Aibar Un marco gratuito para el desarrollo de aplicaciones rápida
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Ciencias desarrollar Marco de Desarrollo estructura desarrollo de la ciencia DVELLICACIÓN DE AAPLICACIÓN

Aibar Descripción

Un marco gratuito para el desarrollo de aplicaciones rápida. AIBENCT (Banco de trabajo de inteligencia artificial) es un marco de aplicación de JAVA gratuito y de código abierto, de manera liviana, no intrusiva, con sede en MVC, destinado a desarrollar rápidamente aplicaciones basadas en escritorio, especialmente enfocadas en el dominio científico. Se creó dentro del Grupo de Investigación CANT centrado En el campo IA / Data-Minería, donde se han desarrollado varias aplicaciones a través de los últimos años resolviendo problemas reales y prácticos. Sin embargo, estas aplicaciones se aislaron entre ellos, con una reutilización marginal de código y con un trabajo de integración dura. En el campo IA, y más especialmente, en las aplicaciones de minería de datos, siempre realizamos estos tipos de operaciones: · Carga de datos, desde Algunos formatos / origen (archivos de texto, XML, bases de datos, etc.). · Diseño y definición de tipo de datos en el lenguaje de programación para respaldar la representación en memoria de los datos relacionados con el problema. · Realizar análisis de los datos (redes neuronales , sistemas borrosos, algoritmos genéticos, etc.). · Guardado de datos, a algún formato / destino (archivos de texto, XML, bases de datos, etc.). Cuando nuestro grupo se inició un problema real, se inició un nuevo desarrollo de aplicaciones (a menudo Desde cero), tomando los trozos de código (si es posible) de las aplicaciones anteriores y también desarrollando nuevos trozos de código para finalmente obtener una nueva aplicación centrada en el problema, codificada por el problema. Si está pensando que el AIBENCH es una minificación de datos (de inicio) Toolkit, tal Weka o la reciente API minera de datos Java (JSR-73 ), usted está equivocado, expliquemos. La diferencia básica entre nuestras aplicaciones con codificación dura fue la combinación diferente de estos trozos de código. Por ejemplo, a veces se aplicó una red neuronal a dos problemas diferentes, donde el origen de los datos era la diferencia única, por lo que solo necesitábamos reemplazar la operación de carga con una nueva. Teniendo en cuenta esta idea, nos encontramos esencial que la combinación en sí debe aislarse de las operaciones. Aquí es donde el AIBENCH viene como un marco nuevo para desarrollar este tipo de aplicaciones. Para lograr este aislamiento, fue necesario definir un modelo de operación, es decir, cómo se deben programar estos trozos de código (y los nuevos) para lograrlo. La combinación transparente y la reutilización de código. Si las operaciones están bien definidas (entrada / salida bien definida), podríamos lograr ese aislamiento y más beneficios que se explicen en las siguientes secciones. Requisitos: · Java ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Soporte adicional para las operaciones de habilitación / deshabilitación a través de llamadas de API Core · Soporte de la barra de herramientas. Consulte http://www.aibench.org/wiki/index.php/Toolbar · Nuevo plugin Management / Update Plugin (ahora pruebas). Consulte http://www.aibench.org/wiki/index.php/plugin_management_(now_testing) · Ayuda de ayuda nativa nueva. Consulte http://www.aibench.org/wiki/index.php/help · Nuevo plugin de documentores para generar informes técnicos de cualquier aplicación de AIBENCH · Algunas correcciones de errores.

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