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Enregistrement W4308632560 · doi:10.1145/3550356.3558514

Addressing non-functional requirements of adaptive IoT systems

2022· article· en· W4308632560 sur OpenAlex
Mirza Rehenuma Tabassum

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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNon-functional requirementScalabilityInteroperabilityContext (archaeology)Requirements engineeringAbstractionModel-driven architectureFunctional requirementUnified Modeling LanguageDistributed computingSoftware systemRisk analysis (engineering)Software engineeringSoftwareDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-functional requirements (NFR) of IoT systems increase the complexity of system development. The success of such systems also largely depends on dealing with NFRs correctly. However, inter-dependencies among NFRs often introduce conflicts. These conflicts impede implementing the system with all specified NFRs. Furthermore, the heterogeneous nature of IoT systems makes it critical to incorporate NFRs in the early stages of software development. This PhD thesis proposes a model-driven requirements engineering procedure to address different NFRs of adaptive IoT systems. This approach will incorporate non-functional requirements at different levels of abstraction with model-driven techniques to minimize conflicts among elicited NFRs. We are extending use case models, soft goal models, and behavioural models to elicit, analyze, and specify interoperability, scalability, availability, and context-awareness of IoT systems. As interoperability and context-awareness are two NFRs that affect the adaptiveness of IoT systems most, we addressed these two NFRs first. Availability and scalability NFRs will be incorporated as this thesis progresses.

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 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 enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,098 · 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