Model-Based Software and Systems Engineering : 12th International Conference, MODELSWARD 2024, Rome, Italy, February 21-23, 2024, Revised Selected Papers (Communications in Computer and Information Science 2547) / Herausgegeben:José/ Domí/nguez Mayo, Francisco/ Ferreira Pires, Luí/s/ Seidewitz, Edwin

Model-Based Software and Systems Engineering : 12th International Conference, MODELSWARD 2024, Rome, Italy, February 21-23, 2024, Revised Selected Papers (Communications in Computer and Information Science 2547) （2025. xx, 261 S. XX, 261 p. 235 mm）

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Model-Based Software and Systems Engineering : 12th International Conference, MODELSWARD 2024, Rome, Italy, February 21-23, 2024, Revised Selected Papers (Communications in Computer and Information Science 2547) （2025. xx, 261 S. XX, 261 p. 235 mm）

Herausgegeben:José/ Domí/nguez Mayo, Francisco/ Ferreira Pires, Luí/s/ Seidewitz, Edwin

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SPRINGER, BERLIN; SPRINGER NATURE SWITZERLAND; SPRING（2025/07発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 261 p.
言語 ENG
商品コード 9783031968402

Full Description

This volume constitutes the revised selected papers of 12th International Conference on Model-Driven Engineering and Software Development, MODELSWARD 2024, in Rome, Italy, during February 21-23, 2024.

The 7 full papers and 6 short papers included in this book were carefully reviewed and selected from 47 submissions. The papers are categorized under the topical sections as follows: Methodologies, Processes and Platforms; Modeling Languages, Tools and Architectures.

.- Methodologies, Processes and Platforms.
.- A Framework for Comparative Analysis of News Content: A Model-Based Approach.
.- Analyzing Side-Tracking of Developers Using Object-Centric Process Mining.
.- Enhancing Scenario-Based Modeling Using Large Language Models.
.- Model-Driven Development of Chatbot Microservices.
.- DynaTool: A Tool for Optimizing Hybrid Software Process.
.- Modeling Languages, Tools and Architectures.
.- Specifying, Analysing and Implementing Decision-Support System Architectures.
.- An Approach for the Comparative Evaluation of RequirementsFormalisation Approaches.
.- A Pluggable Type Checker for Representing Kinds of Quantities.
.- Model-Driven Engineering for Data Provenance: A Graphical W3C PROV Modeling Tool.
.- LLM as a Code Generator in Agile Model Driven Development.
.- A Modeling Framework for Hardware-Software Systems with Machine Learning Components.
.- Code Generation for Smart Contracts in Enterprise Application Integration.
.- Deploying Machine Learning for Automatic Metamodel Instance Generation.