effective model-based systems engineering 光盘

时间: 2023-12-10 22:01:07 浏览: 34
有效的基于模型的系统工程(MBSE)光盘是一种集成了各种系统工程方法和工具的工具。它是为了帮助系统工程师在整个工程开发过程中实现更高效、更可靠的系统设计和开发而设计的。 MBSE光盘的主要优势之一是它提供了一个共享和集成的平台,使得系统工程师可以更好地协同工作和沟通。通过使用光盘上的模型和工具,系统工程师们可以更快地理解和分析系统需求,并作出更准确的决策。此外,光盘还可以帮助系统工程师们更好地管理项目,跟踪进度,并及时发现和解决问题。 MBSE光盘还可以通过自动化生成各种文档和报告来加快文档编写的速度。系统工程师可以使用光盘上的模型和工具来自动生成需求规格书、系统设计文档等。这样不仅可以提高文档编写的效率,还可以减少错误和重复工作。 此外,有效的MBSE光盘还可以帮助系统工程师们更好地进行系统仿真和验证。通过使用光盘上的仿真工具,系统工程师们可以模拟系统的性能和行为,预测系统在不同条件下的工作情况,并进行必要的优化。 综上所述,有效的基于模型的系统工程光盘是一个集成了各种工具和方法的平台,可以使系统工程师在项目开发中更好地协同工作、更准确地分析和决策,并加快文档编写的速度。它还可以帮助系统工程师们进行系统仿真和验证,以确保系统设计的可靠性和可行性。
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effective c - an introduction to professional c programming pdf

《Effective C - An Introduction to Professional C Programming PDF》是一本专门介绍C语言编程的专业书籍。该书提供了大量关于C语言的基础知识和专业技巧,适合想要深入学习C语言编程的读者使用。 该书的优点之一在于它的内容涵盖了C语言的基础知识和专业编程技巧。它从基本的语法和数据类型开始介绍,然后深入讲解了C语言的高级特性和编程技巧,包括内存管理、指针操作、数据结构、文件操作等。读者可以通过学习这些内容,掌握C语言编程的精髓,为以后的专业开发奠定扎实的基础。 此外,该书的写作风格简洁明了,适合读者快速学习和理解。作者清晰地阐述了C语言的各个知识点,并通过实际的例子和练习来帮助读者理解和掌握。无论是初学者还是有一定编程基础的读者都能够从中受益。 总的来说, 《Effective C - An Introduction to Professional C Programming PDF》是一本非常实用的C语言编程入门书籍。它不仅适合想要系统学习C语言的初学者,也适合那些希望提升自己专业技能的开发人员阅读。通过学习这本书,读者将能够系统地掌握C语言的基础知识和专业编程技巧,为以后的工作和学习打下坚实的基础。

coverage width-based criterion

The coverage width-based criterion is a metric used to determine the effectiveness of a test suite. It measures the degree to which a test suite covers the code under test by considering the width of the coverage achieved. This criterion determines the coverage of a test suite by measuring the number of distinct code coverage categories that are tested. The categories may include statements, branches, conditions, and paths. The wider the coverage achieved, the more effective the test suite is considered. This criterion is often used in combination with other coverage-based criteria to evaluate the quality of a test suite.

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Compared with homogeneous network-based methods, het- erogeneous network-based treatment is closer to reality, due to the different kinds of entities with various kinds of relations [22– 24]. In recent years, knowledge graph (KG) has been utilized for data integration and federation [11, 17]. It allows the knowledge graph embedding (KGE) model to excel in the link prediction tasks [18, 19]. For example, Dai et al. provided a method using Wasser- stein adversarial autoencoder-based KGE, which can solve the problem of vanishing gradient on the discrete representation and exploit autoencoder to generate high-quality negative samples [20]. The SumGNN model proposed by Yu et al. succeeds in inte- grating external information of KG by combining high-quality fea- tures and multi-channel knowledge of the sub-graph [21]. Lin et al. proposed KGNN to predict DDI only based on triple facts of KG [66]. Although these methods have used KG information, only focusing on the triple facts or simple data fusion can limit performance and inductive capability [69]. Su et al. successively proposed two DDIs prediction methods [55, 56]. The first one is an end-to-end model called KG2ECapsule based on the biomedical knowledge graph (BKG), which can generate high-quality negative samples and make predictions through feature recursively propagating. Another one learns both drug attributes and triple facts based on attention to extract global representation and obtains good performance. However, these methods also have limited ability or ignore the merging of information from multiple perspectives. Apart from the above, the single perspective has many limitations, such as the need to ensure the integrity of related descriptions, just as network-based methods cannot process new nodes [65]. So, the methods only based on network are not inductive, causing limited generalization [69]. However, it can be alleviated by fully using the intrinsic property of the drug seen as local information, such as chemical structure (CS) [40]. And a handful of existing frameworks can effectively integrate multi-information without losing induction [69]. Thus, there is a necessity for us to propose an effective model to fully learn and fuse the local and global infor- mation for improving performance of DDI identification through multiple information complementing.是什么意思

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