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Johannes Mäkelburg
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新的GNN4PPM方法利用R-GCN增强预测性流程监控
研究人员开发了GNN4PPM，一种用于预测性流程监控（PPM）的新方法，该方法利用关系图卷积网络（R-GCN）。该方法使用RDF语义将事件日志数据表示为异构知识图，从而能够预测所有下一个事件及其完整数据负载。实验表明，与现有的最先进解决方案相比，GNN4PPM在复杂场景中提供了更高的准确性和适用性。
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New method models and repairs uncertainty-driven inconsistencies in Cyber-Physical Systems
研究人员开发了一种新方法来管理网络物理系统（CPS）中由不确定性引起的不一致。通过将不一致重新表述为干预响应建模问题，他们可以训练一个代理模型来根据传播的不确定性几何形状预测不一致。与传统的蒙特卡洛方法相比，这种方法显著减少了评估时间，能够对不确定性驱动因素进行更广泛的分析，并有助于通过最小干预来恢复系统一致性。