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World File Search System过程模型
流程建模者与聊天机器人：生成AI是否接管过程建模？
摘要。大语言模型（LLMS）已成为自动化复杂任务的有前途的工具，例如从文本中生成过程模型。为了评估LLM在生成过程模型中的功能，提供评估产出质量的手段至关重要。一些研究已经提供了关键的绩效指标，用于评估以定量方式评估模型的完整性。在本文中，我们专注于基于用户调查的LLMS生成的生成过程模型的定性评估。通过分析用户偏好，我们旨在确定LLM生成的过程模型是否满足专家的需求和期望。我们的分析表明，有60％的用户，无论其建模经验如何，都喜欢LLM生成的模型而不是人为创建的地面真相模型。
在计算机/单元内控制器中设计混合动力，以鲁棒为与动态调节酶过表达相关的过程模型不匹配
模型预测与实际过程之间的差异，称为过程 - 模型不匹配18（PMM）仍然是生物过程优化的严重挑战。以前，我们提出了19个硅/电池内控制器（HISICC）概念的混合动力，将基于模型的优化与基于细胞的20反馈相结合，以解决PMM问题。在此，采用了这种方法来调节细胞内21浓度限制酶。使用工程化的22大肠杆菌菌株（FA3）证明了高级HISICC（FA3）。该菌株具有一个内部反馈控制器，23，它响应感测到该酶形成的24个丙6Lonyl-COA浓度，从而减速了乙酰辅酶A羧化酶（ACC）过表达。FA3的数学模型构建了25，并使用实验数据进行了验证。假设各种PMM的模拟显示，使用FA3的HISICC 26可以通过鲁棒制动其27的过表达来有效地减轻过度ACC的毒性，从而最大程度地减少了产量损失。这项研究证实了HISICC是提高28种生物处理效率的可行策略，尤其是在平衡瓶颈酶水平方面。29
可扩展微电网过程模型：离 Robak Sylwester 电网家庭实验的结果，能源，MDPI，第 14 卷，2021 年，文章编号：7
摘要：国家能源系统的安全以及向低碳未来的过渡是国际政治舞台上的两个热门话题。目前，集中式能源系统稳定性的研究主要集中在分布式发电上。开发可扩展的微电网模型以使其大规模采用是解决此类问题最安全、最可行的方法之一。本文旨在填补微电网运行模式的现有空白，这是传统电网大规模整合的障碍。在提出的方法中，作者通过实验（模拟）活动确定了在运行微电网时需要考虑的关键过程。进行了三阶段研究：（1）系统文献综述，以探索独立微电网设计和管理的管理模式；（2）家庭实验；（3）对选定家庭的能量平衡进行计算机模拟。我们确定了构成可扩展微电网的八个关键过程：五个核心过程、两个支持过程和一个管理过程。随后，我们绘制了这些过程的图谱，获得了一个可大规模采用的微电网过程模型。过程模型可以被视为微电网创建和维护过程中可重复的行为模式，其未来所有者可以遵循。为了支持我们的文献研究结果，我们对基础设施过程（重新）设计的三个子过程进行了实验和计算机模拟：（1）风力涡轮机选择，（2）光伏电站选择，以及（3）储能选择。结果证实了所分析微电网的条件稳定性以及进行周期性模拟练习直至实现无条件稳定性的必要性。在可持续性方面，要使微电网永久保持正能量平衡，需要实施所有关键流程。
将区块链技术集成到供应链管理中 - 一种流程模型与当前实施项目的证据
摘要在本文中，评估并利用了供应链中信息技术集成的过程模型，用于开发区块链特异性模型。案例研究是为了基于几个实施项目验证模型，目的是完善模型的阶段以及焦点小组访谈和研讨会。，即使大多数研究的项目都证明了其区块链解决方案的显着附加值，但只有很少的项目能够进入运行生产系统并将解决方案集成到其业务流程中的步骤。本文的结果提供了以实践为导向的过程模型，用于在供应链中集成区块链解决方案。它符合所有已发达的要求，并由考虑各种用例和供应链应用领域的跨学科专家验证。
深度神经网络的人工智能蓝图
摘要 开发可信（例如安全和/或安保关键）硬件/软件系统需要依赖于定义明确的过程模型。然而，对于利用人工智能（AI）实现的可信系统工程的讨论仍然很少。这在很大程度上是因为人们认为人工智能是一种应用于软件工程的技术。这项工作遵循了不同的观点，即人工智能代表第三种技术（仅次于软件和硬件），与软件密切相关。因此，本文的贡献在于提出了一种针对人工智能工程的过程模型。其目标是支持可信系统的开发，该系统的部分安全和/或安保关键功能由人工智能实现。因此，它考虑了人工智能开发不同阶段的方法和指标，使用这些方法和指标可以更高地确保所开发系统满足可信属性。
在多个自主组织中使用对象感知过程变体
由于自我管理的权利，各种德国市政当局使用了同一业务流程的数字化变体略有不同[1]。现有的管理过程变体的方法专注于控制流，而不是实现级别，即在过程模型中，可以添加，移动或删除片段[2]，并且可能受到限制（例如AN或网关可能仅限于AN和网关）[3]。为了降低开发类似的软件产品时的成本，出现了软件产品线（SPL）工程学科[4]。一个SPL包括一组通用核心软件人工制品，可以从中得出单个软件产品，即。在我们以前的工作[1]中，我们将SPL工程的概念应用于以活动为中心的过程管理，以从优势中受益（例如降低的成本），因为可以通过为该过程模型的活动选择不同的实现，从一组软件伪像，包括过程模型，包括过程模型。因此，可以通过不同的活动实现来得出各种流程感知信息系统。通常，在以活动为中心的过程管理中，数据对象的指定不足。此外，以活动为中心的过程管理缺乏灵活性，因为用户不得以不同的序列进行活动。对象感知过程管理方法[8]相比之下，以数据为中心的过程管理[7]是指定非结构化或半结构化过程的范式，其中数据和过程紧密耦合，并且过程的进度由数据驱动。
EEL-508课程标题：机器学习-LTP：3-1-0
课程概述：概率，随机变量和随机信号的概念。随机过程的一阶和二阶统计。事件点的泊松分布。随机变量及其特征。CDF＆PDF及其属性。存在定理。高斯RV，Poisson RV，Bernoulli分布的RV和均匀分布的RV，线性系统对随机信号输入的响应；功率密度光谱和基本关系。线性馈回控制的分析设计。parseval的定理及其概括。M.S.E. 对不同情况的估计。 维纳蹄积分方程和解决方案方法。 高斯 - 马尔可夫序列和过程模型；连续和离散线性系统的最佳预测，过滤和平滑。M.S.E.对不同情况的估计。维纳蹄积分方程和解决方案方法。高斯 - 马尔可夫序列和过程模型；连续和离散线性系统的最佳预测，过滤和平滑。
软件工程：从业者的方法
2.1通用过程模型31 2.1.1定义框架活动32 2.1.2识别任务集34 2.1.3过程模式35 2.2过程评估和改进37 2.3规定过程模型38 2.3.1瀑布模型39 2.3.3.3.3.3.3.3 Process Models 50 2.4.1 Component-Based Development 50 2.4.2 The Formal Methods Model 51 2.4.3 Aspect-Oriented Software Development 52 2.5 The Unified Process 53 2.5.1 A Brief History 54 2.5.2 Phases of the Unified Process 54 2.6 Personal and Team Process Models 56 2.6.1 Personal Software Process (PSP) 57 2.6.2 Team Software Process (TSP) 58 2.7 Process Technology 59 2.8 Product and Process 60 ix
在成功的计算机视觉项目的6个步骤中
[1] Studer，s。; Bui，T.B。;德雷舍，c。 Hanuschkin，A。； Winkler，L。；彼得斯， Müller，K.-R。迈向Crisp-Ml（Q）：具有质量保证方法的机器学习过程模型。马赫。学习。知识。extr。2021，3，392-413。 https://doi.org/10.3390/make3020020