Selecting a HLA Run-Time Infrastructure: Overview of Critical Issues Affecting the Decision Process for
Notice bibliographique
Résumé
© Sa majesté la reine, représentée par le ministre de la Défense nationale, 2004 The High Level Architecture (HLA) is a distributed simulation architecture designed to facilitate interoperability and promote software reuse within the modeling & simulation (M&S) community. In HLA, the unit of software reuse is the federate. Federates communicate via a distributed middleware called the Run-Time Infrastructure (RTI). The HLA specifies the interface between each federate and the RTI but does not specify how the RTI is implemented. As such, several RTI implementations exist. All federates must choose a single RTI implementation in order to interoperate at run-time. This paper discusses the technical, political and economic considerations one must weigh when selecting a HLA RTI implementation. Résumé L’architecture de haut niveau (AHN) est une architecture de simulation répartie conçue pour faciliter l’interopérabilité et promouvoir la réutilisation des logiciels au sein de la collectivité de modélisation et de simulation (M&S). Dans une AHN, l’unité de réutilisation des logiciels est le fédéré. Les fédérés communiquent au moyen d’un intergiciel réparti appelé infrastructure valorisée à l’exécution (IVA). L’AHN précise l’interface entre chaque fédéré et l’IVA, mais n’indique pas comment l’IVA est mise en application. En fait, il y a plusieurs versions d’IVA. Chaque fédéré doit en choisir une afin que l’exécution soit interopérable. Le présent document traite des facteurs techniques, politiques et économiques à considérer lorsqu’on choisit une version d’IVA pour une AHN. DRDC Ottawa TM 2004-111 i CLASSIFICATION / DESIGNATION
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».