ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

فائـدة التوسـع في الأدوات المفهوميـة لتصميم قاعدة معطيات علاقاتية فعالة

Benefit of Extending Conceptual Tools Used in Effective Relational Database Design

1356   0   20   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2003
  مجال البحث رياضيات
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

هدف هذا البحث إلى دراسة الأدوات المفهومية المستخدمة في النمذجة المفهوميـة لتطبيـق مـا، لمعرفة فائدة التوسع في تلك الأدوات من أجل تصميم قاعدة معطيات علاقاتية فعالة. قمنا لهذه الغاية بمعالجة مثالين تطبيقين جرى خلالهما استخدام مخططين مفهوميين لإنـشاء قاعـدة معطيات علاقاتية. و خلصنا إلى نتيجة رئيسة هي أنه تتحقق فائدة التوسع في الأدوات المفهومية من أجل تصميم قاعدة معطيات علاقاتية، عندما يتم تطبيقه في الأداة المستخدمة لبناء قاعدة المعطيات. و نظـراً لأن المرحلـة المفهومية لقاعدة المعطيات يجب أن تتسم برأينا بالوضوح و البساطة، لا ينصح بتطبيق التوسع في حالـة نمذجة المخططات المفهومية للأنظمة الضخمة ضمن قيد زمني محدد.

المراجع المستخدمة
Barker, R. (1989) Entity Relationship Modeling, U.S.A: R. R. Donnelly & Sons Company
Rumbaugh, J. and Jacobson, I. and Booch, G. (1998) The Unified Language Reference Manual, United States of America: Wesley Longman. Inc Press
Nosek, J.T. and Schwartz, R.B. (1988) “User Validation of Information System Requirements: Some Empirical Result”, Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. Vol. 14: No. 9, pp 1372-1375
قيم البحث

اقرأ أيضاً

بسبب ازدياد انتشار البيانات والاستخدام الواسع لمواقع التواصل الاجتماعي والتطبيقات المختلفة والتي تعتمد بشكلٍ رئيسي على العلاقات المعقّدة والمترابطة بين العديد من الكيانات التي تحتاج لنماذج محددة من قواعد البيانات من أجل القدرة على تخزينها واسترجاعها بكفاءة وسرعة، لذلك لم تعُد قواعد البيانات العلاقاتية (Relational Databases) تفي بالغرض أو تؤدّي جميع المتطلّبات التي تحتاجها العديد من الأنظمة الموزّعة والمواقع والتطبيقات البرمجية التي تحوي قواعد معطيات كبيرة، والتي بدورها تحتاج لسرعة وسهولة في الوصول إليها وإجراء العمليات المناسبة ضمنها. تشرح هذه الورقة بشكلٍ مختصر التحدّيات التي واجهت قواعد المعطيات العلاقاتية والطريقة التقليدية في التعامل مع البيانات، والأسباب التي أدّت للجوء إلى ما يُسمّى قواعد المعطيات غير العلاقاتية NoSQL (Not Only SQL)، بالإضافة للتطرّق إلى نظرية CAP وبعض أنواع NoSQL، مع التركيز على GraphQL كأحد تقنيات النّوع Graph.
حاولت هذه الدراسة الوقوف على ظاهرة من ظواهر الأداء اللغوي هي: "الترنم"، إذ تتجلى في هذه الظاهرة كيفية أداء الّنص اللغوي و تنوع وسائلها اللغوية، التي قد تكون بإشباع حركة أو بإضافة لاحقة أو إبدال مدّ أو حذفه. و خلصت الدراسة إلى أنَّ الترنم هيئة مقصودة من الأداء الصوتي تغلب في الشعر، و تقوم على المدّ و الترجيع؛ لتحقيق التطريب من خلال المد بالحركات الطويلة أو الاستعانة بلاحقة غالباً ما تكون لاحقة التنوين. و ليس الترنم مقصوراً على تنوين الترنم، بل يتحقق في بعض أنواع التونين الأخرى. فالترنم بالنون جائز لا إشكال فيه و إن خالف رأي بعض النحويين، لما للنون من قيمة إيقاعية محببة، و غنّة ذات ترددات موسيقية متناسقة. كما خلصت الدراسة إلى أنَّ الترنم يختلف عن الإنشاد الذي لا يعدو رفع الصوت بالإلقاء من غير تغنٍ أو تطريب، و مظهره إبدال المدة نوناً أو إلزام آخر الكلم التسكين.
تكمن أهمية البحث في ضرورة مواكبة التطور التكنولوجي لنظم الحاسب، والتقنيات و الأساليب الحديثة خاصة نظم المعلومات الجغ ا رفية في جمع و تخزين و تحليل و إخ ا رج المعلومات المكانية و ربطها بالمعلومات الوصفية ووضع النماذج و السيناريوهات أمام المخططين و صانعي الق ا رر لتساعدهم في عمليات التخطيط و إيجاد الحلول المناسبة لمختلف المشاكل .
يهدف البحث إلى دراسة كيفية إضافة عناصر جديدة إلى قاعدة بيانات برنامج Multisim أو كيفية نمذجة عنصر باستخدام اللغة البرمجية C++ من أجل استخدام هذا العنصر فيما بعد في تصميم و تركيب الدارات و الأجهزة الالكترونية. تحتوي قاعدة بيانات Multisim نماذج مدمجة لأغلب الأجهزة الالكترونية، و تهدف الدراسة إلى وضع أسس و طريقة لنمذجة العناصر الالكترونية غير الموجودة ضمن قاعدة بيانات برنامج Multisim (أو موجودة و بقيم مغايرة), و التي نحتاجها أثناء استخدام هذا البرنامج في عملية النمذجة و المحاكاة لدارة ما. و قد تم اقتراح أسلوب نمذجة الشيفرة Code modeling للوصول إلى هذا الهدف, و يعتمد هذا الأسلوب على سلوك الجهاز أو العنصر المنمذج. و تبين الدراسة كيفية إنشاء نموذج شيفرة Code model لمكثف بقيم محددة و مغايرة للموجودة ضمن قاعدة البيانات و إضافته إليها.
يجعل معالجة اللغة الطبيعية الحديثة (NLP) استخداما مكثفا لأساليب التعلم العميق بسبب الدقة التي تقدمها لمجموعة متنوعة من التطبيقات.نظرا للتأثير البيئي الكبير للبيئة للتعلم العميق، تم اقتراح تحليل التكلفة والفائدة بما في ذلك بصمة الكربون وكذلك تدابير ال دقة لتحسين توثيق استخدام أساليب NLP للبحث أو النشر.في هذه الورقة، نراجع الأدوات المتاحة لقياس استخدام الطاقة وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون لأساليب NLP.نحن تصف نطاق التدابير المقدمة ومقارنة استخدام ستة أدوات (تعقب الكربون، تعقب تأثير التجريب، الخوارزميات الخضراء، تأثير ثاني أكسيد الكربون، واستخدام الطاقة والاستزمي) على تجارب التعرف على الكيان المسماة المنجزة على إعدادات حسابية مختلفة (الخادم المحليمقابل مرفق الحوسبة).بناء على هذه النتائج، نقترح توصيات قابلة للتنفيذ لقياس الأثر البيئي بدقة تجارب NLP.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا