Notice bibliographique
Résumé
This report examines selected aspects of autonomic computing, explores some of its strengths and weaknesses, and outlines some of the current research projects being undertaken in this area. It also makes connections between this area and current work in several initiatives at the Carnegie-Mellon (trademark) Software Engineering Institute (SEI), namely the Predictable Assembly from Certifiable Components and Software Architecture Technology (SAT) Initiatives. Several pieces of work being undertaken in these initiatives have connections to autonomic computing. Furthermore, the report describes the potential and impact of autonomic computing for Department of Defense (DoD) systems, and outlines some of the challenges for the DoD as it moves to exploit autonomic computing technology. The following autonomic computing projects are profiled: Unity Project and Autonomic Computing Toolkit; Information Economies Project; KX Project (Columbia University); Rainbow Project (Carnegie-Mellon University); ROC Project (University of California Berkeley/Stanford); DEAS Project (Universities of Victoria and Toronto, Canada); Autonomia Project (University of Arizona); AutoMate Project (Rutgers University); AMUSE Project (University of Glasgow and Imperial College, UK); Astrolabe Project (Cornell University). At the end of the report is an extensive bibliography, which shows how quickly the autonomic computing field has grown since 2001. The bibliography contains a number of documents that would be good starting points for newcomers to the field of autonomic computing.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,010 |
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 ».