論文の概要: Introduction and Assessment of the Addition of Links and Containers to the Blackboard Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04289v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 09:41:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 15:19:53.120763
• Title: Introduction and Assessment of the Addition of Links and Containers to the Blackboard Architecture
• Title（参考訳）: blackboardアーキテクチャへのリンクとコンテナの追加に関する導入と評価
• Authors: Jordan Milbrath, Jeremy Straub
• Abstract要約: 本稿では,ブラックボードアーキテクチャにコンテナとリンクを含めることを提案し,評価する。 これらのオブジェクトは、組織、物理的、空間的、その他の関係をモデル化できるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Blackboard Architecture provides a mechanism for storing data and logic and using it to make decisions that impact the application environment that the Blackboard Architecture network models. While rule-fact-action networks can represent numerous types of data, the relationships that can be easily modeled are limited by the propositional logic nature of the rule-fact network structure. This paper proposes and evaluates the inclusion of containers and links in the Blackboard Architecture. These objects are designed to allow them to model organizational, physical, spatial and other relationships that cannot be readily or efficiently implemented as Boolean logic rules. Containers group related facts together and can be nested to implement complex relationships. Links interconnect containers that have a relationship that is relevant to their organizational purpose. Both objects, together, facilitate new ways of using the Blackboard Architecture and enable or simply its use for complex tasks that have multiple types of relationships that need to be considered during operations.
• Abstract（参考訳）: Blackboard Architectureは、データとロジックを保存し、Blackboard Architectureのネットワークモデルであるアプリケーション環境に影響を与える決定を行うためのメカニズムを提供する。 ルールファクト・アクション・ネットワークは多くの種類のデータを表現できるが、簡単にモデル化できる関係はルールファクト・ネットワーク構造の命題論理の性質によって制限される。 本稿では,ブラックボードアーキテクチャにおけるコンテナとリンクの包含を提案,評価する。 これらのオブジェクトは、ブール論理ルールとして容易に、あるいは効率的に実装できない組織的、物理的、空間的、その他の関係をモデル化できるように設計されています。 コンテナは関連する事実をグループ化し、複雑な関係を実装するためにネストすることができる。 リンクは、組織的目的に関連する関係を持つコンテナを相互接続する。 両方のオブジェクトは共に、ブラックボードアーキテクチャの新たな使い方を促進し、操作中に考慮すべき複数のタイプの関係を持つ複雑なタスクを有効または単純に使用します。

関連論文リスト

• Component Matching as a Graph Matching Problem [0.0]
  カテゴリー理論(英: Category theory)は、ビジネスとITの世界を統合する公式な言語である。 擬似分類の概念はビジネスとアプリケーションアーキテクチャの仕様を表現するために使われた。 それらの間のリンクは現在、ビジネスコンポーネント契約とアプリケーションコンポーネント契約のマッチングを使用して確立されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T13:39:26Z)
• Component Matching Approach in Linking Business and Application Architecture [0.0]
  我々は、ビジネスとITの世界を統合するための形式言語としてカテゴリー理論を提案した。 インターフェース、コントラクト、コンポーネントの仕様の基盤となるモデルとして、rCOSを使用しました。 それらの間のリンクは、ビジネスコンポーネント契約とアプリケーションコンポーネント契約のマッチングを使って確立できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-08T14:18:00Z)
• "Set It Up!": Functional Object Arrangement with Compositional Generative Models [48.205899984212074]
  未特定命令の解釈を学習するためのフレームワークであるSetItUpを導入する。 研究デスク,ダイニングテーブル,コーヒーテーブルからなるデータセット上で,我々のフレームワークを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T10:06:33Z)
• Serving Deep Learning Model in Relational Databases [70.53282490832189]
  リレーショナルデータ上での深層学習(DL)モデルの実現は、様々な商業分野や科学分野において重要な要件となっている。 最先端のDL中心アーキテクチャは、DL計算を専用のDLフレームワークにオフロードします。 UDF中心アーキテクチャの可能性は、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)内の1つ以上のテンソル計算をユーザ定義関数(UDF)にカプセル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T06:01:35Z)
• Extension of the Blackboard Architecture with Common Properties and Generic Rules [0.76146285961466]
  Blackboard Architectureは、データ、意思決定、アクティベーションを具現化するメカニズムを提供する。 組織、空間、その他の関係を直接モデル化する能力がない。 本稿では,共通プロパティと汎用ルールという,ブラックボードアーキテクチャに追加する2つの概念を提示し,評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T09:40:13Z)
• Enterprise Model Library for Business-IT-Alignment [0.0]
  この作業は、再利用の関数を持つモデルのためのリポジトリの参照アーキテクチャである。 これには、ファイリング用のデータ構造の設計、管理のためのプロセス、使用可能性が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T11:36:54Z)
• Policy Architectures for Compositional Generalization in Control [71.61675703776628]
  本稿では,タスクにおけるエンティティベースの構成構造をモデル化するためのフレームワークを提案する。 私たちのポリシーは柔軟で、アクションプリミティブを必要とせずにエンドツーエンドでトレーニングできます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T06:44:24Z)
• CateCom: a practical data-centric approach to categorization of computational models [77.34726150561087]
  本稿では,物理モデルとデータ駆動型計算モデルのランドスケープを整理する取り組みについて述べる。 オブジェクト指向設計の概念を適用し、オープンソース協調フレームワークの基礎を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-28T02:59:40Z)
• Neural Production Systems [90.75211413357577]
  視覚環境は、異なるオブジェクトまたはエンティティから構成される。 イメージをエンティティに分割するために、ディープラーニング研究者は構造的誘導バイアスを提案した。 私たちは認知科学からインスピレーションを得て、一連のルールテンプレートからなる古典的なアプローチを復活させます。 このアーキテクチャは柔軟でダイナミックな制御フローを実現し、エンティティ固有およびルールベースの情報を分解するのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T18:53:20Z)
• Coordination Among Neural Modules Through a Shared Global Workspace [78.08062292790109]
  認知科学において、機能的に特殊なコンポーネントが情報を共有するグローバルなワークスペースアーキテクチャが提案されている。 キャパシティ制限は、特殊化と構成性を奨励する合理的な基礎を持つことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T18:43:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。