DesCartes Builder: A Tool to Develop Machine-Learning Based Digital Twins
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | de Conto, Eduardo, Genest, Blaise, Easwaran, Arvind, Ng, Nicholas, Menon, Shweta |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Function+Data Flow: A Framework to Specify Machine Learning Pipelines for Digital Twinning
di: de Conto, Eduardo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: de Conto, Eduardo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Architecting Digital Twins for Intelligent Transportation Systems
di: Bhatt, Hiya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bhatt, Hiya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Build Optimization Using Digital Twins
di: Aïdasso, Henri, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aïdasso, Henri, et al.
Pubblicazione: (2025)
Approximation-Free Differentiable Oblique Decision Trees
di: Panda, Subrat Prasad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Panda, Subrat Prasad, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards MLOps: A DevOps Tools Recommender System for Machine Learning System
di: Shah, Pir Sami Ullah, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shah, Pir Sami Ullah, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Machine Learning-Based Error Mitigation Approach For Reliable Software Development On IBM'S Quantum Computers
di: Muqeet, Asmar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Muqeet, Asmar, et al.
Pubblicazione: (2024)
From Digital Twins to Digital Twin Prototypes: Concepts, Formalization, and Applications
di: Barbie, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barbie, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
Current Trends in Digital Twin Development, Maintenance, and Operation: An Interview Study
di: Muctadir, Hossain Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Muctadir, Hossain Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2023)
Continuous Management of Machine Learning-Based Application Behavior
di: Anisetti, Marco, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Anisetti, Marco, et al.
Pubblicazione: (2023)
Good Tools are Half the Work: Tool Usage in Deep Learning Projects
di: Panourgia, Evangelia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Panourgia, Evangelia, et al.
Pubblicazione: (2023)
Civil Servants as Builders: Enabling Non-IT Staff to Develop Secure Python and R Tools
di: Sharma, Prashant
Pubblicazione: (2025)
di: Sharma, Prashant
Pubblicazione: (2025)
Code Digital Twin: Empowering LLMs with Tacit Knowledge for Complex Software Development
di: Peng, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inverse Optimality for Fair Digital Twins: A Preference-based approach
di: Masti, Daniele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Masti, Daniele, et al.
Pubblicazione: (2025)
Digital Twin as a Service (DTaaS): A Platform for Digital Twin Developers and Users
di: Talasila, Prasad, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Talasila, Prasad, et al.
Pubblicazione: (2023)
Code Digital Twin: A Knowledge Infrastructure for AI-Assisted Complex Software Development
di: Peng, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Embedded Software Development with Digital Twins: Specific Requirements for Small and Medium-Sized Enterprises
di: Barbie, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Barbie, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Comprehensive Study of Machine Learning Techniques for Log-Based Anomaly Detection
di: Ali, Shan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ali, Shan, et al.
Pubblicazione: (2023)
An Expert Survey on Models and Digital Twins
di: Reif, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Reif, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Digital Twins for Software Engineering Processes
di: Kimmel, Robin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kimmel, Robin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Federated Digital Twin Platforms
di: Frasheri, Mirgita, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Frasheri, Mirgita, et al.
Pubblicazione: (2025)
SynthTools: A Framework for Scaling Synthetic Tools for Agent Development
di: Castellani, Tommaso, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Castellani, Tommaso, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards an Extensible Model-Based Digital Twin Framework for Space Launch Vehicles
di: Wei, Ran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wei, Ran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Digital Twin-based Out-of-Distribution Detection in Autonomous Vessels
di: Isaku, Erblin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Isaku, Erblin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Geospatial Machine Learning Libraries
di: Stewart, Adam J., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stewart, Adam J., et al.
Pubblicazione: (2025)
Data Virtualization for Machine Learning
di: Khan, Saiful, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khan, Saiful, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Generalized Feature Model for Digital Twins
di: Zech, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zech, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2026)
Continuous Integration Practices in Machine Learning Projects: The Practitioners` Perspective
di: Bernardo, João Helis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bernardo, João Helis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine Learning Systems are Bloated and Vulnerable
di: Zhang, Huaifeng, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhang, Huaifeng, et al.
Pubblicazione: (2022)
Optimising for Energy Efficiency and Performance in Machine Learning
di: Ferreira, Emile Dos Santos, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ferreira, Emile Dos Santos, et al.
Pubblicazione: (2026)
Analysing Python Machine Learning Notebooks with Moose
di: Mignard, Marius, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mignard, Marius, et al.
Pubblicazione: (2025)
Automated Trustworthiness Testing for Machine Learning Classifiers
di: Cho, Steven, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cho, Steven, et al.
Pubblicazione: (2024)
How do Machine Learning Models Change?
di: Castaño, Joel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Castaño, Joel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine Learning Operations: A Mapping Study
di: Chakraborty, Abhijit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chakraborty, Abhijit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding Practitioners Perspectives on Monitoring Machine Learning Systems
di: Naveed, Hira, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Naveed, Hira, et al.
Pubblicazione: (2025)
Applications and Challenges of Fairness APIs in Machine Learning Software
di: Das, Ajoy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Das, Ajoy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Automated Modernization of Machine Learning Engineering Notebooks for Reproducibility
di: Jin, Bihui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jin, Bihui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Verifying Machine Learning Interpretability Requirements through Provenance
di: Vonderhaar, Lynn, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vonderhaar, Lynn, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data Requirement Goal Modeling for Machine Learning Systems
di: Yamani, Asma, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yamani, Asma, et al.
Pubblicazione: (2025)
JetTrain: IDE-Native Machine Learning Experiments
di: Trofimov, Artem, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Trofimov, Artem, et al.
Pubblicazione: (2024)
TwinArch: A Digital Twin Reference Architecture
di: Somma, Alessandra, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Somma, Alessandra, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Function+Data Flow: A Framework to Specify Machine Learning Pipelines for Digital Twinning
di: de Conto, Eduardo, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Architecting Digital Twins for Intelligent Transportation Systems
di: Bhatt, Hiya, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Towards Build Optimization Using Digital Twins
di: Aïdasso, Henri, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Approximation-Free Differentiable Oblique Decision Trees
di: Panda, Subrat Prasad, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Towards MLOps: A DevOps Tools Recommender System for Machine Learning System
di: Shah, Pir Sami Ullah, et al.
Pubblicazione: (2024)