Abench Ein freier Rahmen für eine schnelle Anwendungsentwicklung
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Abench Ranking & Zusammenfassung

Abench Stichworte

Wissenschaft sich entwickeln Entwicklungsrahmen. Rahmen Wissenschaftsentwicklung Aappatication dvelopment.

Abench Beschreibung

Ein freier Rahmen für eine schnelle Anwendungsentwicklung Aikench (Artificial Intelligence Workbench) ist ein freier und offener, leichter, nicht aufdringlicher, nicht-aufdringender MVC-basierter Java-Anwendungsrahmen, der zum schnellen Entwickeln von Desktop-basierten Anwendungen, die speziell auf die wissenschaftliche Domäne entwickelt werden sollen, die in der wissenschaftlichen Domäne ausgerichtet ist. In dem IA / Data-Mining-Feld, in dem sich mehrere Anträge in den letzten Jahren entwickelt worden, um echte und praktische Probleme zu lösen. Diese Anwendungen wurden jedoch zwischen ihnen isoliert, mit einer marginalen Wiederverwendung von Code und mit einer harten Integrationsarbeit. In dem IA-Feld, und speditiv, in den Datenbergb-Anwendungen führen wir immer diese Arten von Operationen aus: · Data Loading, von Einige Format / Herkunft (Textdateien, XML, Datenbanken usw.). · Datentypdesign und Definition in der Programmiersprache, um die In-Memory-Darstellung der Problembezogenen Daten zu unterstützen. · Durchführung der Daten (neuronale Netzwerke) , Fuzzy-Systeme, genetische Algorithmen usw.). · Daten speichern, zu einigen Format / Ziel (Textdateien, XML, Datenbanken usw.). Wenn ein echtes Problem von unserer Gruppe abzielt, wurde eine neue Anwendungsentwicklung (oft von Grund auf Krunks), die Code (falls möglich) von früheren Anwendungen einnimmt und auch neuere Code-Brocken entwickeln, um schließlich einen neuen hart codierten, problemorientierten Anwendungsantrag zu erhalten. Wenn Sie denken, dass AiSch ein (NOTHER) -Datenbau ist Toolkit, solcher WEKA oder die jüngste Java Data Mining-API (JSR-73 ), Sie sind falsch, lassen Sie uns erklären. Der grundlegende Unterschied zwischen unseren hart codierten Anwendungen war die unterschiedliche Kombination dieser Brocken des Codes. Zum Beispiel wurde ein neuronales Netzwerk manchmal auf zwei verschiedene Probleme angewendet, in denen der Datenorter der einzigartige Unterschied war, so dass wir nur den Lastbetrieb mit einem neuen ersetzen mussten. Wenn wir diese Idee berücksichtigen, haben wir uns wichtig, dass die Kombination selbst aus den Operationen isoliert werden muss. Hier ist Aibrench als neuer Rahmen für die Entwicklung dieser Anwendungen. Die transparente Kombination und die Wiederverwendung von Code. Wenn die Operationen gut definiert sind (gut definierter Eingabe / Ausgang), könnten wir diese Isolation und mehr Vorteile erreichen, die in den nächsten Abschnitten erläutert werden. Anforderungen: · Java Was ist neu in dieser Version: · Unterstützung für die Aktivierung / Deaktivierung von Vorgängen über Core-API-Anrufe hinzugefügt · Symbolleistenunterstützung. Siehe http://www.aiBench.org/wiki/index.php/toolbar. · Neues Plugin Management / Update-Plugin (jetzt Testen). Siehe http://www.aiBench.org/wiki/index.php/plugin_management_(now_testing) · Neue native Hilfe-Unterstützung. Siehe http://www.aiBench.org/wiki/index.php/help. · Neues Dokumentor-Plugin, um technische Berichte über Abench-Anwendungen zu generieren · Einige Fehlerbehebungen.

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