Aspect oriented programming: Concepts, characteristics and implementation

Programming techniques have been passed through many development stages in their progressing path to cope with the increasing complexity of systems requirements. So, one of the main goals of the programming languages designers is how to develop programming language that can handle and manage the spread and overlapping of different functionality concerns. Because unmanageable and uncontrollable scattering of concerns inside the system may cause many problems during system running in present or/and during applying maintenance and developing the system in future. One of the most recent and powerful solutions to overcome these problems is via using Aspect-Oriented Programming (AOP) approach. This research is demonstrates the features and the problems with implying AOP techniques in the software development process

Large language models shape and are shaped by society: A survey of arXiv publication patterns

There has been a steep recent increase in the number of large language model (LLM) papers, producing a dramatic shift in the scientific landscape which remains largely undocumented through bibliometric analysis. Here, we analyze 388K papers posted on the CS and Stat arXivs, focusing on changes in publication patterns in 2023 vs. 2018-2022. We analyze how the proportion of LLM papers is increasing; the LLM-related topics receiving the most attention; the authors writing LLM papers; how authors' research topics correlate with their backgrounds; the factors distinguishing highly cited LLM papers; and the patterns of international collaboration. We show that LLM research increasingly focuses on societal impacts: there has been an 18x increase in the proportion of LLM-related papers on the Computers and Society sub-arXiv, and authors newly publishing on LLMs are more likely to focus on applications and societal impacts than more experienced authors. LLM research is also shaped by social dynamics: we document gender and academic/industry disparities in the topics LLM authors focus on, and a US/China schism in the collaboration network. Overall, our analysis documents the profound ways in which LLM research both shapes and is shaped by society, attesting to the necessity of sociotechnical lenses.Comment: Working pape

Modelado y análisis probabilístico de sistemas híbridos

Los sistemas híbridos, se han tornado de gran interés en la comunidad científica a partir del desafío que presenta el estudio de sus dinámicas, las continuas y las discretas, y el estudio y comprensión de sus interacciones. Estas puede tomar diversas formas, las más comunes ocurren cuando cambian de estado entre diferentes procesos continuos. Otras formas de interacción incluyen transiciones discretas que dependen de evoluciones continuas, u otras aparecen como resultados de una decisión, o por la ocurrencia de ciertos eventos. Un sistema híbrido probabilístico considera la distribución de probabilidad de ambas dinámicas, y se enfoca el análisis en lo referido a la alcanzabilidad probabilística El acercamiento numérico sufre del problema de explosión de estados y son computacionalmente muy exigentes. Un método alternativo de análisis es el realizado por medio de Model Checkers Probabilísticos. En nuestra línea de investigación proponemos el modelado y estudio de estos sistemas, como parte de la verificación y validación de sistemas desde un punto de vista de la ingeniería de software por medio de herramientas de model checking. En una primera etapa se centrará en modelos, específicamente de sistemas biológicos, con el objetivo de mejorar el poder predictivo de modelos formales existentes.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelado y análisis probabilístico de sistemas híbridos

Los sistemas híbridos, se han tornado de gran interés en la comunidad científica a partir del desafío que presenta el estudio de sus dinámicas, las continuas y las discretas, y el estudio y comprensión de sus interacciones. Estas puede tomar diversas formas, las más comunes ocurren cuando cambian de estado entre diferentes procesos continuos. Otras formas de interacción incluyen transiciones discretas que dependen de evoluciones continuas, u otras aparecen como resultados de una decisión, o por la ocurrencia de ciertos eventos. Un sistema híbrido probabilístico considera la distribución de probabilidad de ambas dinámicas, y se enfoca el análisis en lo referido a la alcanzabilidad probabilística El acercamiento numérico sufre del problema de explosión de estados y son computacionalmente muy exigentes. Un método alternativo de análisis es el realizado por medio de Model Checkers Probabilísticos. En nuestra línea de investigación proponemos el modelado y estudio de estos sistemas, como parte de la verificación y validación de sistemas desde un punto de vista de la ingeniería de software por medio de herramientas de model checking. En una primera etapa se centrará en modelos, específicamente de sistemas biológicos, con el objetivo de mejorar el poder predictivo de modelos formales existentes.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Herramienta de modelado y análisis estocástico de sistemas biológicos

Los sistemas híbridos cuentan con la atención de gran parte de la comunidad científica por lo atractivo del estudio de sus dinámicas, las continuas y las discretas, y la comprensión de sus interacciones. Entre las más comunes se encuentran aquellas que cambian de estado entre diferentes procesos continuos. También se pueden encontrar formas de interacción que incluyen transiciones discretas supeditadas a evoluciones continuas, u otras como resultados de una decisión, o por la ocurrencia de determinados eventos. El estudio de la distribución probabilísticas de la dinámica discreta y la continua se lleva a cavo por medio del análisis del sistema híbrido estocástico (SHE) que lo modela. Debido a que el modelo numérico, de un SH, es afectado por el problema de la explosión de estados y de ser sumamente exigente en lo que a recursos se refiere, aparece como una opción aceptable la formulación del mismo sistema por medio de un SHP. Estos tipos de sistemas pueden ser analizados por medio de herramientas informáticas con solida base matemática como son los Model Checkers Probabilísticos. Los sistemas biológicos encuadran perfectamente en la clasificación de SHE. En el ámbito de estudio de SB no se cuenta con herramientas que permitan una traducción directa de un SHE, como por ejemplo un sistema de reacciones, a un modelo estocástico factible de ser analizado por herramientas informáticas disponibles en la actualidad como son los model checkers antes mencionados. En nuestra línea de investigación proponemos el estudio de factibilidad y de propuesta de desarrollo de una herramienta de análisis de SB basado en su formulación estocástica. Tenemos como hipótesis de trabajo que el desarrollo de este prototipo de herramienta que permite la obtención de un modelo estocástico a partir de su formulación por medio de reacciones que permitirá analizar el sistema e incrementar la productividad en el estudio de SBs habilitando a su verificación y validación con herramientas novedosas en el área biológica. En una primera etapa se centrará en la obtención de modelos estocásticos de un sistema de reacciones para luego habilitar el análisis basado en probabilidades y en simulaciones probabilísticas basadas en su semántica estocástica.Eje: Innovación en Sistemas de Software.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelado y análisis probabilístico de sistemas híbridos

Los sistemas híbridos, se han tornado de gran interés en la comunidad científica a partir del desafío que presenta el estudio de sus dinámicas, las continuas y las discretas, y el estudio y comprensión de sus interacciones. Estas puede tomar diversas formas, las más comunes ocurren cuando cambian de estado entre diferentes procesos continuos. Otras formas de interacción incluyen transiciones discretas que dependen de evoluciones continuas, u otras aparecen como resultados de una decisión, o por la ocurrencia de ciertos eventos. Un sistema híbrido probabilístico considera la distribución de probabilidad de ambas dinámicas, y se enfoca el análisis en lo referido a la alcanzabilidad probabilística El acercamiento numérico sufre del problema de explosión de estados y son computacionalmente muy exigentes. Un método alternativo de análisis es el realizado por medio de Model Checkers Probabilísticos. En nuestra línea de investigación proponemos el modelado y estudio de estos sistemas, como parte de la verificación y validación de sistemas desde un punto de vista de la ingeniería de software por medio de herramientas de model checking. En una primera etapa se centrará en modelos, específicamente de sistemas biológicos, con el objetivo de mejorar el poder predictivo de modelos formales existentes.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Large Language Models for Software Engineering: Survey and Open Problems

This paper provides a survey of the emerging area of Large Language Models (LLMs) for Software Engineering (SE). It also sets out open research challenges for the application of LLMs to technical problems faced by software engineers. LLMs' emergent properties bring novelty and creativity with applications right across the spectrum of Software Engineering activities including coding, design, requirements, repair, refactoring, performance improvement, documentation and analytics. However, these very same emergent properties also pose significant technical challenges; we need techniques that can reliably weed out incorrect solutions, such as hallucinations. Our survey reveals the pivotal role that hybrid techniques (traditional SE plus LLMs) have to play in the development and deployment of reliable, efficient and effective LLM-based SE

From Business Process to Cloud Application

International audienceBusiness Process (BP) development can be defined as the process of constructing a workflow application by composing a set of services performing BP's activities. In this respect, Cloud Services (CSs) are being increasingly used in BP development to ensure a high level of performance with a low operating cost. Although large companies may benefit from CSs' advantages, Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) and startups are falling behind in cloud usage due to missing Information Technology competence, (IT-competence). The crucial challenge facing SMEs and startups in cloud-based BP development is to effectively address the so-called business and IT alignment issue. It represents the alignment between two different domains; one that entails technical cloud resource requirements and another comprising business-level. Formerly, we present this issue as a discovery challenge of suitable CSs performing abstract BP's activities. To address this challenge, firstly, we introduce the concept of cloud-aware BP by proposing a Domain-Specific Language (DSL) named "BP4Cloud" to enrich BP modeling and cover both business and technical requirements. Secondly, we propose an Activity-Services Matching algorithm that automates the discovery of CSs performing BP's activities. As a part of the evaluation, we set up by clarifying the specification of BP4Cloud elements through a proof of concept implementation applied on a real BP. Then, we proceed by evaluating the precision and recall of our Activity-Service Matching algorithm

Neural Graph Transfer Learning in Natural Language Processing Tasks

Natural language is essential in our daily lives as we rely on languages to communicate and exchange information. A fundamental goal for natural language processing (NLP) is to let the machine understand natural language to help or replace human experts to mine knowledge and complete tasks. Many NLP tasks deal with sequential data. For example, a sentence is considered as a sequence of works. Very recently, deep learning-based language models (i.e.,BERT \citep{devlin2018bert}) achieved significant improvement in many existing tasks, including text classification and natural language inference. However, not all tasks can be formulated using sequence models. Specifically, graph-structured data is also fundamental in NLP, including entity linking, entity classification, relation extraction, abstractive meaning representation, and knowledge graphs \citep{santoro2017simple,hamilton2017representation,kipf2016semi}. In this scenario, BERT-based pretrained models may not be suitable. Graph Convolutional Neural Network (GCN) \citep{kipf2016semi} is a deep neural network model designed for graphs. It has shown great potential in text classification, link prediction, question answering and so on. This dissertation presents novel graph models for NLP tasks, including text classification, prerequisite chain learning, and coreference resolution. We focus on different perspectives of graph convolutional network modeling: for text classification, a novel graph construction method is proposed which allows interpretability for the prediction; for prerequisite chain learning, we propose multiple aggregation functions that utilize neighbors for better information exchange; for coreference resolution, we study how graph pretraining can help when labeled data is limited. Moreover, an important branch is to apply pretrained language models for the mentioned tasks. So, this dissertation also focuses on the transfer learning method that generalizes pretrained models to other domains, including medical, cross-lingual, and web data. Finally, we propose a new task called unsupervised cross-domain prerequisite chain learning, and study novel graph-based methods to transfer knowledge over graphs