基于上下文知识和空间概念地图的移动预测架构
软件体系结构课件3 软件体系结构层面的设计策略
分 析
阶
段
需求导出
需求描述
需求检查
不合格
生成功能规范 评审功能规范
体
设计体系结构风格
系
设
计
阶
设计构件
设计连接器
段
生成体系结构规范
不合格
评审体系结构规范
系
选择设计平台
统 设
计
阶
子系统设计
段
内部构件设计
接口设计
数据结构设计
算法设计
不合格
生成设计规范 评估设计规范
增量规划
使用设计空间对设计过程进行拆分
1
• 很多体系结构风格的数据流和控制流都是同构的，包括顺序 批处理风格，数据流网络和C/S风格架构，但是也有一些体系 结构风格是不同构的，例如黑板模型。
PSAS方法主流程
1.为系统需要提供的服务进行进行用例分析。需要提供的服务在架构功能说明书 中被指定。 2.对于每一个在用例中的服务，从构架库中选择最合适的构件，并且构件基础构 件列表。 3.如果基本构件列表中的每一个构件，通过4.5.2中的方法判别系统整体的构件 类型，如果所有的构件不是同一种类型，我们把最多的类型作为系统整体构件类 型。 4.如果基本构件列表中的每一个构件，通过4.5.2中的方法判别系统整体的连接 器属性类型，如果所有的连接器不是同一种类型，我们把最多的类型作为系统整 体连接器类型。 5.使用4.5.2中的方法绘制控制列表，判别系统的控制类型，包括拓扑结构和同 步方式 6.使用4.5.2中的方法绘制数据列表，判别系统的数据类型，包括数据拓扑和连 续性类型。 7.确定是或否同构 8.查找表4-1来判断最合适的软件体系结构风格。如果找不到最合适的，可以选 择有相对较多的共性的风格。
2024年度LTE基础知识通信基本概念介绍
连接eNodeB之间的接口，支持直接的数据传输 和信令交互，实现基站间的协同工作。
3
Uu接口
eNodeB与UE之间的无线接口，包括物理层、 MAC层、RLC层、PDCP层和RRC层等协议栈。
2024/2/2
22
网络安全机制
用户身份保密
通过加密和匿名机制保护用户身份不被泄露 。
数据加密传输
对传输的数据进行加密，保证数据在传输过 程中的安全性。
33
06
上行链路优化策略
2024/2/2
34
调度算法选择
轮询调度（Round Robin Schedulin…
按照用户设备的顺序轮流分配资源，保证公平性。
最大载干比调度（Max C/I Scheduling）
优先为信道质量最好的用户设备分配资源，提高系统吞吐量。
2024/2/2
比例公平调度（Proportional Fair S…
OFDMA（正交频分多址）
将高速数据流分解为多个并行的低速子数据流， 同时在一个频带内传输。
18
03
LTE网络架构与接口协议
2024/2/2
19
EPC核心网架构
2024/2/2
MME（Mobility Managem…
负责移动性管理、承载管理、用户的鉴权认证等。
S-GW（Serving Gateway）
降低网络延迟，提高用户 体验。
支持各种互联网应用，实 现端到端通信。
2024/2/2
4
发展历程及现状
2004年
3GPP启动LTE研究项目。
2008年
LTE第一个版本Release 8冻结。
2024/2/2
5
基于本体的地球空间信息上下文建模
、
下 文 信 息 总结 分 类 如 下
：
① 用 户环 境
、 、
，
地 理 位 置 ：包 括 用 户 当前 所 在
为
G IS
技术 和 产 业 发 展 的 新方 向
。
包括 用 户 位 置 标 志 附 近 的 人 社 会关 系 等 ；② 计 算 环 境 包 括 用 户
，
的位 置 用 户 所 感 兴趣 的 区 域 等 ；
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普适 计算 是
心
，
种 以人 为中
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环 境或情形 寻找适 合地 球 空 间信
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) 的 任 何信 息 所 谓 实 体 是 指
、
的 计 算 模 式 其 目标 是 将 由 通
息 上 下 文 的感 知计算模 型 是 首先
，
任何 与 用 户 和 应 用 交 互 相 关 的人
位置 或对象
，
信和 计算 器 构成 的信息 空 间与 人 们生 活 和 工 作 的物理 空 间融 为
基于上下文的位置预测研究
（ 东华 大学 ａ信 息科 学与技 术 学院 ； ． 息化 办公 室 ， ． ｂ信 上海 ２ １２ ） ０６ ０
摘 ． ：分析 了现有的三种预测用户下一时刻位置的方法， 要 即概率模型、 ａ ｏ 模型、 Ｍｒ ｖ ｋ 状态模型。在此基础上提
知服务 （ Ａ ｓ 已成 为人们 Ｅ常生活 的一部分 。位置感知 服务 Ｌ Ｓ） ｔ
１ 相 关研 究
在普 适计算移动环境 中， 的位 置信息一般包括两部分 用户
内容 ， 即位 置和时 间 ， 也就 是说 如果要 描述用 户 的位置 ， 要用
（ ） Ｌ， 来表示 ， 即在 ｔ 时刻用户处 在 位 置。要估计 用户将来
Ｋｅ ｏｄ ：ｕ ｉｕｔ ｓｃｍ ｕｉ ； ｏｔｘ－ ａ ｏ ｐ ｔ ｇ ｏａｉ — ａ ｏ ｕｉｇ ｐｏａｉｔ ａｒ ；ｌ ｓ ｃｒｇ ｓ ｙｗ ｒｓ ｂｑ ｉｕ ｏ ｐ ｔ ｇ ｃｎｅｔ ｗ ｒ ｃｍ ｕｉ ；ｌ ｔ ｎａ ｒ ｃｍｐｔ ； ｒｂ ｌｙｍ ｔｘ ｏ ｔ ｅｒ ・ ｏ ｎ － ｅ ａ ｎ ｃ ｏ ｗ ｅ ｎ ｂ ｉ ｉ ｇ ｉ ｉ ｅ－
第 ２ 第 １ 期 ５卷 １
２０ ０ ８年 １ １月
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌｃ ｔ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔ ｒ ｐ ｉ ａ ｉ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｏ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ １ １２ ． ｌ Ｎｏ ． ２ ｏ ｖ ０８
基 于 上 下 文 的位 置预 测 研 究 术
的位 置 ， 必须知道用户 当前 的位置 、 时间 以及相关 的历史数据 。 对位 置移 动的描述主要有单元描述法和地 图匹配法 。
人工智能基础(习题卷55)
人工智能基础(习题卷55)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]以下哪个函数可以生成一个指定范围的随机数组？A)randint()B)rand()C)random()2.[单选题]Iou表示的是（）A)两个框之间的重叠程度B)两个框的总面积C)两个框的相对大小D)一个框面积与周长比值3.[单选题]以下_____领域不是主要依赖于图像识别技术。
A)文字识别B)视频监控C)语音识别D)自动驾驶4.[单选题]RGB模型可以组合出( )种颜色。
A)256B)73578C)1735666D)167772165.[单选题]我们常说“人类是智能回路的总开关”，即人类智能决定着任何智能的高度、广度和深度，下面哪一句话对这个观点的描述不正确A)人类智能是机器智能的设计者B)机器智能目前无法完全模拟人类所有智能C)机器智能目前已经超越了人类智能D)机器智能和人类智能相互协同所产生的智能能力可超越人类智能或机器智能6.[单选题]一个简单的Series是由（ ）的数据组成的A)两个数组B)三个数组C)一个数组D)四个数组7.[单选题]假设n为整数，那么表达式 n&1 == n%2 的值为_______。
A)TRUEB)FALSEC)1D)28.[单选题]LSTM是一种什么网络？A)卷积神经网B)前馈神经网C)循环神经网D)孪生网络9.[单选题]下列哪个不是激活函数()。
A)sigmodB)reluC)tanhD)hidden10.[单选题]用户在求解问题时提供的初始证据，以及在推理中用前面推出的结论作为当前推理的证 据。
称为（ ）。
A)知识不确定性的表示B)证据不确定性的表示C)结论不确定性的表示D)过程不确定性的表示11.[单选题]关于列表、字典，下列描述那个不对？A)列表、字典不能互相嵌套B)字典各个键值对之间，没有先后顺序C)列表元素的序号从0开始D)列表中的数据可为任意类型，没有限制12.[单选题]（）服务实现主.配网模型元数据定义和差异对比；实现模型规范在线发布；实现元数据版本管理和数据版本管理。
基于上下文的领域本体概念和关系的提取
ｍａｎ ｙ ａ ｏ ｔｄ ｆ ｒｒｌｔ ｎ ｅ ｔ ｃｉ ｎ ｉ ｃ ｈ ｒ ｄｔ ｎ １ ｔ ｏ ｓｏ ｌ ｏ ｓｄ ｒ ｄ ｔｅ ｗ ｒ ｅ ｕ ｎ ｙ ｔ ｅ ｅｗｅｅ ｍａ ｙ ｓ ｂ ｉ ｌ ｄ ｐｅ ｏ ｅ ａｉ ｘｒ ｔ ．Ｓ ｎ ｅｔ ｅｔａ ｉ ｏ ａ ｈ ｄ ｎｙ ｃ ｎ ｉ ｅ ｅ ｈ ｏ ｄ ｆ ｑ ｅ ｃ ． ｈ ｒ ｒ ｎ ｕ — ｏ ａ ｏ ｉ ｍｅ ｒ
ｄｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ 一６ ５ ２ １ ． １０ ｌ ｏ ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０ ｌ３ ９ ． ０ ０ ０ ．２ ｓ
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｏ ｔｘ ・ ａ ｅ ｏ ｉ ｎ ｏ ｏ ｙ ｃ ｎ ｅ ｔ ｔ ｄ ｎ ｃ ｎ ｅ ｔｂ ｓ ｄ ｄ ｍａ ｎ ｏ ｔ ｌ ｇ ｏ ｃ ｐ ｅ ｔａ ｔ ｎ ａ ｄ ｒ ｌ ｔｏ ｘ ｒ ｃ ｉｎ ｘ ｒ ｃ ｉ ｎ ｅ ａ ｉ ｎ ｅ ｔａ ｔ ｏ ｏ
张玉芳 杨 ，
摘
芬 熊忠 阳 Leabharlann ， 陈小莉 （． １ 重庆 大学 计算机 学 院 ，重庆 ４ ０ ４ ； ． ０ ０ ４ ２ 重庆 广播 电视 大学 技 术 中心 ，重庆 ４ ０ ５ ） ０ ０ ２
要 ： 目前本体 学 习的研究 重点在 于概 念及 关 系的提 取 ， 概念提 取领域 一致度 与领域 相 关度 相 结合 的方 法取
第２ ７卷 第 １期
２１ ０ ０年 １月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔ ｒ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ７ Ｎｏ １ １２ ．
Ｊｎ ２ １ ａ． ００
基 于 上 下 文 的 领 域 本 体 概 念 和 关 的 取 米 系 提
基于上下文感知的移动计算应用
基于上下文感知的移动计算应用摘要：移动计算由最初简单的单一实体计算逐步发展到网络协同计算，而最新的发展方向则是可以对环境自适应的智能感知计算。
从上下文感知的角度研究了移动计算的基本方法，并通过近似选择、语境自动重构、语境信息和命令以及上下文触发动作对基于上下文感知的移动计算进行了结构建模和运行仿真，从而形成了较为完善的智能移动计算结构。
关键词：上下文感知；移动计算；近似选择；重构；上下文触发0 引言移动计算不会发生在单一的地点、单一的上下文中，而是跨越了众多的情境和地点，包括办公室、会议室、家里、机场、宾馆、教室、商场、公共汽车等。
用户可以通过无线便携机访问计算资源，并通过固定设备和计算机连接到本地网络。
这种新兴计算模式的一个重要方面就是不断变化的执行环境。
任务处理器、用户输入输出设备、网络容量、网络连接以及成本都会随时间和地点的改变而改变。
1 上下文感知计算移动分布式计算的关键就是要利用不断改变的环境信息。
而这些改变的环境要有能够在运行中感知上下文信息的新的应用类。
上下文感知软件根据位置来适应用户需求以及随着时间的推移发生变化的事情。
一个具有以上能力的系统能够检查计算环境并且对环境的改变做出反应。
上下文3个重要的方面是：你在哪里，你和谁在一起以及关联的原因。
上下文涉及的不仅仅是用户的位置，因为其他相关因素也是移动的、不断改变的。
上下文包括照明、噪声水平、网络连接、通信费用、通信带宽甚至是社会状况。
我们正在研究使用PARCTAB，它利用红外线蜂窝网络进行通讯。
Tab充当图形终端，大多数应用程序运行在远程主机。
1.1 近似选择近似选择是一种用户接口技术，强调临近的目标物体或使定位目标更容易被选择。
一般来说，近似选择涉及两个变量：“轨迹”和“选择”。
用户界面自动默认轨迹到用户的当前位置。
至少有3类定位目标选择使用这种技术。
第1类就是需要协同定位使用的计算机输入输出设备。
第2类是与你发生相互作用对象的集合。
《2024年基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测研究》范文
《基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉在众多领域得到了广泛应用。
其中，伪装物体检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
伪装物体指的是在特定场景中，通过伪装手段（如改变颜色、形状等）试图隐藏或混淆真实物体的存在。
伪装物体检测的目的是在图像或视频中准确地识别出这些伪装物体，为后续的图像处理和识别任务提供支持。
然而，由于伪装物体的多样性和复杂性，传统的伪装物体检测方法往往难以取得满意的效果。
因此，本文提出了一种基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测方法，旨在提高伪装物体检测的准确性和效率。
二、相关工作在伪装物体检测领域，传统的检测方法主要依赖于手工设计的特征提取器和分类器。
然而，这些方法往往难以应对复杂多变的伪装手段和场景变化。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的伪装物体检测方法逐渐成为研究热点。
这些方法通过训练大量的数据来学习图像中的特征和模式，从而实现对伪装物体的准确检测。
然而，现有的方法仍然存在一些局限性，如对上下文信息的忽视和边界信息的利用不足等。
三、方法本文提出的基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测方法主要包括以下两个部分：1. 上下文感知模块：该模块通过分析图像中的上下文信息，提取出与伪装物体相关的特征。
具体而言，我们利用卷积神经网络（CNN）来学习图像中的局部和全局特征，同时结合图像中的语义信息，如物体的形状、颜色等。
通过上下文感知模块，我们可以更准确地识别出伪装物体及其周围环境的关系。
2. 边界引导模块：该模块通过分析图像中物体的边界信息，提高对伪装物体的检测效果。
我们利用边缘检测算法来提取图像中的边缘信息，并结合上下文感知模块的结果，对边缘信息进行优化和补充。
通过边界引导模块，我们可以更准确地定位和识别出伪装物体的位置和形状。
四、实验为了验证本文提出的方法的有效性，我们在多个数据集上进行了实验。
实验结果表明，我们的方法在伪装物体检测任务中取得了显著的效果提升。
上下文感知计算的含义解释
上下文感知计算的含义解释
上下文感知计算（Context-Aware Computing）是计算机科学和人工智能领域的一个概念，它指的是计算机系统能够感知并理解用户当前的环境、状态和任务，以便提供更加个性化、智能化的服务和响应。
这种计算模式强调的是对用户上下文信息的捕捉、处理和应用，从而使得计算服务更加贴合用户的实时需求和环境变化。
在上下文感知计算中，上下文信息可以包括但不限于用户的位置、时间、活动、设备状态、周围人员、环境条件等。
系统通过传感器收集数据，然后利用软件对这些数据进行分析和理解，最终做出适应性调整或提供相关服务。
例如，智能手机可以根据用户所在位置提供定位服务，智能家居系统可以根据屋内光线强度自动调节灯光，而智能办公软件则可以根据会议安排和参与者的状态来提醒会议时间。
上下文感知计算的关键在于智能地利用上下文信息来改善用户体验。
这不仅要求硬件设备具备必要的传感能力，还要求软件系统能够处理和分析大量的上下文数据，并在此基础上作出合理的决策。
随着物联网（IoT）、大数据、机器学习等技术的发展，上下文感知计算正在逐渐成为现代计算环境的一个重要特征，并在智能手机、智能穿戴设备、智能家居、智能交通等多个领域得到应用。
6《6G知识定义的编排与管控白皮书》
前言1 前言1.1 背景与驱动力美国MIT 的D.Clark 教授在2003 年所提出的知识与知识平面（Knowledge Plane, KP）被认为是一个优秀的自智网络理论发展基础。
一方面，知识具有先验性，利用其中的经验或结果，可以加快AI 的决策速度和准确度。
另一方面，知识具有普适性，即，知识中蕴含的经验或结果在不同网络场景可以被复用，处理多种网络状态、网络问题，提高网络编排与管控的灵活性，避免重复工作。
然而，尽管“知识”具有上述优点，知识表征网络的范式制定、将“知识”融入网络运维框架、利用“知识”推动自智网络领域发展等相关工作却屈指可数。
另外，近年在业界兴起的闭环控制系统，可利用一系列机制和算法，使目标网络或目标系统可以自动化获取并分析数据、学习知识、做出判断、管理资源、优化运行策略等，通过多项能力针对性地解决前文所述的行业痛点。
不仅如此，使用闭环控制系统对构建智能化网络管理平台已成为许多组织的共识。
例如，2019 年，GSMA 发布《智能自治网络案例报告》。
同年，TMF 发布《自动驾驶网络白皮书》。
两个组织同时将目光聚焦于智能自智网络，均指出，闭环控制系统是发展自智网络的核心与关键之一。
1.2 相关标准进展1.2.1ETSIETSI 十分重视AI 技术在ICT 领域的应用，于2020 年6 月发布《AI 及其用于ETSI 的未来方向》白皮书。
2017 年2 月，ETSI 成立业界首个网络智能化规范组——体验式网络智能行业规范工作组（Experiential Networked Intelligence Industry Specification Group，ENI ISG）。
E NI ISG 定义了基于“感知-适应-决策执行”控制模型的认知网络管理架构，利用AI 和上下文感知策略来根据用户需求、环境状况和业务目标的变化来调整网络服务；通过自动化的服务提供、运营和保障以及切片管理和资源编排优化来提升5G 网络性能。
虚拟地理环境智慧树知到期末考试章节课后题库2024年黑龙江工程学院
虚拟地理环境智慧树知到期末考试答案章节题库2024年黑龙江工程学院1.可视化协同包括对数据协同模型协同、分析协同决策协同的可视化。
（）答案:对2.时间地理学是一门研究时间与空间相互关系的学科，作为个体行为过程的分析方法之一，整合了人类行为的空间和时间维。
（）答案:对3.场景数据具有多元、多维、多尺度的特征和全生命周期管理等特征。
（）答案:对4.群体,是为了某个目标，由两个或两个以上相互作用、相互依赖的个体的组合。
包括国家、企业、政府等。
（）答案:错5.地理时空大数据带来的模型驱动到数据驱动的转变，模型分析的思维转换为数据计算的思维。
（）答案:对6.我们把这样高度复杂、用于人类生产、消费、娱乐等社会生活的三维虚拟空间系统称之为虚拟地理环境。
（）答案:对7.地理过程模型是对地理现象、机理与过程的抽象与表达。
（）答案:对8.“GIS 之父” 罗杰·汤姆林森，认为虚拟地理环境在地理信息科学方面取得了显著的进步。
（）答案:对9.与传统GIS分析相比，虚拟地理环境分析具有涉及领域广，交互需求大，环境依赖复杂等特点。
（）答案:对10.虚拟地理环境的网络特征，是虚拟地理环境支持网络环境下分布式地理分析的支撑。
（）答案:对11.与群件相似，从时间的同步性和用户的空间分布，可以将 CVGE 分为四类，第一类为“同时一同地”，第二类为“同时一异地”，第三类为“异时一同地”，第四类则为“异时一异地”。
（）答案:对12.地理过程建模是通过地理信息方法和理论模拟地理过程，形式化地理过程的演化规律，最终得到地理过程模型。
（）答案:对13.人是社会性动物，无法脱离环境而单独存在。
（）答案:对14.空间数据库所管理是空间信息，所以只能用于诸如GIS这样的和地理信息相关的信息系统。
（）答案:错15.广义的地理过程：包括自然地理过程和人文地理过程。
（）答案:对16.基于虚拟地理环境的地理协同按照其网络结构可以分为C/S结构与B/S结构。
物联网应用技术专业介绍
物联网技术发展路线（II）
2010年前
2010-2015
2015-2020
2020以后
数据和信号处理
串-并行数据处理、QoS
能量-频谱感知的数据处理、上下文自适应的数据处理
上下文感知的数据处理与响应
可认知处理与决策优化
发现和搜索引擎
传感器发现、专有的域名服务
分布式注册-搜索机制、传感器及传感器数据的语义发现
以互联为特征
以智能服务为特征
以标识为特征
科学内涵：以“全面的感知、可靠的传输、智能化处理”为特征，连接现实世界和虚拟世界，以安全优质、随时随地提供可运营、可管理的信息服务为目标的全球化网络。
“十五年周期定律”
*
IBM前CEO郭士纳：计算模式每隔15年发生一次变革 1965年——大型机的商业应用 1980年——个人计算机的普及 1995年——互联网革命 2010年——物联网？？？
日本：“U-Japan” 战略
*
韩国：“U-Korea”计划
*
Friendly Government 友好的政府
Intelligent Land 智能的建筑
Regenerative Economy 可再生经济
Tailored u-life Service 定制化生活服务
F
I
R
S
T
五大重点应用领域
网络规模无限扩展技术 超高速骨干交换 高速桌面接入
1. 无线宽带
2. 宽带接入
3. IPv6技术
4. NGN技术
疆域覆盖、宽带接入
无限扩展、高速交换、质量可控
采集信息
融合信息
计算、处理与控制
信息处理技术
基于空间与时间上下文的深度学习目标检测算法
时序信息利用
将目标在连续帧中的时序信息进行整合，利用时序信息对目 标的位置、大小、姿态等进行约束，提高目标检测的鲁棒性 。
时间上下文深度学习模型设计
网络结构
设计适合处理视频数据的深度学 习网络结构，如卷积神经网络（ CNN）、循环神经网络（RNN ）等，以实现对视频数据的特征
实验验证与分析
01
数据集
选择具有代表性的目标检测数据集，如VOT、OTB等，进行实验验证。
02
实验设置
设定合理的实验参数，如训练批次大小、学习率等，进行模型训练和测
试。
03
实验结果
比较基于空间与时间上下文的深度学习目标检测算法与其他算法的性能
指标，如准确率、召回率、F1分数等。分析算法的优缺点，提出改进方
空间上下文特征
利用目标周围像素的上下文信息，提取目标的形状、大小、方向等特征。通过对目标周围像素的聚合和编码，得到目 标的上下文特征表示。
时间上下文特征
利用视频帧之间的时间相关性，提取目标在连续帧之间的运动、速度、轨迹等特征。通过对连续帧之间的目标进行匹 配和跟踪，得到目标的时间上下文特征表示。
特征融合策略
向。
05
结论与展望
本文工作总结
01 提出了一种基于空间与时间上下文的深度 学习目标检测算法
02
算法通过捕捉空间与时间上下文信息，提 高了目标检测的准确性和鲁棒性
03
通过实验验证了所提算法在多个数据集上 的有效性
04
与现有方法相比，所提算法在准确性和鲁 棒性方面具有优势
未来研究方向展望
欧盟第六框架计划
从欧盟第六框架计划看欧盟国际科技合作新动向郑家顺陈红从2003年5月起，十个欧洲国家将加入欧盟，使欧盟的成员国从15个激增到25个。
在经济全球化的今天，欧盟作为世界上最大的一个地区性的经济合作组织，具备强大的科技实力。
作为指导欧盟内部科学发展的框架计划，反映了当今世界的科技发展潮流和方向，指出了许多具有战略意义的科研方向。
一方面，框架计划将加强欧洲原有的优势项目，另一方面，欧盟也在争取一些具有重要战略意义的领域的突破。
一. 欧盟第六框架计划（FP6）简介欧盟第六个框架计划（FP6）是欧盟对2002年起未来五年内欧洲科研资金支持的主要指导。
它由欧盟委员会发起，经过审核，对公共和私人组织开放。
预期从2003年到2006年将投入175亿欧元，比第五个框架计划增加了17％，占2001年欧盟总预算的3.9%, 欧盟公共研究预算的6％。
《中国－欧盟科技合作协议》签订后，欧盟框架计划全面向中国敞开。
在第六框架计划中，欧盟第一次在所有研究领域中对非欧盟成员国提供经费支持。
第六框架计划有七个优先发展的研究领域：基因组学和与健康有关的生物技术；信息技术；纳米技术、智能材料与新的生产工艺；航空和空间技术；食品安全；可持续发展；知识社会中的公民与政府。
为了使研究取得最大的效益，目前在这些领域已经注入了120亿欧元的资金。
主要研究领域和资金分配如下：欧盟第六框架计划优先资助的研究领域和资金分配FP6 项目是多国合作项目。
一个项目要求至少有三个不同的欧盟成员国或协约国参与。
常见项目有如下特征：合作者6－12名，职能上具有互补性，至少由三至四个国家组成总体规模2百万－1千万欧元，有一些更大项目周期一般3－5年二．FP6的七个优先发展领域结合当今世界科技发展的趋势，FP6选择了具有重要战略意义的七个优先发展领域。
在其中有些领域欧盟已经占据了领先优势，FP6计划利用并保持这个优势，使欧洲成为未来世界的科技领先力量。
1．生命科学，基因组学和生物技术在过去的十年里，科学家已经完成人类和其他许多物种的基因组测序工作。
基于上下文空间感知的遥感图像旋转目标检测
基于上下文空间感知的遥感图像旋转目标检测在科技的海洋中，遥感技术犹如一艘航船，它载着人类对地球的好奇与探索，穿梭于云海之上，捕捉着地表的每一个细节。
然而，在这艘航船上，有一个难题一直困扰着航海者们——如何准确、高效地检测出遥感图像中的旋转目标。
今天，我们就来探讨一种全新的解决方案：基于上下文空间感知的遥感图像旋转目标检测。
首先，让我们想象一下，遥感图像就像是一张巨大的地图，上面密密麻麻地标注着各种地物信息。
而旋转目标，就像是这张地图上的一颗螺丝钉，虽然小，但却至关重要。
传统的目标检测方法，就像是用一把普通的螺丝刀去拧这颗螺丝钉，虽然能完成任务，但效率低下，且容易出错。
而基于上下文空间感知的方法，则像是一把智能螺丝刀，它能根据螺丝钉的大小、形状和周围环境，自动调整力度和角度，轻松完成拧紧任务。
这种方法的核心在于“上下文空间感知”。
简单来说，就是让计算机学会像人一样思考，不仅仅关注目标本身，还要关注目标所处的环境和背景。
这就好比我们判断一个人的身份时，不仅看他的长相，还要看他穿的衣服、所处的场合等。
通过这种方式，计算机能更准确地识别出遥感图像中的旋转目标。
那么，这种方法具体是如何实现的呢？首先，我们需要构建一个深度学习模型，让它学习大量的遥感图像数据，掌握各种地物的特征和规律。
然后，我们将待检测的遥感图像输入模型中，模型会自动提取图像中的上下文信息，包括地物的形态、纹理、颜色等特征，以及它们之间的空间关系。
接下来，模型会根据这些信息，判断出哪些区域可能是旋转目标，并给出相应的置信度评分。
最后，我们可以根据评分高低，筛选出真正的目标是哪一个。
这种基于上下文空间感知的方法，相比传统方法有诸多优势。
首先，它提高了检测的准确性。
由于考虑了更多的上下文信息，计算机能更全面地理解图像内容，减少误判和漏判的情况。
其次，它提高了检测的效率。
通过深度学习模型的自动化处理，我们不再需要人工干预每一个步骤，大大节省了时间和精力。
人工智能基本架构
人工智能基本架构简介人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是模拟人类智能行为的一门科学，旨在使计算机具备类似于人类的认知能力和智能思维。
人工智能的基本架构包含了感知、推理和决策三个核心模块，本文将就这三个方面进行详细阐述。
感知模块感知是人工智能系统与外界环境进行信息交互的过程，包括感知输入和感知处理两个主要环节。
感知输入感知输入通过传感器将外界环境中的数据转化为计算机可以理解的形式。
例如，摄像头可以将图像转化为像素点的表示形式，麦克风可以将声音转化为数字信号。
通过这些传感器，人工智能系统可以获取到各种形式的数据，为后续的处理提供基础。
感知处理感知处理是将感知输入进行处理和分析的过程，目的是从中提取有用的信息。
这一过程通常涉及到图像处理、音频处理、自然语言处理等技术。
例如，在图像处理中，可以通过计算机视觉算法检测、识别和分析图像中的物体和场景。
推理模块推理是指人工智能系统基于已有的知识和规则进行逻辑推理和推断的过程，用于从感知数据中间接推导出新知识。
知识表示在推理模块中，知识表示是非常关键的一环。
人工智能系统需要将已有的知识和规则以一种机器可以处理的形式进行表示，常用的表示方法包括逻辑知识表示、语义网络和本体论等。
通过这些表示方法，人工智能系统可以利用推理算法对知识进行推理和推断。
推理算法推理算法是人工智能系统进行推理和推断的核心技术。
常见的推理算法包括逻辑推理、概率推理和机器学习等。
通过这些算法，人工智能系统可以从已有的知识中得出新的结论，实现问题求解和决策制定的能力。
决策模块决策是指人工智能系统通过对感知数据的处理和推理推导出的结论，进行决策和行动的过程。
决策制定决策制定是通过对感知数据进行处理和推理，得出一系列可供选择的行动方案，并评估其可能的结果和风险。
人工智能系统可以利用决策树、强化学习和优化算法等方法进行决策制定。
行动执行一旦决策方案确定，人工智能系统就会执行相应的行动。
cbd模型构成逻辑
CBD模型构成逻辑1. 引言在当今信息爆炸的时代，海量的数据对于人类来说无疑是一种宝贵的资源。
然而，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）作为人工智能领域的重要分支，致力于研究和开发使计算机能够理解、处理和生成人类语言的技术。
在NLP领域中，语言模型是一种重要的技术手段，而CBD模型作为一种新兴的语言模型，具有很高的应用价值。
2. CBD模型概述CBD模型是一种基于深度学习的语言模型，其名称来源于模型的三个组成部分：Context、Backward和Decoder。
下面将对这三个部分进行详细介绍。
2.1 ContextContext是CBD模型中的第一个组成部分，它主要负责对输入的上下文进行建模。
在自然语言处理中，上下文是指在理解和生成句子时所依赖的前文或后文信息。
Context可以采用各种方式进行建模，例如利用循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）或者Transformer等模型。
通过对上下文进行建模，CBD模型能够更好地理解句子的语义和语法结构。
2.2 BackwardBackward是CBD模型中的第二个组成部分，它主要负责利用上下文信息预测当前词的后续词。
在传统的语言模型中，通常是根据前文来预测当前词，而Backward 则是从后文的角度出发进行预测。
这种双向的预测方式可以更全面地捕捉句子中的语义信息，提高模型的准确性和泛化能力。
2.3 DecoderDecoder是CBD模型中的第三个组成部分，它主要负责将上下文信息和后续词的预测结果进行融合，生成最终的输出。
Decoder可以采用各种生成模型，例如循环神经网络生成模型、Transformer生成模型等。
通过合理设计Decoder，CBD模型能够生成具有语义和语法正确性的句子。
3. CBD模型的构成逻辑CBD模型的构成逻辑可以总结为以下几个步骤：3.1 上下文建模首先，CBD模型需要对输入的上下文进行建模。
面向语义搜索的知识图谱构建与应用研究
面向语义搜索的知识图谱构建与应用研究随着信息技术的发展，人们在获取信息时面临越来越多的挑战。
传统的搜索引擎只能基于关键词匹配进行搜索，但这种方法忽略了语义信息。
为了更好地满足人们的需求，更准确地获取信息，语义搜索成为了一种热门的技术。
而知识图谱，作为形式化语义网络，可以有效构建语义搜索的基础，成为了一种非常强大的工具。
本文将探讨面向语义搜索的知识图谱构建与应用研究。
一、知识图谱的概念及构建知识图谱的概念起源于Web 3.0的概念，是指一种基于图论思想构建的丰富语义信息网络，其主要目的是让机器理解人类知识的组织方式，以此实现自然语言处理中的全面语义理解。
知识图谱是一个由节点和关系组成的有向加权图，其中节点代表实体或概念，边代表实体或概念之间的语义关系。
知识图谱是一个高度互联的网络，能够展示信息之间的关联和共现性，同时提供了一种全新的信息检索方法，使得人们能够从事实和概念之间的关联性中获得更多的知识信息。
知识图谱的构建需要结合语义抽取、实体识别、关系抽取和知识融合等多个技术，旨在将不同来源的知识整合成一个知识库，并通过对于知识库的持续更新使得知识库得到不断完善。
在现有的研究中，知识图谱的构建主要分为两种方式：手动构建和自动构建。
手动构建需要大量的工作力和耗时，需要专家和领域知识，但在实际应用中，由于数据量庞大，面临更新换代的问题。
这种方式逐渐显得比较无法应对大规模的数据构建和系统维护。
自动构建是采用自然语言处理、机器学习以及图论等技术从非结构化或半结构化数据源中自动提取数据，并将这些数据转化为结构化、具有图谱特征的知识库。
自动构建的优点在于其高效自动化，而缺点则在于存在噪音、误差等问题。
因此，对于知识图谱的构建，应该根据具体情况选择合适策略。
二、面向语义搜索的知识图谱的应用研究由于知识图谱可以实现信息的有机连接和展示，它已经应用于许多领域。
在搜索领域中，知识图谱的应用表现为在关键字来征集所涉及的实体或概念上下文信息，为用户提供更加准确的答案。
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二、相关工作
• Tabbane：用户属性中存储一系列的移动模式。移动用户 的位置由类似的移动行为决定。 • Liu and Maguire：继续Tabbane的方法：用一些基本移动行 为的重复次数来模拟用户的移动行为。 缺点：随着用户移动随机性的增加这些方法的准确度线性下 降。 近期predict趋势：通过用户长期的历史移动时间中存储所有 可能的移动路线和相关移动模式，例如统计预测方法。
• 信任分配和证据组合
四、移动预测框架
• 位置预测过程的四个阶段： 1. 信息收集 2. 证据提取 3. 决策 4. 查找路线
4.1 信息收集
• 收集下一个阶段使用的信息推断出用户将来的行 为。 • 包括 环境上下文和用户上下文
4.1.1 环境上下文
• 环境上下文描述用户周围的风景和环境信息，用 空间概念地图-Spatial Conceptual Map（SCM）表 示 • • Way Elementary Areas（WEA） • WSCM表示用户可以移动的区域：街道、高速公路 • OSCM表示用户感兴趣的路标：建筑、山
• CO 是一个跟路标有关的描述函数。例如Oi是一个 餐馆，
• 空间概念地图用一个稀疏矩阵MOAC表示。矩阵描 述了方向、邻接物和特性三个属性。
4.1.2 用户上下文
• 获取方法：穿戴传感器、观察用户的行为和与周 围环境的交互，推理依据或者用户反馈。 • 论文假设可以获得一个可靠的用户上下文提供者 ，通过查询应答机制来传递跟用户相关的数据。
• 这些工作都依赖于个体用户的移动模式。有两个 限制：
1. 用户行为的改变：用户到达新地点，用户历史数 据无法获得。 2. 录入移动历史数据需要很长时间。
三、Dempster-Shafer’s theory
• 用途：在一个由很高不确定度描述的环境中组合 不同的证据来进行决策。 • 优点：当证据积累到一个临界值时能够模拟缩小 假设的范围。 • 基于两个ideas： 1. 获得相关假设的信任等级 2. 当基于不同的证据的主体时，能够依据 Dempster’s rule组合这些信任等级。
• 规则：用户兴趣、用户的时间表约束和用户的目 标和任务。
4.3 决策
• 推理引擎使用使用Dempster rule结合每一对受信 任的假设来推理用户最有可能的将来位置。 • 有最高信任值的位置就是预测的用户将来的位置
5.4 路线查找
• 如果从用户现在位置到预测的将来位置有多条路 线，按如下规则择优： 1. 最短路径 2. 交通环境 3. 与用户活动的相关性
Thanks！
A Mobility Prediction Architecture Based on Contextual Knowledge and Spatial Conceptual Maps
目录
• • • • 一、介绍 二、相关工作 三、Dempster-Shafer’s theory 四、移动预测框架Fra bibliotek一、介绍
• 大多数现存的移动预测的方法是利用用户的历史 移动模式来计算用户将来可能的位置。
假设：用户的移动遵循特定模式并有一定的规律。 缺点：该类方法为用户服务之前需要一个训练阶段。 不适用于： 1. 用户到达一个全新的位置：旅游、出差。 2. 用户的移动模式有轻微改变。
• 本文提出的移动预测框架利用knowledge和 reasoning的组合，克服了上述缺点。 • 需要两个条件： 1. 环境和用户上下文信息：地图、用户属性和兴趣 2. 丰富的数学理论来推理出用户将来的位置。
4.2 证据提取
• 这一步利用DempsterShafer’s theory处理之前获取 的关于移动用户的信息来产生假设和证据的本体 。 1. 从所有可能的目的地产生识别框架Θ
OSCM代表从空间概念地图SCM获取的目的地。 2. 推理引擎使用2Θ域（Θ的所有子集）产生不同的 假设并应用不同的规则给每一个假设分配一个信 任质量值。