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1.
Web服务组合是面向服务架构的一个应用,是指将已有的Web服务组合成为新的服务。业务流程执行语言BPEL(Business Process Execution Language)是一种描述Web服务组合的语言。为了保证BPEL描述的Web服务组合的正确性,提出了分层建模和验证的思想,将BPEL流程分为逻辑层和语义层,并分别建立形式化模型和验证方法。这样不仅能保证对流程正确地建模,而且能降低建模和验证的复杂度。在逻辑层,BPEL元素映射为基于同步网的WSL_net模型。畅通性和无冗余变迁性质保证了BPEL流程基本控制流的正确性并避免了资源的浪费。语义层的建模和验证将另文给出。  相似文献   
2.
分式化时模的模型论性质的保持性   总被引:2,自引:0,他引:2  
将环R的分式环S-1R上的模MS-1R“限制”到R上时,模理论的纯性、纯入射性、初等等价、初等嵌入等模型论性质都是保持的。还讨论了(S-1M)S-1RMR之间模型论性质的保持性。  相似文献   
3.
将带广义量词Q的一阶逻辑的二值弱模型推广到取值于完备弱可补格上,对有限的线性序弱可补格,讨论了关于L(Q)模型的初等子模型的一些性质,如强升和强降L-S-T定理,初等图像在初等扩充下的保持性等。  相似文献   
4.
深度学习技术在各个领域中的应用越来越广泛,而深度学习模型的准确性需要依靠大量的训练数据。由于数据安全和法规限制,许多领域存在无法集中数据进行训练的情况,导致“数据孤岛”的现象。对此,谷歌提出能使大量客户端在数据保存本地的情况下与可信服务器联合训练模型的联邦学习。目前,联邦学习的研究主要集中在安全性和训练效率的问题上,针对跨数据库联邦学习场景,文章将分层联邦学习和基于安全多方计算的隐私保护机制结合,提出了一种基于秘密共享的本地多节点联邦学习算法Mask-FL,以保证联邦学习安全性的同时提高训练效率。主要工作包括:(1)提出本地多节点的跨数据库联邦学习框架,客户端利用本地计算资源生成多个本地节点,并且根据基于计算能力的数据划分方法进行分配数据资源,每个客户端代表局部所有节点参与全局联邦学习训练,从而构成3层级的分层联邦学习;(2)提出基于秘密共享的自适应掩码加密协议,在前面提出的联邦学习框架基础上,通过秘密共享的方式生成可复用的安全参数掩码,本地节点在训练过程的上行通信中对模型添加掩码从而保护模型参数安全。经过安全性假设分析证明,该算法可保护客户端的数据隐私安全。在通用数据集的实验表明,该...  相似文献   
5.
将带广义量词Q的一阶逻辑的二值弱模型推广到取值于完备弱可补格上,对有限的线性序弱可补格证明了省略型定理。  相似文献   
6.
( )(Q)格值模型的省略型定理   总被引:1,自引:1,他引:0  
将带广义量词Q的一阶逻辑的二值弱模型推广到取值于完备弱可补格上,对有限的线性序弱可补格证明了省略型定理.  相似文献   
7.
提出一种新的模型——DPE网,用于描述死路删除语义下的WS-BPEL流程。DPE网中引入了颜色集CTRL和STAT以表示活动执行的状态和并发活动内链接的状态。这在一定程度上降低了模型的规模,从而得到更为直观的模型。基于DPE网,不仅描述了WS-BPEL流程的基本控制流,包括基本活动和各种结构化活动,而且描述了WS-BPEL流程的死路删除语义和较完整的link语义,包括join condition和transition condition。最后,通过一个实例说明了使用DPE网建模WS-BPEL流程,有助于得到更为准确的分析结果。  相似文献   
8.
9.
为了形式化地定义BPEL和BPEL4People的语义,提出了一个π演算的变种——πit演算。相对于传统的π演算,πit演算可以描述中断事件和时间事件,从而拥有更好的建模表达能力。介绍了πit演算的语法和语义,定义了一类强互模拟关系来判定πit演算进程间的行为等价,然后使用πit演算对BPEL和BPEL4People的活动进行了建模。该形式化模型有助于在BPEL和BPEL4People程序的设计阶段对其可靠性和一致性进行验证。  相似文献   
10.
随着计算机系统复杂性的日渐增加,可靠性正成为计算机软件理论中新的研究热点.运用数理逻辑中的推理方法,研究人员可以严格分析和验证计算机程序的正确性.分离逻辑作为一种分析共享可操作存储程序的新方法,近年来逐渐发展成为针对可扩展程序的主流验证技术之一.文章阐述分离逻辑的研究背景、理论基础以及验证原理,详细介绍其对存储空间抽象描述的思想,通过实例说明分离逻辑的推导策略.特别地,介绍了双向诱导推理对循环链表程序片段的验证过程,展现了在未知系统当前状态的情况下,分离逻辑验证未完成代码,甚至代码片段正确性的可行性.文章还综述了诸多基于分离逻辑的各种拓展,以增加对分离逻辑研究状况的了解.  相似文献   
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