Unified Modeling Language (UML) is widely accepted in industry and particularly UML State Machine Diagram is popular for describing the dynamic behavior of classes. This paper discusses deadlock detection of System using UML State Machine Diagram. Since a State Machine Diagram is used for indivisual class' behavior, all the State Machine Diagrams of the classes in the system are combined to make a big system-wide State Machine Diagram to describe system behavior. Generally this system-wide State Machine Diagram is very complex and contains invalid state and transitions. To make it a usable and valid State Machine Diagram, synchronization and externalization are applied. The reduced State Machine Diagram can be used for describing system behavior thus conventional model-checking technique can be applied. This paper shows how deadlock detection of system can be applied with simple examples. All the procedures can be automatically done in the tool.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.29A
no.4
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pp.83-90
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1992
The state machine synthesizer is widely used to FSM synthesis. In this paper, we developed the state machine description language "state CHDL" such as IF, THEN, ELSE, SWITCH, CASE statements. Also, an algorithm for efficient state minimization and two level minimizer of FSM and graphical user interface-pin map window, supporting the designer with input-ouput effency, are presented.
This is a literature review study on personality traits' role in language learning. Personality traits play an important role in language learning. In order to review research outcomes in recent studies, articles related to language learning and personality traits were collected through research databases such as ProQuest, Google Scholar, and EBSCO. Based on the analysis of collected literature, this study revealed that extraversion and openness to experience are the personality traits leading to the successful language learning. More specifically, extraversion was related to speaking skills while openness to experience was related to listening. It is also important to note which learning strategies are more likely to be utilized in second language learning and personality traits that are more likely to use them. These findings focus on writing skills, listening skills, and speaking skills. Further studies in the field are suggested.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.6
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pp.1692-1705
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2024
In this paper, we present a method that integrates a Grammar Transducer as an external language model to enhance the accuracy of the pre-trained Korean End-to-end (E2E) Automatic Speech Recognition (ASR) model. The E2E ASR model utilizes the Connectionist Temporal Classification (CTC) loss function to derive hypothesis sentences from input audio. However, this method reveals a limitation inherent in the CTC approach, as it fails to capture language information from transcript data directly. To overcome this limitation, we propose a fusion approach that combines a clause-level n-gram language model, transformed into a Weighted Finite-State Transducer (WFST), with the E2E ASR model. This approach enhances the model's accuracy and allows for domain adaptation using just additional text data, avoiding the need for further intensive training of the extensive pre-trained ASR model. This is particularly advantageous for Korean, characterized as a low-resource language, which confronts a significant challenge due to limited resources of speech data and available ASR models. Initially, we validate the efficacy of training the n-gram model at the clause-level by contrasting its inference accuracy with that of the E2E ASR model when merged with language models trained on smaller lexical units. We then demonstrate that our approach achieves enhanced domain adaptation accuracy compared to Shallow Fusion, a previously devised method for merging an external language model with an E2E ASR model without necessitating additional training.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12spc
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pp.427-436
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2021
The article reveals and theoretically substantiates the trends of foreign language teachers' professional training in universities of Ukraine in terms of European integration, which are systematized in three areas: macro-level (system of education), meso-level (universities) and micro-level (subjects of educational process). The article aims to substantiate the trends of foreign language teacher training in the context of European integration and the main directions of creative use of constructive ideas of European experience in the innovative development of education. The article lights up the system for improving foreign language teacher training in universities, which is based on updated goals, content and approaches to the implementation of basic concepts, principles and features of teacher training in European experience, enable us to improve the quality of teacher training, its competitiveness in the European labor market. In the article developed the conceptual model of strategic development of the university in the conditions of European integration. It is emphasized that information technologies provide great opportunities for the development of professional skills and intellectual potential of future professionals. At present, the computerization of the educational process in higher education institutions is considered as one of the first and most promising areas for improving the quality of education. The article offered directions of internationalization of educational activity of university in the conditions of European integration. Diagnostic tools for the development of the university in terms of integration into the European educational space, individual rating and ranking of structural units of the university have been developed; main directions of activity of the laboratory of the skill of the teacher of higher school and methodical recommendations on the creation and the organization of work of scientific laboratories.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.45-50
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2020
A Language model with neural networks commonly trained with likelihood loss. Such that the model can learn the sequence of human text. State-of-the-art results achieved in various language generation tasks, e.g., text summarization, dialogue response generation, and text generation, by utilizing the language model's next token output probabilities. Monotonous and boring outputs are a well-known problem of this model, yet only a few solutions proposed to address this problem. Several decoding techniques proposed to suppress repetitive tokens. Unlikelihood training approached this problem by penalizing candidate tokens probabilities if the tokens already seen in previous steps. While the method successfully showed a less repetitive generated token, the method has a large memory consumption because of the training need a big vocabulary size. We effectively reduced memory footprint by encoding words as sequences of subword units. Finally, we report competitive results with token level unlikelihood training in several automatic evaluations compared to the previous work.
In this paper, we present a formal method for modeling and checking an enhanced version of the carrier sense multiple access with collision avoidance protocol related to the IEEE 802.11 MAC layer, which has been proposed as the standard protocol for wireless local area networks. We deal mainly with the distributed coordination function (DCF) procedure of this protocol throughout a sequence of transformation steps. First, we use the unified modeling language state machines to thoroughly capture the behavior of wireless stations implementing a DCF, and then translate them into the input language of the UPPAAL model checking tool, which is a network of communicating timed automata. Finally, we proceed by checking of some of the safety and liveness properties, such as deadlock-freedom, using this tool.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.11a
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pp.71-74
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2003
Today, s Businesses can only survive if they can sdapt fast, and this means their IT systems have to adapt too. A challenge for identifying and codifying reengineering expertise is to capture Both aspects of a successful enterprise business architecture(EBA) and suitable description language, with the contexts in which it works. In connected with the state of the art in the field of Web Services architecture and EBA, we propose to exploit the concept of business process execution language(BPEL), one among of description language. In addition, we review current a issue and problem of EAI and Workflow, and outline the main ingredients of a BPEL and EBA for building flexible Web Service. This paper is exploratory study in associated with enterprise architecture(EA) and description language.
This paper uses Delphi Method and statistics provided by the State Administration of Market Regulation of China, attempts to develop the scale index of language service industry in China. Coupled with practical investigation and theoretical framework of SCP paradigm, a deep analysis on market behavior, market structure, and market performance of the industry have been explored. First, the study indicates that the scale index of Chinese language services industry has experienced an upward trend from 10.481million RMB in 2008 to 351.403 million RMB in 2017. Second, majority of language services enterprises are situated in Chinese coastal provinces and there are variations in demand for language services. Third, the standardization of language services are minimal while most of the talents involve a single discipline background. Fourth, most enterprises utilize language tools while there is lack of technological innovation for utilization of language resources and enhancement of service quality. The author mainly suggests four strategies which include: cultivating multilingual services, strengthening the development of industrial informatization and technical innovation, and optimizing the industrial talents structure while also adjusting for industrial distribution and regional coordination, which propose the meaningful implications for the development of language service industry in China.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.128-134
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1999
기계번역이나 정보검색 등에 적용되는 자연언어처리기술에 있어서 구문분석은 매우 중요한 위치를 차지한다. 하지만, 문장의 길이가 증가함에 따라 구문분석의 복잡도는 크게 증가하게 된다. 이를 해결하기 위한 많은 노력 중에서 전처리기의 지원을 통해 구문분석기의 부담을 줄이려는 방법이 있다. 본 논문에서는 구문분석의 애매성과 복잡성을 감소시키기 위해 유한상태 변환기 (Finite-State-Transducer FSI)를 이용한 전처리기를 제안한다. 유한상태 변환기는 사전표현, 단어분할, 품사태깅 등에 널리 사용되어 왔는데, 본 논문에서는 유한상태 변환기를 이용하여 형태소 분석된 문장에서 시간표현 등의 제한된 표현들을 구문요소화하는 전처리기를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 기계번역기에서의 구문분석기 뿐만 아니라 변환지식의 모듈화를 지원하기 위해 유한상태 변환기를 이용하여 시간표현 등의 부분적인 표현들을 번역하는 방법을 제안한다. 또한 유한상태 변환기의 편리한 작성을 위하여 유한상태 변환기 작성 지원도구를 구현하였다. 본 논문에서는 전처리기의 적용을 통해 구문분석기의 부담을 덜어 주며 기계번역기의 변환부분의 일부를 성공적으로 담당할 수 있음을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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