Évente több, mint százezren jelentkeznek, s bő nyolcvanezren jutnak be a hazai felsőoktatási intézményekbe, azonban a diplomáját nem mindenki kapja meg a várható időben, sőt, sokan vannak, akik egyáltalán nem szereznek diplomát. Az Oktatási Hivatal statisztikái alapján felállítható egy rangsor, hogy mely szakokon mekkora a sikeresen végzők és a lemorzsolódók aránya. Az informatikai képzésekben a hallgatók harmada nem fejezi be időben a képzést, s csak minden második kap diplomát. A pedagógus-és a művészeti képzésekből viszont mindössze a hallgatók negyede esik ki. Sok oka lehet annak, hogy egy hallgató nem fejezi be elkezdett tanulmá-nyait, lehet az financiális, képességbeli, magánéleti, de a motivációs tényezőknek is szerepe lehet. Vitathatatlanul fontos cél a lemorzsolódás csökkentése, több értelmezés és beavatkozási koncepció született ennek megoldására, ugyanis a lemorzsolódási arány majdnem kétszerese annak, amin túl már komoly problémának számít a jelenség. Jelen tanulmány célja hozzájárulni a hallgatói lemorzsolódás jelenségének értelmezéséhez, illetve a lemorzsolódás hátterében meghúzódó okok vizsgálatához a Debreceni Egyetem Gazdaságtudományi Kar hallgatói létszámadataira támaszkodva.1
Blockchain has become particularly popular due to its promise to support businesscritical services in very different domains (e.g., retail, healthcare). Blockchain systems rely on complex middleware, like Ethereum or Hyperledger Fabric, that allow running smart contracts, which specify business logic in cooperative applications. The presence of software defects in these contracts has notably caused failures, including severe security problems. In this paper, we use software-implemented fault injection (SWIFI) to assess the behavior of permissioned blockchain systems in the presence of faulty smart contracts. We emulate the occurrence of general software faults and also blockchain-specific software faults (e.g., missing require on transaction sender) in smart contracts code and observe the impact on the overall system dependability in terms of reliability and integrity. We also analyze the effectiveness of formal verification and runtime protection mechanisms in detecting the injected faults. Results indicate that formal verification and runtime protections have to complement built-in platform checks to guarantee proper dependability of blockchain systems. The work presented in this paper allows smart contract developers to become aware of possible faults in smart contracts and to understand the impact of their presence. It also provides valuable information for middleware developers to improve the overall fault tolerance of their systems.
Abstract. Supervisory control is the main means to assure a high level performance and availability of large IT infrastructures. Applied control theory is used in physical and virtualization based clustering, autonomic-, self-healing and cloud computing, but similar problems arise in any distributed environment. The selection of a compact, but sufficiently characteristic set of control variables is one of the core problems both for design and run-time complexity. Most results in the literature are based on a single algorithm for variable selection, but our measurements indicate that no single algorithm can generate faithful estimates for all the different operational domains. We propose to use a combination of different model extraction techniques on benchmark-like data logs. The main advantages of this multi-paradigm approach are twofold: it provides good parameter estimators for predictive control in a simple way; and supports the identification of the actual operational domain facilitating context-aware adaptive control, diagnostics and repair.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.