論文の概要: Scalability, Availability, Reproducibility and Extensibility in Islamic Database Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22384v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 05:00:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.003546
- Title: Scalability, Availability, Reproducibility and Extensibility in Islamic Database Systems
- Title(参考訳): イスラムデータベースシステムにおけるスケーラビリティ、可用性、再現性、拡張性
- Authors: Umar Siddiqui, Habiba Youssef, Adel Sabour, Mohamed Ali,
- Abstract要約: イスラム知識ドメインを支えるソフトウェアシステムやアプリケーションの普及に伴い、いくつかの懸念が生じている。
これらのシステムをバックアップするデータベースの信頼性と正確性には疑問がある。
ユーザ数の増加に伴い、これらのシステムのスケーラビリティと可用性が懸念される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.13332839594069593
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the widespread of software systems and applications that serve the Islamic knowledge domain, several concerns arise. Authenticity and accuracy of the databases that back up these systems are questionable. With the excitement that some software developers and amateur researchers may have, false statements and incorrect claims may be made around numerical signs or miracles in the Quran. Reproducibility of these claims may not be addressed by the people making such claims. Moreover, with the increase in the number of users, scalability and availability of these systems become a concern. In addition to all these concerns, extensibility is also another major issue. Properly designed systems can be extensible, reusable and built on top of one another, instead of each system being built from scratch every time a new framework is developed. In this paper, we introduce the QuranResearch.Org system and its vision for scalability, availability, reproducibility and extensibility to serve Islamic database systems.
- Abstract(参考訳): イスラム知識ドメインを支えるソフトウェアシステムやアプリケーションの普及に伴い、いくつかの懸念が生じている。
これらのシステムをバックアップするデータベースの信頼性と正確性には疑問がある。
一部のソフトウェア開発者やアマチュア研究者が持つ興奮から、虚偽の主張や誤った主張は、クァランの数値的な兆候や奇跡に結びついている可能性がある。
これらのクレームの再現性は、そのようなクレームを行う人々によって対処されないかもしれない。
さらに、ユーザ数の増加に伴い、これらのシステムのスケーラビリティと可用性が懸念される。
これらすべての懸念に加えて、拡張性も大きな問題である。
適切に設計されたシステムは、新しいフレームワークを開発するたびにスクラッチから構築されるのではなく、拡張可能で再利用可能で、互いに上に構築することができる。
本稿では,QuranResearch.Orgシステムとその拡張性,可用性,再現性,拡張性に関するビジョンを紹介する。
関連論文リスト
- A Functional Software Reference Architecture for LLM-Integrated Systems [8.68898878009242]
大規模言語モデルのソフトウェアシステムへの統合は、自然言語理解、意思決定、自律的なタスク実行などの能力を変化させている。
一般的に受け入れられているソフトウェアリファレンスアーキテクチャがないことは、その設計と品質特性に関する体系的な理由を妨げます。
本稿では,これらの課題に対処するための概念的枠組みとして,予備機能参照アーキテクチャのテキスト処理結果について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-22T14:30:40Z) - Integration of blockchain in smart systems: problems and opportunities for real-time sensor data storage [2.0971479389679337]
モノのインターネット(IoT)や他の新興ユビキタス技術は、スマートシステムの急速な普及を支持している。
本質的に分散化と不変性によって、ブロックチェーンは、これらの要件に対する潜在的なソリューションとして自らを提供する。
しかし、ブロックチェーンをリアルタイムセンサーデータストレージシステムに組み込むことの実用性は、詳細な検査を必要とするトピックである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-12T17:47:32Z) - A Domain-Agnostic Approach for Characterization of Lifelong Learning
Systems [128.63953314853327]
「生涯学習」システムには,1)継続的学習,2)伝達と適応,3)拡張性があります。
この一連のメトリクスは、様々な複雑な生涯学習システムの開発に役立てることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-18T21:58:54Z) - Lessons from Formally Verified Deployed Software Systems (Extended version) [65.69802414600832]
本稿は、正式に認証されたシステムを作成し、実際に使用するためにデプロイした各種のアプリケーション分野のプロジェクトについて検討する。
使用する技術、適用の形式、得られた結果、そしてソフトウェア産業が形式的な検証技術やツールの恩恵を受ける能力について示すべき教訓を考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-05T18:18:46Z) - FAT Forensics: A Python Toolbox for Implementing and Deploying Fairness,
Accountability and Transparency Algorithms in Predictive Systems [69.24490096929709]
FAT ForensicsというオープンソースのPythonパッケージを開発しました。
予測アルゴリズムの重要な公平性、説明可能性、透明性を検査することができる。
私たちのツールボックスは、予測パイプラインのすべての要素を評価することができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-08T13:25:02Z) - Towards a Responsible AI Development Lifecycle: Lessons From Information
Security [0.0]
本稿では,人工知能システムを開発するためのフレームワークを提案する。
特に,脅威モデリング,設計レビュー,浸透試験,インシデント応答の概念を活用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-06T13:03:58Z) - Multi Agent System for Machine Learning Under Uncertainty in Cyber
Physical Manufacturing System [78.60415450507706]
近年の予測機械学習の進歩は、製造における様々なユースケースに応用されている。
ほとんどの研究は、それに関連する不確実性に対処することなく予測精度を最大化することに焦点を当てた。
本稿では,機械学習における不確実性の原因を特定し,不確実性下での機械学習システムの成功基準を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-28T10:28:05Z) - Biometrics: Trust, but Verify [49.9641823975828]
バイオメトリック認識は、世界中のさまざまなアプリケーションに爆発しました。
生体認証システムの様々なサブモジュールに関する多くの顕著な問題と懸念があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-14T03:07:25Z) - Characterizing and Detecting Mismatch in Machine-Learning-Enabled
Systems [1.4695979686066065]
機械学習システムの開発と展開は依然として課題だ。
本論文では,エンドツーエンドのML対応システム開発における知見とその意義について報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-25T19:40:29Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:09:31Z)
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。