Littérature scientifique sur le sujet « Probabilistic execution time »
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Articles de revues sur le sujet "Probabilistic execution time"
Tongsima, S., E. H. M. Sha, C. Chantrapornchai, D. R. Surma et N. L. Passos. « Probabilistic loop scheduling for applications with uncertain execution time ». IEEE Transactions on Computers 49, no 1 (2000) : 65–80. http://dx.doi.org/10.1109/12.822565.
Texte intégralDraskovic, Stefan, Rehan Ahmed, Pengcheng Huang et Lothar Thiele. « Schedulability of probabilistic mixed-criticality systems ». Real-Time Systems 57, no 4 (21 février 2021) : 397–442. http://dx.doi.org/10.1007/s11241-021-09365-4.
Texte intégralSantos, R., J. Santos et J. Orozco. « Hard Real-Time Systems with Stochastic Execution Times : Deterministic and Probabilistic Guarantees ». International Journal of Computers and Applications 27, no 2 (janvier 2005) : 57–62. http://dx.doi.org/10.1080/1206212x.2005.11441758.
Texte intégralJimenez Gil, Samuel, Iain Bate, George Lima, Luca Santinelli, Adriana Gogonel et Liliana Cucu-Grosjean. « Open Challenges for Probabilistic Measurement-Based Worst-Case Execution Time ». IEEE Embedded Systems Letters 9, no 3 (septembre 2017) : 69–72. http://dx.doi.org/10.1109/les.2017.2712858.
Texte intégralXiao, Peng, Dongbo Liu et Kaijian Liang. « Improving scheduling efficiency by probabilistic execution time model in cloud environments ». International Journal of Networking and Virtual Organisations 18, no 4 (2018) : 307. http://dx.doi.org/10.1504/ijnvo.2018.093651.
Texte intégralXiao, Peng, Dongbo Liu et Kaijian Liang. « Improving scheduling efficiency by probabilistic execution time model in cloud environments ». International Journal of Networking and Virtual Organisations 18, no 4 (2018) : 307. http://dx.doi.org/10.1504/ijnvo.2018.10014681.
Texte intégralRen, Jiankang, Zichuan Xu, Chao Yu, Chi Lin, Guowei Wu et Guozhen Tan. « Execution allowance based fixed priority scheduling for probabilistic real-time systems ». Journal of Systems and Software 152 (juin 2019) : 120–33. http://dx.doi.org/10.1016/j.jss.2019.03.001.
Texte intégralLacerda, Bruno, David Parker et Nick Hawes. « Multi-Objective Policy Generation for Mobile Robots under Probabilistic Time-Bounded Guarantees ». Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 27 (5 juin 2017) : 504–12. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v27i1.13865.
Texte intégralChanel, Caroline, Charles Lesire et Florent Teichteil-Königsbuch. « A Robotic Execution Framework for Online Probabilistic (Re)Planning ». Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 24 (11 mai 2014) : 454–62. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v24i1.13669.
Texte intégralFusi, Matteo, Fabio Mazzocchetti, Albert Farres, Leonidas Kosmidis, Ramon Canal, Francisco J. Cazorla et Jaume Abella. « On the Use of Probabilistic Worst-Case Execution Time Estimation for Parallel Applications in High Performance Systems ». Mathematics 8, no 3 (1 mars 2020) : 314. http://dx.doi.org/10.3390/math8030314.
Texte intégralThèses sur le sujet "Probabilistic execution time"
Küttler, Martin, Michael Roitzsch, Claude-Joachim Hamann et Marcus Völp. « Probabilistic Analysis of Low-Criticality Execution ». Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2018. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-233117.
Texte intégralKüttler, Martin, Michael Roitzsch, Claude-Joachim Hamann et Marcus Völp. « Probabilistic Analysis of Low-Criticality Execution ». Technische Universität Dresden, 2017. https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A30798.
Texte intégralKumar, Tushar. « Characterizing and controlling program behavior using execution-time variance ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2016. http://hdl.handle.net/1853/55000.
Texte intégralGuet, Fabrice. « Étude de l'application de la théorie des valeurs extrêmes pour l'estimation fiable et robuste du pire temps d'exécution probabiliste ». Thesis, Toulouse, ISAE, 2017. http://www.theses.fr/2017ESAE0041/document.
Texte intégralSoftware tasks are time constrained in real time computing systems. To ensure the safety of the critical systems that embeds the real time system, it is of paramount importance to safely estimate the worst-case execution time of each task. Modern commercial processors optimisation components enable to reduce in average the task execution time at the cost of a hard to determine task worst-case execution time. Many approaches for executing a task worst-case execution time exist but are usually segregated and hardly scalable, or by building very complex models. Measurement-based probabilistic timing analysis approaches are said to be easy and fast, but they suffer from a lack of systematism and confidence in their estimates. This thesis studies the applicability of the extreme value theory to a sequence of execution time measurements for the estimation of the probabilistic worst-case execution time, leading to the development of the diagxtrm tool. Thanks to a large panel of sequences of measurements from different real time systems, capabilities and limits of the tool are enlightened. Finally, a couple of methods are provided for determining measurements conditions that foster the application of the theory and raise more confidence in the estimates
Chapitres de livres sur le sujet "Probabilistic execution time"
Guan, Ji, et Nengkun Yu. « A Probabilistic Logic for Verifying Continuous-time Markov Chains ». Dans Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 3–21. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-99527-0_1.
Texte intégralMeyer, Philipp J., Javier Esparza et Philip Offtermatt. « Computing the Expected Execution Time of Probabilistic Workflow Nets ». Dans Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 154–71. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-17465-1_9.
Texte intégralSantinelli, Luca, et Zhishan Guo. « On the Criticality of Probabilistic Worst-Case Execution Time Models ». Dans Dependable Software Engineering. Theories, Tools, and Applications, 59–74. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-69483-2_4.
Texte intégralReghenzani, Federico. « Beyond the Traditional Analyses and Resource Management in Real-Time Systems ». Dans Special Topics in Information Technology, 67–77. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-85918-3_6.
Texte intégralLundén, Daniel, Gizem Çaylak, Fredrik Ronquist et David Broman. « Automatic Alignment in Higher-Order Probabilistic Programming Languages ». Dans Programming Languages and Systems, 535–63. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-30044-8_20.
Texte intégralHöfig, Kai. « Failure-Dependent Timing Analysis - A New Methodology for Probabilistic Worst-Case Execution Time Analysis ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 61–75. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-28540-0_5.
Texte intégralStemmer, Ralf, Hai-Dang Vu, Kim Grüttner, Sebastien Le Nours, Wolfgang Nebel et Sebastien Pillement. « Experimental Evaluation of Probabilistic Execution-Time Modeling and Analysis Methods for SDF Applications on MPSoCs ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 241–54. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-27562-4_17.
Texte intégralFalcone, Yliès, Gwen Salaün et Ahang Zuo. « Probabilistic Runtime Enforcement of Executable BPMN Processes ». Dans Fundamental Approaches to Software Engineering, 56–76. Cham : Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-57259-3_3.
Texte intégralGentili, Elisabetta, Alice Bizzarri, Damiano Azzolini, Riccardo Zese et Fabrizio Riguzzi. « Regularization in Probabilistic Inductive Logic Programming ». Dans Inductive Logic Programming, 16–29. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-49299-0_2.
Texte intégralHuang, Wei-Chih, et William J. Knottenbelt. « Low-Overhead Development of Scalable Resource-Efficient Software Systems ». Dans Advances in Systems Analysis, Software Engineering, and High Performance Computing, 81–105. IGI Global, 2014. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-6026-7.ch005.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Probabilistic execution time"
Liang, Yun, et Tulika Mitra. « Cache modeling in probabilistic execution time analysis ». Dans the 45th annual conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2008. http://dx.doi.org/10.1145/1391469.1391551.
Texte intégralArcaro, Luis Fernando, Karila Palma Silva, Romulo Silva de Oliveira et Luis Almeida. « Reliability Test based on a Binomial Experiment for Probabilistic Worst-Case Execution Times ». Dans 2020 IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/rtss49844.2020.00016.
Texte intégralZhu, Dakai, Hakan Aydin et Jian-Jia Chen. « Optimistic Reliability Aware Energy Management for Real-Time Tasks with Probabilistic Execution Times ». Dans 2008 IEEE 29th Real-Time Systems Symposium (RTSS). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/rtss.2008.37.
Texte intégralHardy, Damien, et Isabelle Puaut. « Static probabilistic worst case execution time estimation for architectures with faulty instruction caches ». Dans the 21st International conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2013. http://dx.doi.org/10.1145/2516821.2516842.
Texte intégralMarchiori, Dúnia, Ricardo Custódio, Daniel Panario et Lucia Moura. « Towards constant-time probabilistic root finding for code-based cryptography ». Dans Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2021. http://dx.doi.org/10.5753/sbseg.2021.17313.
Texte intégralMarchiori, Dúnia, Ricardo Custódio, Daniel Panario et Lucia Moura. « Towards constant-time probabilistic root finding for code-based cryptography ». Dans Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2021. http://dx.doi.org/10.5753/sbseg.2021.17313.
Texte intégralPsarros, George Ad. « Comparing the Navigator’s Response Time in Collision and Grounding Accidents ». Dans ASME 2015 34th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2015. http://dx.doi.org/10.1115/omae2015-41001.
Texte intégralSaint-Guillain, Michael, Tiago Stegun Vaquero, Jagriti Agrawal et Steve Chien. « Robustness Computation of Dynamic Controllability in Probabilistic Temporal Networks with Ordinary Distributions ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/576.
Texte intégralOrji, Mirian Kosi, Toyin Arowosafe et John Agiaye. « Improving Well Construction/Intervention Time and Cost Estimation Accuracy Via Historical Performance Data Analysis ». Dans SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition. SPE, 2023. http://dx.doi.org/10.2118/217196-ms.
Texte intégralMohamat Nor, Noor Azman, et Andrew Findlay. « Unit Health Assessment- Oil & ; Gas Equipment Probabilistic Case Study ». Dans ASME Turbo Expo 2021 : Turbomachinery Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2021. http://dx.doi.org/10.1115/gt2021-59318.
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