1、概念建模前沿：多领域研讨会成果综述

最新推荐文章于 2025-09-23 15:08:56 发布
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分类专栏： 概念建模的挑战与创新 文章标签： 概念建模 研讨会 ER Conference
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概念建模前沿：多领域研讨会成果综述

1. 概述

在2009年11月9 - 12日于巴西格拉马多举办的国际概念建模会议（ER Conference）相关研讨会中，涵盖了概念建模多个领域的前沿研究。此次研讨会从14个优秀提案中选出8个主题，吸引了100份投稿，最终33篇论文被选中，接受率为30%。以下将详细介绍各研讨会的情况。

2. 研讨会主题及组织情况

2.1 研讨会主题

  • ACM-L：主动学习概念建模
  • CoMoL：大规模概念建模
  • ETheCoM：概念建模的演化理论
  • FP-UML：UML基础与实践研讨会
  • MOST - ONISW：语义网的元模型、本体、语义技术和信息系统联合国际研讨会
  • QoIS：信息系统质量
  • RIGiM：概念建模中的需求、意图和目标
  • SeCoGIS：地理信息系统中的语义和概念问题

2.2 组织架构

各研讨会都有专门的主席和委员会负责组织和评审工作，具体如下：
| 研讨会名称 | 主席 | 委员会成员 | 外部评审 |
| — | — | — | — |
| CoMoL 2009 | Stefan Jablonski、Roland Kaschek、Bernhard Thalheim | Sabah S. Al - Fedaghi等众多成员 | Tayyeb Amin、Devis Bianchini、Bernd Neumayr |
| ETheCoM 2009 | Ma

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CSS插入图片方法[可运行源码]
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UAC-BOF-Bonanza is a GitHub repository that compiles various UAC (User Account Control) bypass techniques, weaponized as Beacon Object Files (BOFs). The project includes a module for the Havoc C2 Framework and extension.json files for Sliver C2, enabling users to leverage these bypass methods in red team operations. Techniques include exploiting elevated COM objects, registry modifications, DLL hijacking, and SSPI token forgery. The repository provides detailed usage instructions, OpSec considerations, and credits to original researchers. All bypasses were tested on Windows 10 and 11, though they may be detected by SOCs and EDR solutions. The project is licensed under GPL-3.0 and includes standalone implementations for each bypass.
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
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【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现），属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法，通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力，适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码，还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析，体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外，文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景，展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群：具备一定编程基础和优化理论知识，从事科研工作的研究生、博士生及高校教师，尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员；熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的连续空间优化问题，如函数优化、参数辨识、工程设计等；②作为新型元启发式算法的学习与教学案例；③支持高水平论文复现与算法改进创新，推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用； 其他说明：资源包含完整Matlab代码和复现指导，建议结合具体应用场景进行调试与拓展，鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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