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Enregistrement W4281260023 · doi:10.1177/00375497221099548

Integrating I-DEVS and schedulability methods for analyzing real-time systems constraints

2022· article· en· W4281260023 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSIMULATION · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueReal-Time Systems Scheduling
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésDEVSComputer scienceFormalism (music)Design space explorationDistributed computingReal-time operating systemExecution timeReal-time computingEmbedded systemModeling and simulationSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of embedded real-time systems (RTS) is challenging due to the criticality of the timing constraints of these systems. Various informal and formal methods for RTS design have been proposed, both in the design space and the real-time execution at the hardware level, but many of these methods are not effective when the complexity of the system scales up. Here, we discuss a new method to integrate a modeling (and simulation) formalism that allows designing complex systems specifications for real-time constraints called Imprecise-DEVS (I-DEVS), and the mapping of such high-level models into a real-time task model. This method allows analyzing real-time constraints both at the high level of modeling as well as the low level of the tasks executed by the processing units and the Operating System. A new method to study the schedulability of the task models is proposed. The method provides a design analysis space from the model level, up to the individual tasks, with a focus on the schedulability of real-time constraints under transient overloading conditions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,326 · 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