会员服务
可理解性 · 软件工程 · 编程语言 ·
2023 年 12 月 15 日
Technical Report: Unresolved Challenges and Potential Features in EATXT
翻译：暂无翻译
Weixing Zhang,Jörg Holtmann
Weixing Zhang,Jörg Holtmann

We developed a textual concrete syntax and a textual editor that supports it for the domain-specific language EAST-ADL, which we named EATXT. This document is a technical report that describes potential advanced features that could be added to EATXT that have not yet been implemented. The purpose of this report is to share our understanding of the relevant technical challenges and to assist potentially interested peers.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
专知会员服务
14+阅读 · 2020年2月1日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
语义Web知识库补全关键技术研究
国家自然科学基金
11+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
汉英篇章衔接对齐资源构建与分析研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
氢键(O:H-O)受激弛豫势能路径的键弛豫理论与声子谱学实验标定
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Soft Prompt Tuning for Cross-Lingual Transfer: When Less is More
Arxiv
0+阅读 · 2月6日
LLM Multi-Agent Systems: Challenges and Open Problems
Arxiv
0+阅读 · 2月5日
Skill Set Optimization: Reinforcing Language Model Behavior via Transferable Skills
Arxiv
0+阅读 · 2月5日
DrawTalking: Building Interactive Worlds by Sketching and Speaking
Arxiv
0+阅读 · 2月3日
ResDiff: Combining CNN and Diffusion Model for Image Super-Resolution
Arxiv
0+阅读 · 2月2日
BertRLFuzzer: A BERT and Reinforcement Learning Based Fuzzer
Arxiv
0+阅读 · 2月1日
Transformers in Time Series: A Survey
Arxiv
33+阅读 · 2022年2月15日
Transformers in Medical Imaging: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
HopRetriever: Retrieve Hops over Wikipedia to Answer Complex Questions
HopRetriever: Retrieve Hops over Wikipedia to Answer Complex Questions
Arxiv
10+阅读 · 2020年12月31日
Graph Neural Networks: Architectures, Stability and Transferability
Arxiv
13+阅读 · 2020年8月4日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
可理解性
软件工程
编程语言
相关VIP内容
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
专知会员服务
14+阅读 · 2020年2月1日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Soft Prompt Tuning for Cross-Lingual Transfer: When Less is More
Arxiv
0+阅读 · 2月6日
LLM Multi-Agent Systems: Challenges and Open Problems
Arxiv
0+阅读 · 2月5日
Skill Set Optimization: Reinforcing Language Model Behavior via Transferable Skills
Arxiv
0+阅读 · 2月5日
DrawTalking: Building Interactive Worlds by Sketching and Speaking
Arxiv
0+阅读 · 2月3日
ResDiff: Combining CNN and Diffusion Model for Image Super-Resolution
Arxiv
0+阅读 · 2月2日
BertRLFuzzer: A BERT and Reinforcement Learning Based Fuzzer
Arxiv
0+阅读 · 2月1日
Transformers in Time Series: A Survey
Arxiv
33+阅读 · 2022年2月15日
Transformers in Medical Imaging: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
HopRetriever: Retrieve Hops over Wikipedia to Answer Complex Questions
HopRetriever: Retrieve Hops over Wikipedia to Answer Complex Questions
Arxiv
10+阅读 · 2020年12月31日
Graph Neural Networks: Architectures, Stability and Transferability
Arxiv
13+阅读 · 2020年8月4日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
语义Web知识库补全关键技术研究
国家自然科学基金
11+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
汉英篇章衔接对齐资源构建与分析研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
氢键(O:H-O)受激弛豫势能路径的键弛豫理论与声子谱学实验标定
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top