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Model and Data Engineering -

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        Avis sur Model And Data Engineering Format Broché  - Livre Économie

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        Présentation Model And Data Engineering Format Broché

         - Livre Économie

        Livre Économie - 01/08/2012 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Editeur : Springer-Verlag Gmbh
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/08/2012
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 200
      • Expédition : 312
      • Dimensions : 23.5 x 15.5 x 1.2
      • ISBN : 3642336086



      • Résumé :
        This book constitutes the refereed proceedings of the 2nd International Conference on Model and Data Engineering, MEDI 2012, held in Poitiers, France, in October 2012. The 12 revised full papers presented together with 5 short papers were carefully reviewed and selected from 35 submissions. The papers are cover the topics of model driven engineering, ontology engineering, formal modeling, security, and data mining.

        Sommaire:

        Cloud Blueprint: A Model-Driven Approach to Configuring Federated Clouds.- Model-Based Auto Coding of Embedded Control Software with Full Semantics.- Modeling End-Users as Contributors in Human Computation Applications.- Runtime Adaptation of Architectural Models: An Approach for Adapting User Interfaces.- Managing Quality of Large Set of Conceptual Schemas in Public Administration: Methods and Experiences.- An MDE-Based Synthesis of Aircraft Safety Models.- Integrating a Formal Development for DSLs into Meta-modeling.- Transformation of Spatio-Temporal Role Based Access Control Specification to Alloy.- Modular Ontological Warehouse for Adaptative Information Search.- Ontological Re-classification of Individuals: A Multi-viewpoints Approach.- Transformation and Validation with SWRL and OWL of ODM-Based Models.- Context-Based Query Using Dependency Structures Based on Latent Topic Model.- Decision Tree Selection in an Industrial Machine Fault Diagnostics.- Crosscutting Concerns Identification Approach Based on the Sequence Diagram Analysis.- Inductive UML.- Formal Software Verification at Model and at Source Code Levels.- Enterprise Ontology Learning for Heterogeneous Graphs Extraction.- Toward Propagating the Evolution of Data Warehouse on Data Marts.

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