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本文介绍了一种企业特定本体（ESO）驱动的流程建模方法，通过将ESO与核心本体关联，利用构造匹配、邻域匹配和字符串匹配等机制为建模者提供注释建议，实现流程模型的自动语义注释。方法涵盖模型创建、质量评估、基于社区反馈的本体更新与演化全过程，强调模型在语法、行为、语义和实用质量方面的综合评估，并采用德尔菲法促进社区共识以推动本体持续演进。该方法提升了模型的语义一致性与可理解性，支持企业本体的动态维护与扩展。未来工作包括实证验证、多建模语言应用拓展及社区讨论机制建设。

本文详细介绍了一种基于企业特定本体（ESO）驱动的业务流程建模方法，涵盖本体设置、建模语言分析、建议生成、模型创建与评估五个阶段。通过将ESO映射到统一基础本体（UFO），结合BPMN建模语言的本体分析，利用字符串、同义词、构造和邻域四种匹配机制生成语义建议，辅助建模人员创建语义丰富且符合企业实际的流程模型。同时，从句法、语义和语用三个维度对模型进行质量评估，并支持本体的持续演进。该方法可广泛应用于金融、制造等行业，提升流程建模的准确性与效率。

本文探讨了商业模型本体（BMO）在设计和评估可行商业模式中的作用，分析了商业规则与分析层次对BMO的影响，并评估了六种主流BMO（如e3-value、BMC、VNA等）在支持可行性方面的表现。研究发现，现有BMO普遍忽视可行性视角，其中e3-value相对最优但仍存在不足。文章进一步提出企业特定本体驱动的流程建模方法，以解决术语不一致导致的模型集成问题，并通过流程图展示了建模与本体演化的协同机制。最后，总结了当前BMO的局限性，提出了未来研究方向，包括增强BMO的可行性支持、融合多种建模本体优势以及扩展企业

本文基于概念模型分析框架（CMAF），从可行性角度系统提炼并构建了评估商业模式本体（BMOs）的标准体系。研究围绕价值创造、价值捕获、价值交换、商业模式架构以及可行商业模式的设计与评估五个核心维度，提出涵盖组织层面和业务网络层面的多层次评估标准，并结合战略管理与商业模式理论，形成可操作的BMOs评估框架。文章还提供了实际应用步骤，指导如何利用该标准体系选择或改进BMOs，最后展望了未来在动态优化评估标准和开发高效评估工具方面的研究方向。

本文探讨了企业架构分析中的PRIMROSe框架及其在可视化建模中的应用，深入分析了商业模式本体（BMOs）在复杂商业环境下的评估标准与实际作用。通过评估e3-value、BMC等六种主流BMOs，揭示了当前工具在技术、经济和运营可行性方面的不足，并提出了未来改进方向。文章强调商业模式作为战略与企业架构之间的关键纽带，应优先于业务流程设计，以确保整体一致性与可持续发展。结合能源行业案例与多维度评估标准，为组织应对分布式架构与动态市场挑战提供了理论支持与实践指南。

本文深入解析了PRIMROSe这一基于图的企业架构分析方法，涵盖其概念框架、应用架构与实际案例。PRIMROSe通过模型图、扩展图和分析图等结构，结合可重用的分析函数与视觉规则，支持增量式、非破坏性的可视化分析。文章详细介绍了操作流程，包括项目创建、分析管道配置、视觉映射与过滤，并以ArchiSurance案例展示了影响分析的实际应用。该方法具备良好的可扩展性与工具独立性，为企业架构的深度洞察提供了灵活高效的解决方案。

本文研究了消息系统性能与企业架构（EA）可视化分析的挑战。通过测试RabbitMQ在不同消息大小和消费者数量下的吞吐量与延迟，验证了其在BKS场景中的适用性，并指出虚拟机具备足够的灵活性满足需求。针对EA模型分析中存在的复杂性、工具局限性和可视化不足等问题，提出了PRIMROSe平台——一个基于图结构的可视化分析解决方案。该平台支持增量分析、自定义函数、多技术可视化组合，充分利用模型拓扑属性，实现分析与可视化的清晰分离，增强临时分析能力。通过ArchiMate模型示例展示了平台的操作流程与优势。最后总结成果

本文探讨了在银行架构中实现业务信息流集成与事件驱动架构（EDA）的应用方案，以BKS银行服务平台为基础，提出通过AMQP协议和消息中间件实现业务事件的生成、发布与消费。文章详细介绍了事件定义、参考架构设计及治理方法，并通过电汇场景的案例研究验证了方案的可行性。结合开源工具RabbitMQ和Esper，在不同环境下对吞吐量和延迟进行了性能评估，结果表明该架构能满足银行业务对实时性与可靠性的要求，为银行系统向事件驱动转型提供了实践参考。

本文探讨了电子表格数据管理与核心银行架构中业务信息流集成的前沿研究与实践。在电子表格领域，分析了模式与实例分离、语义解释、自动化映射及RDF等技术的应用；在银行架构方面，研究了事件驱动架构（EDA）在实时业务信息处理中的引入与实施，包括生产者-通道-消费者模型、MOM标准及治理方法。通过操作与性能验证，展示了架构演进的有效性。最后提出跨领域融合与新技术应用的未来方向，为信息处理系统的优化提供参考。

本文系统解读了生物多样性领域电子表格的构建模式，通过分析国际文凭组织及网络收集的电子表格，识别出‘目录’与‘事件’两类主要性质。研究提出并验证了关于电子表格结构的假设，开发了SciSpread系统用于自动识别模式，并结合对44位生物学家的调查完善了模式理解。通过限定符分类和OWL语义网标准，实现了构建模式的形式化、机器可读表示。研究结果支持电子表格的语义注释、高效数据管理和智能分析，对未来生物多样性数据治理及其他领域电子表格研究具有重要参考价值。

本文探讨了增强现实在自闭症儿童言语治疗中的应用及其未来发展方向，同时分析了生物多样性领域中电子表格的构建模式及其在数据整合中的潜在价值。研究表明，AR技术能有效提升儿童的语言参与度和学习积极性，而基于用户习惯的电子表格模式识别有助于实现生物学数据的语义互操作与共享。两个研究方向均展示了信息技术在专业领域的创新应用前景。

本文介绍了一种基于增强现实（AR）技术的自闭症儿童言语治疗系统——STAR。该系统结合AAC和ABA原则，通过自然交互、知识泛化和丰富多样的活动模板提升儿童的语言能力与参与度。文章详细阐述了系统的架构设计、原型实现及在真实环境中的测试结果，分析了当前存在的卡片识别、模板设计与交互方式等问题，并提出了光照补偿、多样化模板、替代交互等优化建议。未来，STAR系统将扩展社交互动、情感识别与个性化学习路径等功能，推动医学、教育与技术的深度融合，助力自闭症儿童更好地融入社会。

本文探讨了两个前沿技术领域：视频流跨模态编码系统与增强现实（AR）在自闭症儿童言语治疗中的应用。视频流跨模态编码通过结合像素和矢量模态，在文件大小压缩和图像质量保持方面优于传统转码，并通过多线程与GPU优化实现实时处理。另一方面，基于AR的STAR系统融合辅助与替代沟通（AAC）和应用行为分析（ABA）原则，通过可视化符号和互动动画帮助自闭症谱系障碍（ASD）儿童提升沟通与社交能力。文章总结了当前研究成果，并展望了未来在GPU加速、个性化干预、多技术融合及长期疗效评估等方面的发展方向。

本文提出了一种基于跨模态编码的视频流压缩方法，通过引入‘模态’概念，结合视觉注意力地图与动态帧分割技术，利用像素和矢量双编码器优化压缩效率。系统由解码器、分割器和编码器组成，采用Canny边缘检测与多项式矢量建模，辅以宏块级编码优化（O1、O2），在保持PSNR质量的同时降低比特率。实验基于《毁灭战士3》等游戏数据，验证了该方法在云游戏场景下的有效性与潜力。

本文探讨了交互式数字电视（iDTV）应用的设计实践与视频流跨模态编码技术。在iDTV应用设计方面，通过PPC、PgB和PSE三种参与式实践，实现了高效的情境化设计，提升了用户参与度与设计质量。在视频编码方面，提出基于区域结构和异质性的跨模态编码方法，相比传统像素级编码，在相同画质下可节省高达2%的带宽，尤其适用于云游戏等高带宽需求场景。结合案例分析与技术细节，展示了两项技术在实际应用中的潜力与优势，为未来数字化电视与视频传输的发展提供了新思路。

本文介绍了为‘Terra da Gente’电视节目设计交互式数字电视（iDTV）应用程序的全过程。通过PPC、头脑写作、PgB等参与式实践，跨领域团队共同生成了应用程序原型，并结合模式卡进行设计指导。经过PSE内部评估和目标用户测试，验证了原型的可用性与吸引力。研究结果表明，情境化场景下的协作设计有助于捕捉组织需求与用户期望，所提出的反馈与改进建议为后续开发提供了明确方向。该实践为iDTV应用的设计提供了可复用的方法论参考。

本文探讨了交互式数字电视（iDTV）应用的设计实践与案例分析，结合软件开发与电视内容制作流程的差异，提出基于社会感知计算（SAC）方法的参与式设计实践。通过组织符号学（OS）、参与式设计（PD）和iDTV设计模式的理论基础，构建了参与式模式卡片（PPC）、模式引导的头脑绘图（PgB）和参与式情境评估（PSE）三种实践方法，并在EPTV的'Terra da Gente'节目中进行案例研究验证。结果表明，这些方法有效支持了情境化设计，提升了用户体验和设计质量。文章最后展望了方法推广、技术适应和持续优化等未来研究

本文探讨了智能家庭护理环境中的药物管理应用工作机制，以史密斯女士为例，分析了系统在患者未服药时的多级干预流程及认知衰退识别方法，并介绍了基于反应式与主动式决策的普适应用工作模式。同时，文章还阐述了交互式数字电视（iDTV）应用设计面临的挑战，提出了参与式模式卡片、模式引导的头脑绘图和参与式情境评估三种支持设计实践。最后，文章总结了两个领域的发展优势、挑战及未来趋势，强调智能化升级、多系统融合、个性化定制和跨平台交互的重要性。

本文提出了一种适用于智能家居环境的反应式与主动式框架，旨在解决现有系统仅能事后响应且缺乏可扩展性的问题。通过引入情境即服务（SIaaS）中间件、主动预测模型、滑动窗口机制以及结构化的事件与情况模型，该方法能够提前预测并干预潜在的不良情况，如老年人忘服药物等，从而提升家庭护理的智能化水平。案例研究表明，该框架在健康护理、智能家居控制和能源管理等领域具有广泛应用前景，并展现出良好的可扩展性与实用性。

本文深入剖析了CRAWLER-LD与Swget在链接数据爬取方面的性能差异，展示了CRAWLER-LD在精确率和F1值上的显著优势，并探讨了其在元数据发现、多语言资源识别和简单推理方面的能力。同时，提出了一种面向智能环境的可扩展反应式与主动式框架，通过上下文监测、事件检测和情况判断，实现对用户需求的动态响应，尤其在环境辅助生活（AAL）场景中展现出重要应用价值。结合案例研究，验证了该框架在药品管理中的主动干预能力，为未来智能系统的发展提供了技术路径。

CRAWLER-LD 是一个用于链接数据的多级元数据聚焦爬虫框架，旨在帮助用户在将关系数据库发布为链接数据时，发现相关的本体和三元组集。该框架通过解引用、属性挖掘和实例计数等处理器，结合广度优先搜索与搜索修剪策略，高效查找与初始术语相关的资源，并统计其实例数量。博文详细介绍了其技术原理、应用案例（如音乐和出版物领域）、实验结果及性能优化建议，展示了其在数据集成、知识发现和语义网拓展中的广泛应用前景。

本文探讨了虚拟组织（VO）形成过程中的风险分析方法MARTP，以及用于链接数据发布的元数据爬虫框架CRAWLER-LD。通过实验对比MARTP与DEA-Fuzzy等方法，验证了其在评估服务提供商协作风险方面的有效性。同时，介绍了CRAWLER-LD的工作流程及其在帮助发布者选择合适本体和互连三元组集方面的优势。文章还展示了两种技术的应用案例，并展望了未来在智能化分析、实时监测及算法优化等方面的发展趋势，为虚拟组织管理与链接数据发布提供了有力支持。

本文提出了一种用于对等自组织网络（P2P SON）环境下虚拟组织（VO）形成过程的风险分析方法——MARTP。该方法结合事件树分析（ETA）和层次分析法（AHP），通过信任、沟通、协作和承诺四个关键绩效指标（KPI）对服务提供商（SP）的个体风险和VO整体的集体风险进行定性与定量评估。MARTP分为两个阶段：首先利用ETA计算每个候选SP的风险水平，再通过AHP聚合得到VO的总体风险。研究还构建了包含BPSS和DFRA模块的评估框架，并通过案例分析与敏感性分析验证了方法的有效性。文章探讨了其相较于FMEA、

本文介绍了SpecQua框架在需求规范验证中的应用，涵盖一致性、完整性和无歧义性验证，确保RSL-IL规范的质量。同时提出MARTP多标准风险分析方法，通过个体与集体两阶段评估，有效识别虚拟组织（VO）形成过程中的高风险服务提供商（SPs），支持合作决策。结合实验验证，展示了该方法在准确性与实用性上的优势，为软件开发与企业协作提供了可靠的风险管理解决方案。

本文深入探讨了软件需求规格说明（SRS）的质量保障机制，重点分析了完整性、一致性和明确性三大核心质量属性，并比较了自然语言、形式化方法、受控自然语言和图形方法在需求规格说明中的应用与局限。文章介绍了需求工程中常用的工具类型及其互操作性格式，强调通过形式化提升需求验证效率。在此基础上，详细解析了RSLingo方法及其基于轻量级NLP的需求转换机制，以及SpecQua框架的工作流程、体系架构与验证过程。SpecQua通过支持多格式导入导出、自动化测试和Web协作，显著提升了SRS的质量与需求工程的生产力。最后展

本文综述了面向方面需求工程（AORE）的研究现状，识别出38种AORE方法，并总结了其在关注点识别、分类、表示和组合方面的成果与不足。同时，提出了一种创新的需求规范质量提升框架SpecQua，结合RSLingo方法将自然语言需求转化为形式化规范，并通过自动化工具提高需求文档的一致性、完整性和明确性。研究展示了SpecQua框架的核心功能、实现步骤及实验验证结果，证明其在提升需求工程效率与质量方面的有效性。最后，提出了未来在AORE与SpecQua方向上的研究展望。

本博客基于一项关于面向方面需求工程（AORE）领域的系统映射研究，全面分析了现有AORE方法的覆盖活动、研究分类、关注点识别与分类技术、出版物分布以及主要研究机构与人员。研究发现，当前多数AORE方法仅覆盖少数活动，尤其缺乏冲突识别与解决的支持，且方法评估研究严重不足。最常用的技术是软件工程师借助指南进行手动分析，而NLP、聚类和可视化等技术也有应用。葡萄牙和英国的研究机构贡献突出，国际会议是主要发表平台。博客总结了当前研究的不足，并提出未来应加强方法创新、评估体系建设、多技术融合及国际合作，推动AORE领

本文通过一项系统映射研究，对面向方面需求工程（AORE）领域进行了全面分析，识别并分类了38种AORE方法，涵盖了关注点识别、表示、组合及冲突解决等核心活动。研究发现，当前多数工作集中于提出新方法或扩展已有方法，而对冲突识别与解决的研究较少，且缺乏在工业环境中的评估。文章还探讨了AORE研究的发表趋势、技术应用及主要研究机构，并指出了未来研究方向，包括加强冲突处理机制、提升方法实用性以及推动高质量期刊发表。

本文深入解析了一种系统化识别增值移动企业应用（MEA）的分析方法，涵盖过程分析、应用潜力评估、推荐生成和业务效益分析四个核心步骤。通过构建业务效益雷达图，企业可直观比较不同流程活动在时间、质量与灵活性方面的改进潜力。结合德国某汽车制造商的修改批准流程案例，展示了该方法在实际中的应用效果，验证了其在提升流程效率、灵活性和决策实时性方面的价值。同时，文章对比了现有相关研究的局限性，突出了该方法在流程细化、技术整合与场景具体化方面的优势，并展望了未来向软件工具化和早期业务建模集成的发展方向。

本文介绍了ValueApping方法，一种系统化分析企业流程活动中移动技术应用潜力的框架。该方法综合考虑业务与技术因素，通过流程分析、应用潜力评估、推荐生成和商业利益分析四个步骤，帮助企业识别最适合使用移动技术的场景，并以可视化雷达图展示其在时间、质量和灵活性方面的商业价值，从而支持科学的IT投资决策。

本文探讨了两种关键技术策略：一是针对C/C++程序中缓冲区溢出漏洞的自动修复方法，重点介绍了ABOR如何基于路径敏感信息进行精准检测与有限代码插入，以降低运行时开销；二是提出了一种名为ValueApping的系统化分析方法，用于识别移动企业应用（MEA）在业务流程中的高价值使用场景，并评估其商业效益。通过案例验证，ValueApping能有效支持企业制定以业务驱动为核心的移动战略。这两种方法分别在软件安全和企业数字化转型领域提供了实用且高效的解决方案。

ABOR是一种高效的自动化缓冲区溢出检测与修复框架，通过改进Marple方法并集成路径敏感分析技术，利用Z3求解器进行约束验证，实现对C/C++程序中缓冲区溢出漏洞的精准识别。在修复阶段，ABOR通过反向传播中间变量并插入防御代码，将保护约束转化为实际的C++代码，有效消除漏洞。实验表明，ABOR在多个基准和工业系统中具备高准确性，总错误率低，且运行时开销较小。尽管在别名分析、非线性循环和平台相关数据类型处理上仍存在局限，但其在精度与性能间的平衡优于传统的“search & replace”和“bounds

本文探讨了面向切面编程（AOP）织入器的性能影响及C/C++程序缓冲区溢出的自动修复框架ABOR。通过实验分析不同织入器在时间、CPU和内存消耗上的表现，指出其对嵌入式等资源受限应用可能产生显著影响。同时，介绍了ABOR框架如何基于四种缓冲区溢出模式，结合漏洞检测与修复模块迭代工作，有效识别并修复缓冲区溢出漏洞。评估结果显示ABOR能完全移除检测到的漏洞，并在漏洞清除率和运行时开销控制上优于现有方法。未来研究方向包括扩展AOP在复杂环境中的性能分析以及提升ABOR在大型项目中的适用性。

本文通过对15篇相关研究论文的筛选与分析，结合自主实验，系统评估了面向切面编程（AOP）中不同织入器的性能影响。研究涵盖应用类型、编程语言、织入类型等多个维度，并在真实Web应用SIGE上对比了编译时、加载时和运行时织入对执行时间、CPU和内存开销的影响。实验结果表明，织入类型的选择显著影响性能，需根据应用场景权衡。文章最后提出了织入器选择建议及未来研究方向，为AOP技术的高效应用提供了实践参考。

本文研究了无线传感器网络中基于免疫系统技术的路由器节点定位算法，通过多个案例分析展示了其在无障碍和有障碍环境下的路径冗余、容错性和延迟特性。同时，对面向切面编程（AOP）织入器的性能进行了实验评估，发现不同织入器在Web应用中的资源消耗差异可忽略。文章总结了两类技术的性能表现，并提出了优化路由器使用策略、减少跳转延迟及未来深入研究AOP影响因素的建议，旨在提升系统可靠性与软件模块化水平。

本文提出一种基于人工免疫系统的无线网络路由器节点部署方法，利用免疫网络模型的自组织性、学习能力和对噪声的鲁棒性，解决工业自动化环境中无线传感器网络的节点定位问题。通过模拟B细胞亲和力、克隆选择、网络修剪与突变等机制，结合势场模型中的排斥力与吸引力作用，动态优化路由器位置，提升网络连通性、容错能力与传输效率，同时减少所需节点数量以降低成本。案例研究表明，该算法在复杂障碍环境下显著改善了网络性能，未来可结合机器学习与实际场景测试进一步拓展应用。

本文介绍了一种利用数据挖掘技术预测患者住院时长（LOS）的方法，重点比较了包括平均预测、多元回归、决策树、神经网络、支持向量机和随机森林在内的六种回归模型。通过数据预处理、超参数优化与20次5折交叉验证，随机森林（RF）模型在R²（0.813）、MAE（0.224）和RMSE（0.469）等指标上表现最优，显著优于其他方法。结合REC曲线和敏感性分析，揭示了‘Episode Type’、‘Inpatient Service’和‘Medical Specialty’等临床属性对LOS的重要影响，并验证了教育和

本文探讨了不相关并行机器调度问题（UPMSPST）的高效求解算法与医院住院时长（LOS）预测的数据挖掘应用。针对UPMSPST问题，AIV和HIVP算法基于ILS和VND框架，显著优于传统遗传算法，并能生成新的上界。在医疗领域，基于CRISP-DM方法学构建回归模型，随机森林以R²达0.81的表现最优，结合敏感性分析揭示关键影响因素。进一步提出算法融合MIP、模型调优、特征工程与SHAP解释性增强等改进方向，为生产调度与智慧医疗提供有力支持。

本文深入探讨了不相关并行机器调度问题的求解方法，重点介绍了AIV和HIVP两种算法。HIVP作为AIV的改进版本，在初始解构建、路径重连强化/多样化机制及随机变量邻域下降（RVND）等方面进行了优化，实验结果表明其在多数实例中优于AIV和GA2算法，尤其在解的质量和稳定性方面表现突出。文章还分析了算法优势来源，提供了实际应用建议，并总结了各类算法的适用场景，为调度问题的研究与实践提供了有力参考。

本文研究了问题/错误解决时间的精准预测与无关并行机器调度问题。在问题修复时间预测方面，基于Eclipse和VINST两个场景，利用FTPM归纳方法和日志操作生成多重视图，结合历史信息与预测聚类方法（如CATP、AATP），显著提升了预测精度。实验表明，'历史感知'设置及日志精炼能有效降低rmse和mae误差。在调度优化方面，提出了AIV和HIVP算法用于求解NP难的无关并行机器调度问题，前者结合ILS与RVND框架，后者引入部分贪婪初始化和路径重连技术，实验结果显示其在基准实例上优于现有方法，降低了make