Automated mechanism to support trade transactions in smart contracts with upgrade and repair
Notice bibliographique
Résumé
In our previous research, we addressed the problem of automated transformation of models, represented using the business process model and notation (BPMN) standard, into the methods of a smart contract. The transformation supports BPMN models that contain complex multi-step activities that are supported using our concept of multi-step nested trade transactions, wherein the transactional properties are enforced by a mechanism generated automatically by the transformation process from a BPMN model to a smart contract. In this paper, we present a methodology for repairing a smart contract that cannot be completed due to events that were not anticipated by the developer and thus prevent the completion of the smart contract. The repair process starts with the original BPMN model fragment causing the issue, providing the modeler with the innermost transaction fragment containing the failed activity. The modeler amends the BPMN pattern on the basis of the successful completion of previous activities. If repairs exceed the inner transaction’s scope, they are addressed using the parent transaction’s BPMN model. The amended BPMN model is then transformed into a new smart contract, ensuring consistent data and logic transitions. We previously developed a tool, called TABS+, as a proof of concept (PoC) to transform BPMN models into smart contracts for nested transactions. This paper describes the tool TABS+ R , developed by extending the TABS+ tool, to allow the repair of smart contracts.
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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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».