AspectMatlab: an aspect-oriented scientific programming language
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.
Notice bibliographique
Résumé
There has been relatively little work done in the compiler research community for incorporating aspect-oriented features in scientific and dynamic programming languages.MATLAB R is a dynamic scientific programming language that is commonly used by scientists because of its convenient and high-level syntax for arrays, the fact that type declarations are not required, and the availability of a rich set of application libraries.This thesis introduces a new aspect-oriented scientific language, AspectMatlab.AspectMatlab introduces key aspect-oriented features in a way that is both accessible to scientists and where the aspect-oriented features concentrate on array accesses and loops, the core computation elements in scientific programs.One of the main contributions of this thesis is to provide a compiler implementation of the AspectMatlab language.It is supported by a collection of scientific use cases, which demonstrate the potential of aspectorientation for scientific problems.Introducing aspects into a dynamic language such as MATLAB also provides some new challenges.In particular, it is difficult to statically determine precisely where patterns match, resulting in many dynamic checks in the woven code.The AspectMatlab compiler uses flow analyses to eliminate many of those dynamic checks.This thesis reports on the language design of AspectMatlab, the amc compiler implementation, and also provides an overview of the use cases that are specific to scientific programming.By providing clear extensions to an already popular language, AspectMatlab will make aspect-oriented programming accessible to a new group of programmers including scientists and engineers.i
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle