Adaptação de componentes de software para o desenvolvimento de sistemas confiaveis
Bibliographic record
Abstract
VI AgradecimentosGostaria de agradecer a minha família pelo incentivo e conselhos transmitidos e em especial aos meus pais, José Antônio e Toshie, que são os principais responsáveis por tudo que alcancei até aqui.Gostaria de agradecer também a Andréia pelo carinho e compreensão demonstrados durante esse período.Meus sinceros agradecimentos aos verdadeiros amigos que fizeram parte de minha vida durante esta caminhada e que com a troca de experiências e idéias foram muito importantes para a realização desse trabalho.Agradeço imensamente aos meus amigos de república pelo companheirismo e pelos momentos compartilhados durante esse tempo.Agradeço a minha orientadora Cecília Rubira pelos ensinamentos e conselhos passados durante a realização desse trabalho e que serão muito úteis durante a minha carreira.Agradeço também aos demais professores e funcionários do Instituto de Computação.Finalmente, agradeço à Capes pelo apoio financeiro. VIl ResumoO desenvolvimento de software baseado em componentes tem como objetivo a diminuição dos custos de desenvolvimento através da composição de componentes de software reutilizáveis.Normalmente, um componente de software deve ser adaptado a fim de adequá-lo às características impostas pelo projeto do sistema em desenvolvimento.A adaptação de componentes busca aumentar o grau de reutilização dos componentes de software e ajudar os desenvolvedores de sistemas na composição dos componentes adquiridos de terceiros.Este trabalho propõe uma técnica de adaptação de componentes de software que utiliza conceitos de reflexão computacional para realizar adaptações de maneira transparente, onde o cliente do componente adaptado não tem conhecimento acerca das adaptações realizadas.Além disso, não é necessário o acesso ao código fonte do componente e nem a presença de um sistema executivo que controle a execução da aplicação.A técnica de adaptação proposta foi implementada para atuar sobre componentes desenvolvidos em Java.São apresentados alguns exemplos nos quais a técnica de adaptação proposta é utilizada para adicionar propriedades não-funcionais, como tolerância a falhas e segurança, aos componentes de software.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".