In this exemplar paper, we apply the FTG+PM approach to the Wireless Sensor Network (WSN) based Internet of Things (IoT) domain and we describe the MDE process for developing applications for different platforms or operating systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,219 · 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