Jan, 2024

自持续软件系统（S4）：提高解释性和适应性的方向

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TL;DR该论文介绍了一个新的概念，用于可解释和可适应的软件系统：自维持软件系统（S4）。S4 建立了现代软件系统中所有可用知识源之间的知识循环，以提高其可解释性和适应性。
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发现论文，激发创造
  • 适应性系统的意识要求和绩效管理：一项调查

    该篇论文综述了自适应系统在需求感知方面的最新研究，包括分类目前的自适应系统，评估了自适应方法，并基于多个概念对多个自适应模型进行了评估。

    Jan, 2023

  • 自我解释社技系统的学习分类器系统

    本文提出应用基于规则的机器学习方法 —— 学习分类器系统来促进透明决策，并介绍了一些提高它的技巧。我们还提出了七个问题的模板来评估特定应用领域的可解释性需求，并在制造情景的面试案例中演示了其用法。结果表明这些答案为良好设计的 LCS 模型提供了有用的见解，并要求利益相关者积极与智能代理进行互动。

    Jul, 2022

  • 自适应系统中的安全关键适应

    该论文提出了一个安全关键的自适应系统的定义并描述了一套分类自适应系统中的不同类型的适应，并根据它们对系统安全和系统安全案例的影响提出了可分类的标准。分类中的每一种类型都使用安全关键的自适应热水系统的例子进行说明。

    Sep, 2022

  • 第四届智能模拟和建模复杂系统国际研讨会

    利用计算机模型和模拟技术，对涉及物理、天文、化学、生物、经济、工程和社会科学等领域中的复杂系统进行分析，在传统计算方法难以应对的复杂环境、关系和动态性问题中，多智能体系统具有很强的优势和潜力。

    Feb, 2021

  • 使用动态保障案例工程化可信自适应软件

    本文介绍了一种系统工程可信自适应软件的方法，并利用工具支持的 ENTRUST 工具来开发了嵌入式和基于服务的系统的概念证明自适应软件，同时生成动态保障案例来证明其适用性。

    Mar, 2017

  • 机器学习与定量规划的结合：使自主机器人实现自适应

    本文探讨了一种使用机器学习找到最优配置并将搜索空间限制在这些配置中的方法，以应对系统运行期间不一致性的挑战，并在机器人任务中进行了实验。

    Mar, 2019

  • 这里有很多空间：生物系统作为进化过载的多尺度机器

    我们认为将硬分类界限视为暂时的、观察者相关的、实用主义的观点是有用的，这种观点有助于我们理解生物与技术中的多计算、多功能原则，并有助于我们理解和设计演化和设计系统的方式。

    Dec, 2022

  • 人工智能的系统挑战：伯克利视角

    该论文探讨了人工智能的发展带来的挑战，提出了在系统、架构和安全方面的研究方向，以解决 AI 技术存储和处理数据量的限制，并提高数据隐私保护，以便这一技术能够更好地改善人们的生活和社会。

    Dec, 2017

  • 自我感知和自适应云自动扩展系统的调查和分类

    本文对自适应自感知云自适应系统 (SSCAS) 进行了全面的综述和分类，旨在提供更深入的分析和见解，以及未来工作中值得研究的方向，从而为云中更智能的自动缩放系统的工程奠定基础。

    Sep, 2016

  • 面向集体网络物理系统的软件工程

    今天的分布式和普适计算涉及到大规模的网络生态系统，这些系统由密集和大型设备网络组成，这些设备可以进行计算、通信和与环境及人进行交互。本文探讨了在软件工程中这种 “集体计算范式” 的动机、现状和影响，讨论了其特殊的挑战，并概述了未来研究的路径，涉及到宏观编程、集体智能、自适应中间件、学习、合成和集体行为的实验。

    Jun, 2024