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1)  Activity Instance Context
活动实例上下文
2)  Process Instance Context
流程实例上下文
3)  activity instance
活动实例
1.
The formalized description of process instances and activity instances leads to very clear structure of the workflow engine, has easy cooperation of the heterogeneous workflow engines and guides the realization of the workflow engine function.
由于对过程实例和活动实例进行形式化描述,使得工作流机具有清晰的结构,易于不同的工作流机之间的协同工作,并且对工作流机的程序实现具有指导意义。
2.
According to the model of workflow based on Markov chain the relation of interoperability between the process object in logical realm and activity instance in active realm was di.
通过工作流逻辑领域和活动领域的划分 ,建立了逻辑领域的过程对象和活动领域的活动实例局部互操作行为模型和全局互操作行为模型 ,并分别对这两个行为模型内部的互操作逻辑关系进行了分析和研究 ,从对象和实例集成的角度对工作流的运作机理进行了探讨 ,为实现工作流模型的扩展和行为活动的复用提供了理论基础 。
4)  activity instances
活动多实例
1.
Through extension of the traditional workflow engine,scheduling policy of data flows in workflow of activity instances is presented,and the key scheduling algorithms are realized according to the validation rule of data consistency,such as data preparation and data.
根据数据流模型的特点定义了数据流元模型,创建了能够准确描述活动间细粒度接口数据交互的数据流二步建模法,并为其提供了一种图形表示;扩展传统工作流引擎,提出了活动多实例工作流中数据流的调度策略,以及根据数据一致性验证准则实现了数据准备、数据提交等关键调度算法,进而提出的虚拟活动实例概念解决了活动实例数据多版本的管理问题。
5)  Context-driven
上下文驱动
1.
Face Detection System Using Context-driven Multiple Bayesian Classifier;
基于上下文驱动多贝叶斯分类器的人脸检测定位系统
6)  real-context model
真实上下文模型
补充资料:保留上下文索引系统
      计算机辅助标引系统,又称保持原意索引法。英国伦敦分类法研究小组成员D.W.奥斯汀于1969~1970年研制成PRECIS-Ⅰ,1974年研制成PRECIS-Ⅱ,同年出版《PRECIS手册》(1984年修订再版)。1974年 PRECIS 被《英国国家书目》采用。它已被一些国家的文献情报机构用于编制检索刊物的主题索引、图书馆主题目录及图书馆分类目录主题索引等。汉语保留上下文索引系统也已研制成功。
  
  PRECIS是一个人机合作的标引系统。标引员先编出描述文献主题的短语,输入计算机。由计算机自动制成若干条索引款目并完成排序、编配参照和打印输出。PRECIS的款目一般包括领词、限定词、展示词和文献地址(出处)4 部分,分列两行,其格式如下:
  
  PRECIS采用换轨轮排法,将表示文献内容的每个主题词(假设有A、B、C、D4个主题词) 轮番排列在领词位置作为标目,其他主题词均作相应调整,这样可以产生出4 条索引款目,如下图:
  
  为保持文献主题原意(如A - B - C - D的次序),PRECIS还采用了一套职能符号,表示不同性质主题词之间的关系。如某文献主题为"英国中学教师的报酬",按PRECIS轮排法可产生下列索引款目(文献地址略):
  
  ①英国
  
  
  
  中学 教师 报酬
  
  ②中学 英国
  
  
  
  教师 报酬
  
  ③报酬 教师 中学 英国
  
  ④教师 中学 英国
  
  
  
  报酬
  
  以上4条款目的排序可按标目的字顺排列。
  
  PRECIS采用具有句法结构的叙词语言,并依据职能符号表进行主题分析,因此索引款目能较确切地表达文献主题,而且接近自然语言,可读性强。它把人工标引技术与计算机工作能力融为一体,编制速度快,费用低。PRECIS已成功地运用于英语、德语、法语、丹麦语、波兰语、泰米尔语和汉语等语言,并能实现不同语种索引款目之间的自动转译。奥斯汀因研制PRECIS曾先后荣获国际文献联合会颁发的阮冈纳赞奖和美国图书馆协会颁发的玛格丽特·曼奖。
  

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条