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Configuration Analysis for Large Scale Feature Models: Towards Speculative-Based Solutions
Los sistemas de alta variabilidad son sistemas de software en los que la gestión de la
variabilidad es una actividad central. Algunos ejemplos actuales de sistemas de alta
variabilidad son el sistema web de gesión de contenidos Drupal, el núcleo de Linux,
y las distribuciones Debian de Linux.
La configuración en sistemas de alta variabilidad es la selección de opciones
de configuración según sus restricciones de configuración y los requerimientos de
usuario. Los modelos de características son un estándar “de facto” para modelar las
funcionalidades comunes y variables de sistemas de alta variabilidad. No obstante,
el elevado número de componentes y configuraciones que un modelo de características
puede contener hacen que el análisis manual de estos modelos sea una tarea muy
costosa y propensa a errores. Así nace el análisis automatizado de modelos de características
con mecanismos y herramientas asistidas por computadora para extraer
información de estos modelos. Las soluciones tradicionales de análisis automatizado
de modelos de características siguen un enfoque de computación secuencial para
utilizar una unidad central de procesamiento y memoria. Estas soluciones son adecuadas
para trabajar con sistemas de baja escala. Sin embargo, dichas soluciones demandan
altos costos de computación para trabajar con sistemas de gran escala y alta
variabilidad. Aunque existan recusos informáticos para mejorar el rendimiento de
soluciones de computación, todas las soluciones con un enfoque de computación secuencial
necesitan ser adaptadas para el uso eficiente de estos recursos y optimizar su
rendimiento computacional. Ejemplos de estos recursos son la tecnología de múltiples
núcleos para computación paralela y la tecnología de red para computación distribuida.
Esta tesis explora la adaptación y escalabilidad de soluciones para el analisis automatizado
de modelos de características de gran escala. En primer lugar, nosotros
presentamos el uso de programación especulativa para la paralelización de soluciones.
Además, nosotros apreciamos un problema de configuración desde otra perspectiva,
para su solución mediante la adaptación y aplicación de una solución no
tradicional. Más tarde, nosotros validamos la escalabilidad y mejoras de rendimiento
computacional de estas soluciones para el análisis automatizado de modelos de características
de gran escala.
Concretamente, las principales contribuciones de esta tesis son:
• Programación especulativa para la detección de un conflicto mínimo y
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preferente. Los algoritmos de detección de conflictos mínimos determinan
el conjunto mínimo de restricciones en conflicto que son responsables de comportamiento
defectuoso en el modelo en análisis. Nosotros proponemos una
solución para, mediante programación especulativa, ejecutar en paralelo y reducir
el tiempo de ejecución de operaciones de alto costo computacional que
determinan el flujo de acción en la detección de conflicto mínimo y preferente
en modelos de características de gran escala.
• Programación especulativa para un diagnóstico mínimo y preferente. Los
algoritmos de diagnóstico mínimo determinan un conjunto mínimo de restricciones
que, por una adecuada adaptación de su estado, permiten conseguir un
modelo consistente o libre de conflictos. Este trabajo presenta una solución
para el diagnóstico mínimo y preferente en modelos de características de gran
escala mediante la ejecución especulativa y paralela de operaciones de alto
costo computacional que determinan el flujo de acción, y entonces disminuir
el tiempo de ejecución de la solución.
• Completar de forma mínima y preferente una configuración de modelo
por diagnóstico. Las soluciones para completar una configuración parcial
determinan un conjunto no necesariamente mínimo ni preferente de opciones
para obtener una completa configuración. Esta tesis soluciona el completar
de forma mínima y preferente una configuración de modelo mediante técnicas
previamente usadas en contexto de diagnóstico de modelos de características.
Esta tesis evalua que todas nuestras soluciones preservan los valores de salida esperados,
y también presentan mejoras de rendimiento en el análisis automatizado de
modelos de características con modelos de gran escala en las operaciones descrita
Towards Anomaly Explanation in Feature Models
Feature models are a wide-spread approach to variability
and commonality management in software
product lines. Due to the increasing size and complexity
of feature models, anomalies in terms of
inconsistencies and redundancies can occur which
lead to increased efforts related to feature model
development and maintenance. In this paper we introduce
knowledge representations which serve as
a basis for the explanation of anomalies in feature
models. On the basis of these representations we
show how explanation algorithms can be applied.
The results of a performance analysis show the applicability
of these algorithms for anomaly detection
in feature models. We conclude the paper with
a discussion of future research issues
SMIL State: an architecture and implementation for adaptive time-based web applications
In this paper we examine adaptive time-based web applications (or presentations). These are interactive presentations where time dictates which parts of the application are presented (providing the major structuring paradigm), and that require interactivity and other dynamic adaptation. We investigate the current technologies available to create such presentations and their shortcomings, and suggest a mechanism for addressing these shortcomings. This mechanism, SMIL State, can be used to add user-defined state to declarative time-based languages such as SMIL or SVG animation, thereby enabling the author to create control flows that are difficult to realize within the temporal containment model of the host languages. In addition, SMIL State can be used as a bridging mechanism between languages, enabling easy integration of external components into the web application. Finally, SMIL State enables richer expressions for content control. This paper defines SMIL State in terms of an introductory example, followed by a detailed specification of the State model. Next, the implementation of this model is discussed. We conclude with a set of potential use cases, including dynamic content adaptation and delayed insertion of custom content such as advertisements. © 2009 Springer Science+Business Media, LLC
Improving Formatting Documents by Coupling Formatting Systems
International audienceIn this paper, we present a framework for coupling an existing formatting system such as SMIL or Madeus with a formatting control system called XEF. This framework allows the coupling process to be performed at two levels: 1) the language level, which is concerned with how to link the control features of XEF and the elements of an existing formatting system, and 2) the formatter level, which deals with the creation of a new formatter by formatter composition. The overall objective is to provide more powerful and flexible formatting services to cover new needs such as adaptive and/or generated presentations
MMT: New Open Source MT for the Translation Industry
MMT is a new open source machine translation
software specifically addressing the
needs of the translation industry. In this
paper we describe its overall architecture
and provide details about its major components.
We report performance results
on a multi-domain benchmark based on
public data, on two translation directions,
by comparing MMT against state-of-theart
commercial and research phrase-based
and neural MT systems
Storytelling for older adults in online social networks with novel web technologies
Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 201
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