Littérature scientifique sur le sujet « Assertion mining »
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Articles de revues sur le sujet "Assertion mining"
Cagliero, Luca, Tania Cerquitelli et Paolo Garza. « Semi-Automatic Ontology Construction by Exploiting Functional Dependencies and Association Rules ». International Journal on Semantic Web and Information Systems 7, no 2 (avril 2011) : 1–22. http://dx.doi.org/10.4018/jswis.2011040101.
Texte intégralYu, Chi-Hsin, et Hsin-Hsi Chen. « Commonsense Knowledge Mining from the Web ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no 1 (5 juillet 2010) : 1480–85. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i1.7505.
Texte intégralIwanowicz, Tomasz. « The identification of risks of material misstatement based on key audit matters in line with International Standard on Auditing 701 ». Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości 2019, no 105 (161) (22 décembre 2019) : 17–30. http://dx.doi.org/10.5604/01.3001.0013.6053.
Texte intégralBaker-Médard, Merrill S. A. « Conflicting Treasures : contrasting resource use governance in two artisanal gemstone mining sites in Madagascar ». Journal of Political Ecology 19, no 1 (1 décembre 2012) : 221. http://dx.doi.org/10.2458/v19i1.21728.
Texte intégralAmiri, Esmaeil, Prashant Waiker, Olav Rueppell et Prashanti Manda. « Using Manual and Computer-Based Text-Mining to Uncover Research Trends for Apis mellifera ». Veterinary Sciences 7, no 2 (6 mai 2020) : 61. http://dx.doi.org/10.3390/vetsci7020061.
Texte intégralPalmer, David, et Carolyn Dillian. « Preliminary investigations into the source of brick clay, Brookgreen Plantation, Georgetown County, South Carolina ». North American Archaeologist 39, no 1 (janvier 2018) : 3–24. http://dx.doi.org/10.1177/0197693117749659.
Texte intégralKeerthi, V., et T. Anuradha. « A Generator Based Polynomial with Secret Encryption Scheme for Secure Data Sharing and Privacy in Multi-Party/Federated-Cloud Computation ». International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering 10, no 2 (10 décembre 2020) : 78–82. http://dx.doi.org/10.35940/ijitee.b8270.1210220.
Texte intégralIreland-Piper, Danielle, et Steven Freeland. « Human Rights and Space : Reflections on the Implications of Human Activity in Outer Space on Human Rights Law ». Groningen Journal of International Law 9, no 1 (28 septembre 2021) : 101–27. http://dx.doi.org/10.21827/grojil.9.1.101-127.
Texte intégralLaurance, William F., Ana K. M. Albernaz et Carlos Da Costa. « Is deforestation accelerating in the Brazilian Amazon ? » Environmental Conservation 28, no 4 (décembre 2001) : 305–11. http://dx.doi.org/10.1017/s0376892901000339.
Texte intégralVallée, Marc A., William A. Morris, Stéphane Perrouty, Robert G. Lee, Ken Wasyliuk, Julia J. King, Kevin Ansdell et al. « Geophysical inversion contributions to mineral exploration : lessons from the Footprints project ». Canadian Journal of Earth Sciences 56, no 5 (mai 2019) : 525–43. http://dx.doi.org/10.1139/cjes-2019-0009.
Texte intégralThèses sur le sujet "Assertion mining"
Skeppstedt, Maria. « Extracting Clinical Findings from Swedish Health Record Text ». Doctoral thesis, Stockholms universitet, Institutionen för data- och systemvetenskap, 2014. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:su:diva-109254.
Texte intégralDanese, Alessandro. « System-level functional and extra-functional characterization of SoCs through assertion mining ». Doctoral thesis, 2018. http://hdl.handle.net/11562/979447.
Texte intégralGHASEMPOURI, TARA. « Improving ABV by generation and abstraction of PSL assertions ». Doctoral thesis, 2016. http://hdl.handle.net/11562/939548.
Texte intégralThe aim of this thesis is to provide efficient methodologies to improve ABV in three domains of generation, abstraction and qualification of PSL assertions. The main contributions of this thesis can be summarized as follows: 1- An automatic mining methodology has been proposed, for capturing behavioral descriptions of a system that can generate set of temporal assertions from execution traces. The approach is particularly suited for mining assertions that describes arithmetic relations between inputs and outputs according to a set of temporal patterns. In comparation with state of the art, assertion miner proposed in this methodology, generates a set of more compact and higher quality assertions. 2- An automatic abstraction methodology has been proposed to reuse assertions originally defined for a given RTL IP, to verify the corresponding TLM model. The methodology can be divided into two main phases, firstly, assertions synthesized into C++ methods and secondly, inserted in the TLM model. The results show that the methodology can abstract and reuse assertions from RTL to TLM and avoid redefinition of assertions which are already exist at RTL. 3- An automatic qualification methodology has been proposed to evaluate the quality of assertions to measure the interestingness of assertions. The approach re-adapts metrics from data mining to measure the quality of assertions based on its activation frequency during simulation runs and the correlation between antecedent and consequent. Experimental result depicts the proposed methodology provides a better estimation of assertions interestingness.
Livres sur le sujet "Assertion mining"
Legal Rights and Natural Resources Center (Philippines), dir. Asserting autonomy : LGUs' right to veto mining. Quezon City, Philippines : Legal Rights and Natural Resources Center-Kasama sa Kalikasan, 2009.
Trouver le texte intégralFricker, Elizabeth. Inference to the Best Explanation and the Receipt of Testimony. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198746904.003.0017.
Texte intégralPelkmans, Mathijs. Introduction. Cornell University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.7591/cornell/9781501705137.003.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Assertion mining"
Vasudevan, Shobha, Lingyi Liu et Samuel Hertz. « A Comparative Study of Assertion Mining Algorithms in GoldMine ». Dans Machine Learning in VLSI Computer-Aided Design, 609–45. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-04666-8_20.
Texte intégral« Assertion ». Dans Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining, 70. Boston, MA : Springer US, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-7687-1_37.
Texte intégralCagliero, Luca, Tania Cerquitelli et Paolo Garza. « Semi-Automatic Ontology Construction by Exploiting Functional Dependencies and Association Rules ». Dans Semantic Web, 76–96. IGI Global, 2013. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-3610-1.ch004.
Texte intégralButler, Mark. « ‘Mines come to bring poverty’ : extractive industry in the life of the people in KwaZulu-Natal, South Africa ». Dans Environmental Justice, Popular Struggle and Community Development, 101–16. Policy Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1332/policypress/9781447350835.003.0007.
Texte intégralBaldwin, Nicholas, et Amy Lynn Fletcher. « Asteroid Futures ». Dans Advances in Human and Social Aspects of Technology, 291–301. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-6772-2.ch020.
Texte intégralWahlang, Maranatha G. T., et Bengt G. Karlsson. « The Body of the Land ». Dans Vernacular Politics in Northeast India, 289–310. Oxford University Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780192863461.003.0012.
Texte intégralCressy, David. « Lundy ». Dans England's Islands in a Sea of Troubles, 27–36. Oxford University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198856603.003.0003.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Assertion mining"
Danese, Alessandra, Jacopo Mocci et Graziano Pravadelli. « Fault model qualification by assertion mining ». Dans 2016 17th Latin-American Test Symposium (LATS). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/latw.2016.7483338.
Texte intégralDanese, Alessandro, Valeria Bertacco et Graziano Pravadelli. « Symbolic assertion mining for security validation ». Dans 2018 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.23919/date.2018.8342262.
Texte intégralGhasempouri, Tara, Alessandro Danese, Graziano Pravadelli, Nicola Bombieri et Jaan Raik. « RTL Assertion Mining with Automated RTL-to-TLM Abstraction ». Dans 2019 Forum for Specification and Design Languages (FDL). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/fdl.2019.8876941.
Texte intégralGhasempouri, Tara, Jan Malburg, Alessandro Danese, Graziano Pravadelli, Goerschwin Fey et Jaan Raik. « Engineering of an Effective Automatic Dynamic Assertion Mining Platform ». Dans 2019 IFIP/IEEE 27th International Conference on Very Large Scale Integration (VLSI-SoC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/vlsi-soc.2019.8920331.
Texte intégralLiu, Lingyi, Chen-Hsuan Lin et Shobha Vasudevan. « Word level feature discovery to enhance quality of assertion mining ». Dans the International Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1145/2429384.2429424.
Texte intégralVasudevan, Shobha, David Sheridan, Sanjay Patel, David Tcheng, Bill Tuohy et Daniel Johnson. « GoldMine : Automatic assertion generation using data mining and static analysis ». Dans 2010 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/date.2010.5457129.
Texte intégralChang, Po-Hsien, et Li C. Wang. « Automatic assertion extraction via sequential data mining of simulation traces ». Dans 2010 15th Asia and South Pacific Design Automation Conference ASP-DAC 2010. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/aspdac.2010.5419813.
Texte intégralHeidari Iman, Mohammad Reza, Jaan Raik, Maksim Jenihhin, Gert Jervan et Tara Ghasempouri. « A Methodology for Automated Mining of Compact and Accurate Assertion Sets ». Dans 2021 IEEE Nordic Circuits and Systems Conference (NorCAS). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/norcas53631.2021.9599865.
Texte intégralBoldo, Michele, Nicola Bombieri, Mirco De Marchi, Luca Geretti, Samuele Germiniani et Graziano Pravadelli. « Risk Assessment and Prediction in Human-Robot Interaction Through Assertion Mining and Pose Estimation ». Dans 2022 IEEE 23rd Latin American Test Symposium (LATS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/lats57337.2022.9936899.
Texte intégralCosta, Antonio Anastasio Bruto da, Shriya Dharade, Sudipa Mandal et Pallab Dasgupta. « AMS-Miner : Mining AMS Assertions Using Interval Arithmetic ». Dans 2018 31st International Conference on VLSI Design and 2018 17th International Conference on Embedded Systems (VLSID). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/vlsid.2018.98.
Texte intégral