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data-driven engineering
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使用模型驱动工程和 SysML 进行机器学习的代码生成
本文提出了一种通过将模型转换集成到形式化机器学习任务中,以生成可执行代码来扩展以前的工作的方法,以便在不需要修改代码生成器的情况下集成代码生成的扩展和更改。通过对天气预报的案例研究进行可行性评估,并评估和讨论模型转换的质量属性,表明了该方法
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