1000 resultados para Java, Île de


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(POO) est l’utilisation de patrons de conception (PC). Un PC est un arrangement caractéristique de classes permettant d’offrir une solution éprouvée, tout en obtenant un code réutilisable et compréhensible. Plusieurs PC sont définis, dont 24 par la GoF [12] et plusieurs autres sont apparus par la suite. Le concept de PC est abstrait ce qui peut amener différentes interprétations. Ces différences peuvent aussi causer une mauvaise implémentation qui peut réduire les avantages d’utiliser ce patron. Ce projet consiste à concevoir un outil facilitant l’utilisation des PC. L’outil Génération et Restructuration de Patrons de Conception(GRPC) permet la génération automatique du squelette d’un patron de conception ainsi que la restructuration d’un code en le transformant structure respectant un PC. La génération et la restructuration automatique permettent d’obtenir un code uniforme et de qualité tout en respectant le patron de conception. La compréhension et la maintenance du code sont ainsi améliorées. GRPC est module d’extension pour l’environnement de développement Eclipse écrit en Java. Le code est conçu pour être facilement compréhensible et extensible. Les deux principaux objectifs de GRPC sont de restructurer (refactoring) une section de code vers l’architecture d’un patron de conception et de générer des squelettes de patrons de conception. Une interface graphique permet de guider l’utilisateur et d’aller chercher toutes les informations importantes pour le fonctionnement du logiciel. Elle permet aussi de configurer les éléments du patron de conception. Pour s’assurer de la possibilité d’effectuer une restructuration, chaque patron est associé avec une ou plusieurs règles qui analysent le code pour détecter la présence d’une structure particulière. Des procédures aident les développeurs à ajouter de nouveaux PC dans GRPC. GRPC fournit des fonctionnalités permettant d’implémenter quelques patrons de conception de la POO définis dans le livre Design Patterns : Elements of Reusable Object-Oriented Software.

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Les simulations ont été implémentées avec le programme Java.

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Le laboratoire DOMUS développe des applications sensibles au contexte dans une perspective d’intelligence ambiante. L’architecture utilisée présentement pour gérer le contexte a atteint ses limites en termes de capacité d’évoluer, d’intégration de nouvelles sources de données et de nouveaux capteurs et actionneurs, de capacité de partage entre les applications et de capacité de raisonnement. Ce projet de recherche a pour objectif de développer un nouveau modèle, un gestionnaire de contexte et de proposer une architecture pour les applications d’assistance installées dans un habitat intelligent. Le modèle doit répondre aux exigences suivantes : commun, abstrait, évolutif, décentralisé, performant et une accessibilité uniforme. Le gestionnaire du contexte doit permettre de gérer les événements et offrir des capacités de raisonnement sur les données et le contexte. La nouvelle architecture doit simplifier le développement d’applications d’assistance et la gestion du contexte. Les applications doivent pouvoir se mettre à jour si le modèle de données évolue dans le temps sans nécessiter de modification dans le code source. Le nouveau modèle de données repose sur une ontologie définie avec le langage OWL 2 DL. L’architecture pour les applications d’assistance utilise le cadre d’applications Apache Jena pour la gestion des requêtes SPARQL et un dépôt RDF pour le stockage des données. Une bibliothèque Java a été développée pour gérer la correspondance entre le modèle de données et le modèle Java. Le serveur d’événements est basé sur le projet OpenIoT et utilise un dépôt RDF. Il fournit une API pour la gestion des capteurs / événements et des actionneurs / actions. Les choix d’implémentation et l’utilisation d’une ontologie comme modèle de données et des technologies du Web sémantique (OWL, SPARQL et dépôt RDF) pour les applications d’assistance dans un habitat intelligent ont été validés par des tests intensifs et l’adaptation d’applications déjà existantes au laboratoire. L’utilisation d’une ontologie a pour avantage une intégration des déductions et du raisonnement directement dans le modèle de données et non au niveau du code des applications.

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Kartta kuuluu A. E. Nordenskiöldin kokoelmaan