Petri net
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1 天有情绪数据
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Petri网实现更快、更准确的生物神经网络电路仿真
研究人员开发了一种使用T-timed Petri网仿真生物神经网络电路的新颖方法，该方法比当前的仿真方法具有优势。这种新模型允许具有截止时间保证的实时执行，并且与连续时间动力学具有可分析处理的对应关系，独立于积分时间步长。通过仿真三个微电路：反馈抑制、侧向抑制和分层特征检测器，证明了这种Petri网描述的有效性，所有这些都以形式上有限的时间保证重现了预期的动力学特征。
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新方法实现跨组织消息日志的流程挖掘
研究人员开发了一种使用消息日志进行跨组织流程挖掘的新方法。该方法侧重于分析不同流程之间的通信，将消息交换转化为保留因果顺序的事件日志。然后，可以利用合成的事件日志来构建行业网络（Industry nets），对协作的业务流程及其交互进行建模。
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Petri网引导LLM生成并发Rust API测试
研究人员开发了一种新方法，利用大型语言模型（LLM）为并发有状态Rust API生成可执行测试。该方法使用Petri网引导LLM进行测试合成，Petri网代表API资源、生命周期条件和依赖关系。通过为代码合成提供受限的中间表示，基于Petri网引导的方法旨在克服当前LLM测试生成中的局限性，例如违反API先决条件或过度简化并发。该技术还包含一个局部忠实契约和一个结构修复循环，以在测试创建过程中保持预期行为。
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Petri网搜索在调度问题上优于MIP求解器
研究人员为资源受限项目调度问题（RCPSP）开发了一种新的启发式搜索方法。该方法将调度决策建模为带资源的定时转移Petri网中的转移。在标准基准测试上的实验表明，这种新方法在成功率和速度上都优于现有的混合整数线性规划求解器。