6th OOPSLA Workshop on Domain-Specific Modeling (DSM'06) October 22, 2006, Portland, Oregon, USA
Julkaistu sarjassa
Computer science and information systems reports. TR, Technical reportsPäivämäärä
2006Julkaisija
University of Jyväskylä, Department of Computer Science and Information SystemsISBN
951-39-2631-1ISSN Hae Julkaisufoorumista
1239-291XAsiasanat
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
- Elektroniset kirjat [556]
Lisenssi
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Domain-specific risk and public policy
Kanninen, Ohto; Böckerman, Petri; Suoniemi, Ilpo (Palkansaajien tutkimuslaitos, 2018)We develop a method to estimate domain-specific risk. We apply the method to sickness insurance by fitting a utility function at the individual level, using European survey data on life satisfaction. Three results stand ... -
Reusable software components in domain-specific languages
Raunio, Antti (2001) -
Predicting domain-specific actions in expert table tennis players activates the semantic brain network
Wang, Yingying; Lu, Yingzhi; Deng, Yuqin; Gu, Nan; Parviainen, Tiina; Zhou, Chenglin (Elsevier, 2019)Motor expertise acquired during long-term training in sports enables top athletes to predict the outcomes of domain-specific actions better than nonexperts do. However, whether expert players encode actions, in addition ... -
Towards a meta-method for the engineering of situational evaluation methods for domain-specific modeling tools
Peltoniemi, Ari (2015)Sovellusaluemallinnus (Domain-Specific Modeling, DSM) on eräs ohjelmistotuotannon lähestymistavoista, jossa sovelluskehityksen abstraktiotasoa nostetaan ohjelmoinnista sovellusaluekeskeiseen mallinnukseen. DSM mahdollistaa ... -
Domain-specific transfer learning in the automated scoring of tumor-stroma ratio from histopathological images of colorectal cancer
Petäinen, Liisa; Väyrynen, Juha P.; Ruusuvuori, Pekka; Pölönen, Ilkka; Äyrämö, Sami; Kuopio, Teijo (Public Library of Science (PLoS), 2023)Tumor-stroma ratio (TSR) is a prognostic factor for many types of solid tumors. In this study, we propose a method for automated estimation of TSR from histopathological images of colorectal cancer. The method is based on ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.