上下文感知技术在智能环境系统中的应用及举例
小度写范文【上下文感知技术―给移动应用加上智能】 上下文感知模板
【上下文感知技术―给移动应用加上智能】上下文感知在传统的移动应用中加入上下文感知(context-aware)技术,能赋予移动应用新的能力,比如,仓库的保管员能迅速找到货架上的物品、客户能找到最合适的销售人员,从而大大提高员工的工作效率。
到目前为止,很多企业在智能手机或者其他移动设备的基础上建立起了自己的移动应用,特别是在仓储和物流行业,这些应用大大提高了员工的生产效率,给企业带来了明显的竞争优势,也证明了员工手头掌握的信息越充分就越可能抓住稍纵即逝的商业机会这一道理。
不过,在一些专业人士看来,大部分已经建立移动应用的企业并没有充分发挥出移动应用的优势。
比如,尽管这些企业把一些关键数据发送到员工的移动设备上,帮助他们实施客户关系管理、指导完成户外的各种服务,但是,如果能给这些员工提供更丰富的信息,特别是与角色有关的信息,他们完全可以发挥更大的作用。
要提供相关的信息,就要用到上下文感知技术(context-aware)。
在一个支持上下文感知的环境中,传感器、RFID标签、智能手机等无线设备能把位置信息、员工状态(如离线、在线、忙等)以及其他信息发送到网络中,而专门的软件会捕获、存储、分析这些数据,然后通过网络把终端设备所需的相关信息(即上下文)发送回来。
“我们可以这么看这里所说的上下文,它就是那些能帮助人们或者系统更快地做出决策的信息。
”Cisco移动解决方案高级经理Chris Thompson介绍说,“上下文感知技术的目的就是尽可能地把各方面的信息提供给应用系统,这些信息与使用该系统的人的角色定位明确相关。
” “上下文感知计算具有非常广的应用前景。
”Gartner分析师William Clark说,到2013年,全球500强中超过半数的公司会应用上下文感知技术。
他预计,其中80%的应用将与移动应用相关。
找出隐藏的物品早期的上下文感知移动项目通常是在无线应用中加上位置信息。
例如,美国佛罗里达州TMH医院(Tallahassee Memorial HealthCare)从2006年年末就开始使用位置服务来跟踪和管理医院资产。
移动计算中的上下文感知与智能服务研究
移动计算中的上下文感知与智能服务研究随着移动计算技术的不断发展和普及，人们对于移动设备所提供的个性化、智能化服务的需求也越来越高。
为了满足用户的需求，并提供更好的用户体验，上下文感知和智能服务成为了移动计算领域的研究热点。
上下文感知是指移动设备通过感知用户的环境、行为、位置等信息，来理解用户的需求和上下文背景，从而提供个性化、智能化的服务。
上下文信息可以包括用户的位置、温度、光线、声音等感知到的环境信息，用户的行为模式、社交关系等学习到的用户信息，以及其他与用户和环境相关的数据等。
在移动计算中，上下文感知的关键技术包括传感器、位置识别、行为分析、用户建模等。
传感器可以感知到用户的环境信息，如温度传感器、光线传感器、加速度传感器等。
位置识别可以通过GPS定位、WiFi定位、蓝牙定位等方式获取用户的位置信息。
行为分析可以通过分析用户的移动模式、使用习惯等来推断用户的需求和意图。
用户建模可以通过学习用户的历史行为和喜好，来预测用户的需求和提供个性化的服务。
基于上下文感知的移动智能服务可以是各种形式的，如智能导航、个性化推荐、智能助理等。
智能导航可以根据用户的位置信息和目的地，提供最优的导航路径和交通状况的实时更新。
个性化推荐可以根据用户的兴趣和历史行为，推荐适合用户的新闻、音乐、电影等内容。
智能助理可以根据用户的日程安排、行为习惯等，为用户提供日常生活中的各种便利和帮助。
为了实现上下文感知和智能服务，移动计算中需要一系列的技术支持，包括数据采集、数据分析、上下文推理、智能决策等。
数据采集是指从多种传感器和数据源中采集上下文信息和用户行为数据。
数据分析是指对采集的数据进行分析和挖掘，以提取有用的信息和模式。
上下文推理是指从分析的数据中推理用户的需求和上下文背景，以为后续的智能决策提供依据。
智能决策是指基于推理的结果，为用户提供智能化的服务和建议。
另外，移动计算中还面临着一些挑战和问题。
首先是隐私和安全问题。
浅谈上下文感知技术及其应用
浅谈上下文感知技术及其应用【摘要】上下文感知是指系统能够有效地利用上下文信息(如用户位置,时间,环境参数,邻近的设备和人员,用户活动等)进行对未来事情的推断。
随着计算机网络和移动技术的快速发展,当人们之间互相作用的时候,他们之间隐含的使用上下文信息来推断和解释他们的实际情形。
本文主要就上下文感知技术及其在现代生活中的重要地位进行了分析。
【关键词】上下文感知技术上下文感知技术的应用1 、引言随着计算机网络和移动技术的快速发展,当人们之间互相作用的时候,他们之间隐含的使用上下文信息来推断和解释他们的实际情形。
本文主要就上下文感知技术及其在现代生活中的重要地位进行了分析。
例如:当老师或学生进入教室时,可以将资源有限且处理能力低下的移动设备(如手机)的应用程序动态迁移到附近的资源丰富且处理能力强大的静态计算机上。
然而,这种信息的迁移既费时又费力。
因为没有为这些设备提供全局性的控制和协调机制。
上下文是能够用来描述一个实体环境的任何信息,这些信息能够用来描述一个实体确定的一方面。
实体可以是一个人、地点和被认为在用户和应用程序之间交互作用的对象,还包括用户和应用程序本身。
如果一个系统能够使用上下文来适配它的行为到用户的事务,那么这个系统就被认为是上下文感知。
上下文感知系统的一个关键要点就是上下文信息的处理和提供。
2 、上下文信息提供技术随着计算机、移动计算以及传感器网络的发展,计算变得无处不在。
1991年美国的马克•维瑟2博士于提出了普适计算,这种计算模式的最终目标是将由通信和计算机构成的信息空间与人们生活和工作的物理空间融为一体,支持用户“随时随地”并“透明”地获得符合其个性化需求的信息服务。
普适计算模式要求计算设备能够感知用户所处的上下文及其变化,并做出相应的动作。
研究人员把这种能感知用户上下文信息进而调整系统行为的技术称为上下文感知技术。
大家比较公认的第一个上下文感知应用项目是1992年Schilit.B和上下文感知系统的一个关键要点就是上下文信息的处理和提供。
上下文感知系统若干关键技术研究
上下文感知系统若干关键技术研究一、本文概述随着信息技术的快速发展，上下文感知系统已成为当前研究的热点领域。
本文旨在探讨上下文感知系统的若干关键技术研究，包括上下文信息的获取、处理、融合与应用等方面。
通过对这些关键技术的深入研究，我们期望能够推动上下文感知系统在实际应用中的发展，提高系统的智能化水平和用户体验。
本文将介绍上下文感知系统的基本概念和原理，阐述其在实际应用中的重要性。
接着，我们将重点分析上下文信息的获取技术，包括传感器技术、自然语言处理技术等，并探讨这些技术在不同场景下的应用。
在此基础上，我们将进一步探讨上下文信息的处理与融合技术，研究如何实现多源信息的有效整合和利用。
我们将探讨上下文感知系统在各个领域的应用，包括智能家居、智能交通、医疗健康等。
通过实际案例的分析，我们将展示上下文感知系统在提高生活便利性、提升工作效率以及改善用户体验等方面的巨大潜力。
我们也将对上下文感知系统未来的发展趋势进行展望，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、上下文感知系统的理论基础上下文感知系统作为一种先进的信息处理技术，其理论基础涵盖了多个学科领域，包括、计算机科学、认知科学、人机交互等。
这些领域的研究成果为上下文感知系统的发展提供了坚实的理论基础和技术支持。
人工智能和机器学习理论为上下文感知系统提供了强大的数据处理和分析能力。
通过利用机器学习算法，系统可以自动地从海量数据中提取有用的信息，识别出与上下文相关的关键特征，并构建出准确的上下文模型。
这些模型可以帮助系统理解用户的行为和意图，从而为用户提供更加个性化的服务。
认知科学和人机交互理论为上下文感知系统提供了对用户行为和心理状态的理解。
认知科学研究人类如何获取、存储、处理和使用信息，而人机交互则关注如何设计有效的交互界面和交互方式，使得用户能够轻松地与系统进行沟通和交流。
这些理论为上下文感知系统提供了对用户意图和需求的深入理解，使得系统能够更好地适应用户的需求和习惯。
ai上下文理解
ai上下文理解AI上下文理解的意义及应用随着人工智能技术的快速发展，AI上下文理解成为了一个备受关注的热门话题。
AI上下文理解是指让人工智能系统具备理解和应用上下文信息的能力，从而能够更好地理解人类语言和行为，实现更智能化的应用。
在过去，人机交互主要依赖于人们输入的指令和计算机的程序逻辑。
然而，这种方式存在语义理解的局限性，无法真正理解人类的意图和背后的上下文。
而AI上下文理解的出现，填补了这一空白，使得人机交互更加自然和智能化。
AI上下文理解在自然语言处理领域大放异彩。
传统的自然语言处理系统主要基于关键词匹配和语法分析，无法很好地理解上下文信息。
而AI上下文理解技术可以通过分析文本中的上下文关系和语义信息，准确判断句子的含义，实现更精确的语义解析和语义理解。
这对于机器翻译、情感分析、智能客服等应用具有重要意义。
AI上下文理解在智能推荐系统中发挥了重要作用。
传统的推荐系统主要依赖于用户的历史行为和兴趣标签，无法很好地考虑到上下文信息。
而AI上下文理解技术可以分析用户当前的环境和情境，结合用户的历史数据，更准确地理解用户的需求和偏好，从而实现更智能化的个性化推荐。
这对于电商平台、音乐平台、新闻推荐等应用有着重要的价值。
AI上下文理解还在智能交通、智能家居等领域有着广泛的应用。
在智能交通领域，AI上下文理解可以通过分析交通状态、车辆位置等信息，实现交通流量预测、路线规划、智能驾驶等功能，提升交通效率和安全性。
在智能家居领域，AI上下文理解可以通过分析家庭成员的行为和环境信息，实现智能家居设备的自动化控制，提供更便捷和智能化的生活体验。
然而，AI上下文理解技术还面临着一些挑战和困难。
首先是数据的获取和处理问题。
AI上下文理解需要大量的数据作为支撑，但是获取和标注大规模的上下文数据是非常困难的。
其次是语义理解的复杂性。
人类语言的语义是非常丰富和复杂的，如何准确地捕捉并表示语义信息是一个非常具有挑战性的问题。
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。
上下文感知技术在移动互联网中的应用研究
上下文感知技术在移动互联网中的应用研究随着移动互联网的发展和普及，我们的生活方式和社会方式也在不断地改变和升级。
越来越多的人选择通过手机和电脑来进行沟通和交流，移动互联网已成为现代社会重要的通讯方式之一。
在这种以人为中心的通讯方式中，上下文感知技术的应用越来越得到人们的关注。
本文将会从以下几个方面，分析上下文感知技术在移动互联网中的应用研究。
一、上下文感知技术简介上下文感知技术是一种智能化的技术，它通过感知用户在现实生活环境当中所处的情境，了解用户的需求并识别相关的情境因素，是一种能够将信息和环境信息相结合的移动技术。
这种技术可以快速识别用户情境和相关的时间、地理位置和社会关系等因素，从而为用户提供更加个性化、智能化的服务。
二、上下文感知技术在移动互联网中的应用1.个性化推荐在移动互联网应用中，上下文感知技术可以通过收集用户的浏览记录、阅读习惯、位置信息等方面，提供智能化的个性化推荐服务，帮助用户更加准确的获取感兴趣的信息。
例如，当用户到达一个新的城市时，上下文感知技术可以根据用户的位置信息和搜索历史推送相关的旅游景点、美食餐厅等信息，从而更好地为用户提供个性化的服务。
2.智能医疗上下文感知技术还可以在医院、健康检查及日常健康方面进行应用。
通过应用智能传感器技术和智能算法，上下文感知技术可以实时监测用户的健康状况，及时提供健康建议和预警信息。
同时，这种技术也可以为医护人员提供智能化的数据支持，更好地为患者提供医疗服务。
3.交通出行在交通出行方面，上下文感知技术可以通过收集用户的出行记录、交通状况以及天气信息，提供更加舒适、智能的出行服务。
例如，当用户正在出门时，上下文感知技术可以提供该路段的交通状况和路况信息，从而为用户提供更加合理的出行路线，提高用户的出行效率。
4.智能家居在智能家居方面，上下文感知技术可以通过收集用户在家的行为和习惯进行优化，提供更加便捷、生活化的家居服务。
例如，当用户回到家中时，上下文感知技术可以自动调整家中的温度、灯光等设备，成为用户良好的家居助手。
人工智能常见应用案例
人工智能常见应用案例人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今科技领域最炙手可热的话题之一。
随着技术的不断进步和发展，越来越多的应用案例涌现出来，给人们的生活带来了巨大的改变和便利。
本文将深入探讨人工智能常见的应用案例，并分享我的观点和理解。
1. 语音助手（Voice Assistants）语音助手是人工智能在日常生活中的一个重要应用。
通过语音识别和自然语言处理技术，语音助手能够理解人们的语音指令并提供相应的服务。
苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google助手等都是被广泛应用的语音助手。
它们可以回答问题、提供实时天气、播放音乐、控制智能家居设备等。
我认为语音助手的普及给我们的生活带来了极大的方便，特别是在忙碌的时候能够通过语音指令完成很多操作。
然而，对于隐私保护和数据安全问题，我们也需要保持警惕。
2. 图像识别（Image Recognition）图像识别是人工智能在计算机视觉领域的一项重要应用。
通过深度学习和神经网络等技术，图像识别可以对图像进行分类、定位和分割等操作。
这项技术在人脸识别、车辆识别、物体检测等领域有广泛的应用。
我认为图像识别的发展对于安全监控、智能交通等领域有着极大的意义。
人脸识别技术可以应用在安全门禁系统中，提高进出人员的管理效率和安全性。
3. 自动驾驶（Autonomous Driving）自动驾驶是人工智能在交通领域的一大突破。
通过使用传感器、人工智能算法和实时数据等技术，自动驾驶车辆可以在没有人类干预的情况下实现行驶、转向和停车等操作。
当前，一些汽车制造商和科技公司已经开始研发和测试自动驾驶汽车。
我认为自动驾驶技术的应用有望大幅提高交通安全性，减少交通事故，提高道路利用率。
然而，也需要解决监管政策、法律责任和安全保障等重要问题。
4. 个性化推荐（Personalized Recommendations）个性化推荐是人工智能在电子商务和娱乐领域的重要应用。
《2024年上下文感知推荐系统若干关键技术研究》范文
《上下文感知推荐系统若干关键技术研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，信息过载问题日益突出，如何有效地为用户提供个性化、精准的推荐服务成为了研究的重要方向。
上下文感知推荐系统作为解决这一问题的有效途径，受到了广泛关注。
本文旨在探讨上下文感知推荐系统的若干关键技术研究，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、上下文感知推荐系统的基本原理上下文感知推荐系统是一种基于用户上下文信息，为用户提供个性化推荐服务的系统。
其基本原理包括数据收集、上下文信息提取、推荐算法设计以及结果展示等环节。
系统通过收集用户的各种行为数据、环境数据等，提取出用户的上下文信息，再结合推荐算法，为用户生成符合其兴趣和需求的推荐结果。
三、关键技术研究1. 数据收集与处理技术数据是上下文感知推荐系统的基石。
为了获取准确的用户上下文信息，需要收集用户的各种行为数据、环境数据等。
数据收集技术包括爬虫技术、传感器技术、社交网络分析技术等。
同时，为了确保数据的准确性和可靠性，还需要对数据进行清洗、去重、转换等处理。
2. 上下文信息提取技术上下文信息提取是上下文感知推荐系统的核心环节。
通过分析用户的各种数据，提取出用户的兴趣、需求、偏好等上下文信息。
这需要采用自然语言处理、机器学习、深度学习等技术，对用户的文本、语音、图像等多种数据进行处理和分析。
3. 推荐算法设计推荐算法是上下文感知推荐系统的关键技术之一。
根据用户的上下文信息，设计合适的推荐算法，以生成符合用户兴趣和需求的推荐结果。
常见的推荐算法包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。
其中，协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据和其他用户的相似性，为用户推荐相似的物品或服务；内容过滤算法则根据物品的内容特征和用户的兴趣特征，为用户推荐符合其兴趣的物品或服务。
4. 结果展示与交互技术结果展示与交互技术是上下文感知推荐系统的用户界面部分。
通过合适的方式将推荐结果展示给用户，并提供交互功能，以便用户可以方便地获取更多信息或进行反馈。
上下文感知论文：上下文感知计算及其在智能交通中的应用
上下文感知论文：上下文感知计算及其在智能交通中的应用【中文摘要】普适计算的概念被提出之后,使得上下文感知计算能够成为一种独立的计算模式。
在普适计算的环境下,物理空间和信息空间成为了相互融合的。
上下文感知计算是以传感器采集数据为手段,因此对物理空间的状态的判断也就是对上下文进行感知,然后将采集到的上下文信息进行建模和形式化,使这些数据信息能够进一步为上层应用提供服务。
智能交通作为普适计算的应用领域之一,已经受到越来越多的研究者关注,导航系统是构建智能交通的一个重要组成部分,本文就是在此基础上展开了研究。
本文在智能交通的导航系统上添加上下文感知模块,新加模块的主要功能是通过物理传感器搜集交通道路以及周边环境的数据信息,将这些数据信息进行整合和形式化,对获得的上下文采用本体建模的方法,然后对上下文信息进行整理得到计算最短路径Dijkstra算法中的优化后的权值,使得计算结果能够为用户出行提供准确的、实时的、有效的服务,更好的指导用户出行,使得导航系统更加智能化和人性化。
【英文摘要】With the continuous development of the times, the hardware and software for road traffic building facilities have been gradually improved, and because of the types of transport become more and more, urban transport development faces enormous challenges, economic and social tool for people to use increased frequency of travel, also increases the rangeof travel, transportation, and transportation to people with to facilitate it also brings the corresponding problems, traffic jams are also highlighted apparen...【关键词】上下文感知本体模型智能交通 Dijkstra算法【英文关键词】Context-aware Ontology Model Intelligent Transportation Dijkstra Algorithm【目录】上下文感知计算及其在智能交通中的应用提要4-5摘要5-6Abstract6-7第1章绪论10-15 1.1 研究背景与意义10-11 1.2 国内外研究现状11-13 1.3 本文的研究内容13 1.4 本文的结构13-15第2章上下文感知计算综述15-32 2.1 上下文感知的定义及分类15-18 2.2 上下文感知计算的若干问题18-19 2.3 上下文信息建模19-31 2.3.1 上下文建模方法20-29 2.3.2 上下文模型评价29-31 2.4 本章小结31-32第3章智能交通中的上下文模型32-41 3.1 面向智能交通的上下文建模32-37 3.1.1 建立本体核心类33-36 3.1.2 本体类属性的确定36 3.1.3 智能交通本体模型36-37 3.2 智能交通本体模型形式化37-40 3.3 本章小结40-41第4章智能交通中的最优路径41-46 4.1 最优路径的选择41-42 4.2 普适环境中的最优路径42-45 4.2.1 确定影响算法权值的因素42-44 4.2.3 带上下文感知的最优路径算法44-45 4.3本章小结45-46第5章上下文感知在智能交通中的应用46-59 5.1 智能交通体系结构46-48 5.2 智能交通中上下文感知模块48-50 5.2.1 上下文感知模块的部署48-49 5.2.2 上下文感知模块体系结构49-50 5.3 智能交通导航在MATLAB中仿真50-58 5.3.1 地图选取和图形化50-52 5.3.2 用Matlab仿真最优路径52-58 5.4 本章小结58-59第6章总结与展望59-60 6.1 全文工作总结59 6.2 展望59-60参考文献60-64作者简介及在学期间所取得的科研成果64-65致谢65。
移动计算环境中的上下文感知与智能服务推荐研究
移动计算环境中的上下文感知与智能服务推荐研究随着移动计算技术的快速发展，人们对于移动设备的需求也越来越高。
如何根据用户的上下文信息提供个性化的服务推荐已经成为了移动计算环境中的一个重要研究领域。
本文将探讨在移动计算环境中的上下文感知与智能服务推荐的研究现状和发展趋势。
上下文感知是指在移动计算环境中，通过收集和分析用户的位置、时间、设备状态等多种信息，理解用户当前所处的上下文环境。
上下文感知可以帮助系统更好地理解用户的需求，并根据用户的上下文环境提供个性化的服务。
比如根据用户的位置信息，推荐附近的餐厅、购物中心等；根据用户的设备状态，提供适合当前设备的应用程序和服务等。
在上下文感知的基础上，智能服务推荐使用机器学习和数据挖掘等技术，通过分析用户的历史数据和行为模式，预测用户的兴趣和需求，并给出相应的推荐结果。
智能服务推荐能够大大提高用户的体验，并帮助用户快速找到自己所需的服务。
为了研究上下文感知与智能服务推荐，学者们提出了许多有效的方法和算法。
例如，利用协同过滤算法可以分析用户的历史数据，找到相似用户并根据其行为来推荐服务；利用深度学习算法可以对用户的行为模式进行建模，并利用模型来做出精确的推荐。
同时，还有一些研究利用社交网络和用户关系网络等信息，对用户的兴趣和影响力进行分析，从而做出更加准确的推荐。
然而，在移动计算环境中，上下文感知与智能服务推荐还面临一些挑战。
首先是数据的稀疏性和噪声问题。
在移动计算环境中，由于用户的行为和上下文信息变化快速，数据的稀疏性和噪声问题成为了智能服务推荐的一个难题。
其次是隐私和安全问题。
为了进行上下文感知和智能服务推荐，需要收集大量的用户数据，涉及到用户的隐私和安全问题。
如何保护用户的隐私和数据安全，成为了研究者们需要解决的一个重要问题。
为了应对上述挑战，研究者们正在不断探索新的方法和技术。
一方面，可以利用多源数据相结合的方法来提升上下文感知的准确性和鲁棒性。
比如结合传感器数据、社交网络数据和用户行为数据等，建立更加全面的上下文模型。
智能数字语音教学平台中上下文感知模型的设计与实现
“ 智能数字语音教学平台” 是在普适计算模式下以局域网技术为依 托， 采用数字化传输 ， 专门为高职院校语言类 的听说读写提供高质量服 务的—套学习设备 ，是现代教育技术条件下进行多媒体教学 的重要手 段之一 。 其中， 教师端采用计算机 ， 主要完成系统管理及网络管理； 而学 生端将采用本课题 自行设计的嵌入式终端 ，重点研究实现该新型数字 语音教学平台中的学生机的学习状态可以随时断开、随时无缝连接的 功能以及学生机与教师机之间可以随时登陆、 交换信息的功能 ， 这些都 可基于普适计算 的上下文感知与机器协同理论设计的。
图 １上 下 文感 知 系统 的 概念 模 型
Ｉ 语啬精驶 峭
２ ． １ 上下文信息的获取 。获取上下文信息是使用上下文信息的基 ｊ 【 础， 上下文信息主要是通过传感器 、 信息记录和用户设定获取的。通过 Ｉ 粟用 Ｆ ｓ 控 赣擎 锄 ｌ（ 韧蚰袄杰 谭麓穗备援态、 囊喃疆 献 各种各样 的传感器， 系统可 以获得包括天气 、 湿度 、 温度 、 声音分贝值、 ｌ 杰、 个性ｌ 化赣攀械鑫 端目 蹄 螽 ） 人的位置 、 人的身份 、 电磁场和图像等信 息。 ２ ． ２ 上下文信息的表示和融合。 静舌 计算环境中一般通过许多异构 的计算设备不断地获取环境中的上下文信息 ，但这些信息对每一个设 备来说是局部的、 不全面的。 所以， 用统一的数据结构表示这些数据， 使 撒 ＝ ＝ ＝ 它们可在系统程序和不同设备之间进行正确地传递和交流非常重要。 普适计算系统中， 上下文信息是通过相关的上下文服务得到 ， 传感 器有时也会出现误差或者错误 ，导致上下文信 息可能存在重复和相互 百 冲突， 因此计算系统必须对上下文信息进行处理和融合 ， 才能实现真正 Ｉ ｔ １ ｒ 穗 ’ “ 透明的” 和“ 自 发的” 计算， 为信息的判断和推理提供基础。 童蒹鬃层 ２ ． ３ 上下文信 息的处理。 普适环境中获取的数据通常是没有物理意 ｌ 义和概念的电信号或数字信号 ， 必须对这些数据设置相应 的屙 Ｉ 生， 将它 图 ２ 智 能 数 字 语 音教 学平 台的 上 下 文 感 知模 型 们处理成计算机可识别的数据， 才能更好地实现上下文信息的查询。因 上下文信息处理层。上下文数据处理层负责对采集的原始信息进行过 此， 建立数据模型是数据处理的首要问题。 解释、 融合和推理。过滤是屏蔽掉系统不需要的信息 ， 以消除数据冗 ２ ４上下文感知系统的概念模型。 上下文感知系统模型通常包括感 滤 、 解释是将原始信 息翻译成我们所要的格式 ； 而一些上下文信 息是由 知层 、 上下文层和应用层。其 中感知层是通过传感器实时采集数据 ， 并 余 ； 数据上存在不一致 ， 融合就是在最大程度上获取所需要 对它们进行预处理 ， 为下层抽象减少数据冗余 ； 上下文层是对现实世界 多个设备采集 ， 进行二次抽象 ， 获得上下文信息； 应用层是通过对上下文信息的融合和 的上下文信息 ；推理是基于原始信 息推理 出高层应用中所需要的高层 上下文。 ２ ． ４ ． ３上下文 息表示层。 上下文表达层用于通过一定的数据结 处 理获 得决策 。 经过进一步地细化处理 ， 笔者提出新型上下文感知系统概念模型 ， 构表达复杂多样的上下文信息 ，以得 出应用所需的统一格式及标准化 的高层上下文。２ ． ４ ． ４上下文决策层。 上下文决策是上下文感知的核心， 如图 １ 所示 。主 要包括 ： 进行判断和推理 ， 自动决 ２ ４ ． ． １ 上下文信息采集层。上下文信息采集层负责从传感器中采集 是指系统可以利用 目前的上下文信息和知识 ， 原始的上下文数据。 这些原始的上下文信 息提供的是底层初步信 息， 来 策出高层应用所需的高层上下文信 息并采取行动。上下文决策中应用 互操作 、 自 适应和 自 配置等技术 ， 用户可获得更加强大的用 源于任何时间和位置， 通过多个不 同的传感器感知获取 ， 而传感器的精 感知触发 、 真正体会感知计算所带来的优越性。 例如 自发的互操作技术使 度有限， 往往会造成数据的潜在冲突和不确定 性， 所有这些都给上下文 户体验， 自适应技术使用户 自由地切换手写输入 、 键盘输入和语 的感知与处理带来了问题 ，因此有必要对这些原始信息进行上下文的 用户免受打扰 ； ４ ． ． ５ 上下文接 口 提炼， 为高层应用减少数据冗余， 使上下文感知与实际使用相分离。 ２ ． ４ ． ２ 音输入方式；自配置技术使用户实现 自动配置功能。２
智能上下文感知技术研究
智能上下文感知技术研究随着科技不断的发展，智能化技术开始在我们的日常生活中起到越来越重要的作用。
其中，智能上下文感知技术是当前最为热门的研究方向之一。
本文将探讨智能上下文感知技术的定义、应用以及未来发展方向。
一、智能上下文感知技术定义智能上下文感知技术是指利用计算机技术、传感器技术、无线通信技术等多种技术手段，对用户所处的环境、情境、状态等信息进行识别、分析和推理，从而提供个性化的智能服务的一种技术。
其核心在于“感知”与“理解”用户的行为、需求与上下文信息，为用户提供符合期望的服务，并最大化用户之间的相互交流。
二、智能上下文感知技术应用智能上下文感知技术的应用非常广泛，例如在智能家居领域中，智能上下文感知技术可以识别用户所处的环境，并自动调节空调、灯光、窗帘等设备，从而提高生活的便利性和舒适度。
在智能医疗领域中，智能上下文感知技术可以通过监测用户的心跳、体温、血压等生理信息，从而提供个性化的医疗方案，预防和治疗种类丰富的疾病。
在智能交通领域中，智能上下文感知技术可以自动获取行车数据，并通过 AI 算法进行交通管理，从而实现提高道路流量、降低交通事故的目标。
三、智能上下文感知技术未来发展方向虽然智能上下文感知技术目前已经取得了不错的发展成果，但是其未来的发展仍面临着一些挑战和机遇。
从科研角度来说，智能上下文感知技术需要不断改进提高其智能的精度和应用的范围，同时还要解决数据安全的问题。
在实践应用中，智能上下文感知技术需要更多的人工智能算法和分析，从而提高用户的准确性和确定性。
另外，应用方面而言，智能上下文感知技术面临着个性化需求和可定制化的市场增长机遇，在为用户提供个性化服务的同时，也要探索出一种更合理的商业模式。
四、总结智能上下文感知技术正逐渐成为人类智慧革命的一项基础技术，其广泛应用和高效性也在不断拓宽人们的科技想象空间。
未来，智能上下文感知技术的应用将会更加精准、高效，成为人类智能化的重头戏之一，也将为我们的生活、工作和社会带来深远的变革。
人工智能感知技术的日常应用
人工智能感知技术的日常应用随着科技的不断进步，人工智能感知技术已经渗透到了我们日常生活的方方面面。
不仅可以通过手机、电脑等设备轻松地与人工智能进行交互，还通过自动感知、自动分析等技术实现了全新的智能化应用。
本文将探讨人工智能感知技术在日常生活中的应用，并逐一讲解其特点和优势。
一、智能家居智能家居是人工智能感知技术的重要应用场景之一。
智能家居通过人工智能感知技术感知用户的语音、手势、习惯等个人信息，从而实现自动化控制。
例如，百度的智能音箱可以通过人工智能技术识别人类语音命令，实现控制智能家居设备的功能。
除此之外，智能家居还有很多其他的应用，如空气净化、智能照明等，这些都可以借助人工智能感知技术来实现。
二、智能医疗随着人工智能技术的不断发展，智能医疗应用也随之涌现。
人工智能感知技术作为智能医疗的必要基础，可以实现症状自动分析、生理指标检测、病理诊断等功能。
例如，达芬奇手术机器人就是一种基于人工智能感知技术的手术机器人，它可以实现病人的远程手术，减少术后并发症，提高手术成功率。
三、智能交通人工智能感知技术在智能交通领域也发挥了重要作用。
智能交通可以通过人工智能感知技术感知车辆、路况等信息，实现智能路况监测、智能导航、智能驾驶等功能。
例如，自动泊车系统就是一种基于人工智能感知技术的智能交通应用，它可以通过感知车辆的周边环境，实现自动泊车功能，让停车变得更加便捷和高效。
四、智能零售随着消费者的需求不断升级，人工智能感知技术也开始在零售领域扮演越来越重要的角色。
智能零售可以通过人工智能感知技术感知顾客的购物习惯、偏好等信息，然后给顾客提供更个性化的购物体验。
例如，亚马逊的无人便利店就是一种基于人工智能感知技术的智能零售应用，它可以通过感知顾客的行为，实现顾客的自助购物和支付。
综上所述，人工智能感知技术已经渗透到了我们的生活中。
无论是在智能家居、智能医疗、智能交通、智能零售等领域，都可以看到人工智能感知技术的身影。
利用上下文感知技术提高移动设备的用户体验
利用上下文感知技术提高移动设备的用户体验移动设备已经成为我们生活中不可或缺的一部分，人们依赖于它们进行通信、工作、娱乐和更多。
想象一下，你正在一家咖啡厅里工作，你的手机响了，但是由于咖啡厅里的环境嘈杂，你根本听不清来电提示音。
这时候，你只需要从口袋里取出手机，它就会自动调整成一个适合嘈杂环境的铃声模式。
这就是上下文感知技术的奇妙之处。
上下文感知技术是指设备能够通过获取环境和用户的相关信息，智能地调整设备的设置和行为，以提供更好的用户体验。
这项技术可以为移动设备用户带来诸多好处，特别是在嘈杂的环境中使用设备时，更加方便。
上下文感知技术的优势通过上下文感知技术，移动设备可以自动调整各种设置，以适应不同的环境和任务。
以下是这项技术的一些主要优势：自动适应屏幕亮度当你在室内使用设备时，屏幕亮度可能太亮了，但是在户外使用时，屏幕又可能太暗。
这时候，设备可以通过感应器感知环境，自动调整屏幕亮度。
这样，用户可以在任何环境下都有最佳的视觉体验。
自动调整通知和提醒在不同的环境下，通知和提醒的声音和震动模式也应该不同。
例如，在开会时，你可能会希望设备只以震动的方式告知你有新的短信或电话，而不是以响铃的方式打扰整个会议室。
然而，当你开车时，你可能希望设备只以语音提示告知你有新的消息，这样你就不需要分心去看设备的屏幕。
上下文感知技术可以根据环境自动调整通知和提醒的方式，从而避免不必要的打扰。
自动调整声音和音量在不同的环境中，设备的音量设置应该不同。
当你在一个安静的图书馆里时，设备的音量可能要尽可能低，以避免打扰其他人。
然而，在一个嘈杂的酒吧里，你可能需要提高音量以便听清设备的声音。
通过上下文感知技术，设备可以自动调整音量，以适应不同的环境。
自动切换连接移动设备的连接方式包括Wi-Fi、4G/5G、蓝牙、NFC等。
但连接方式并不是万能的，我们需要根据不同的情况进行选择。
例如，在室内使用设备时，Wi-Fi可能是最佳的连接方式。
生物识别技术在智能家居中的应用
生物识别技术在智能家居中的应用一、生物识别技术在智能家居中的意义随着科技的迅速发展，人们对于智能家居的需求也越来越高。
但是传统的智能家居设备的安全性往往无法得到保障，因此生物识别技术应运而生。
生物识别技术能够采用生物特征数据作为识别凭证，来验证用户的身份，从而保证智能家居设备的安全性，避免甚至杜绝不必要的风险。
生物识别技术在智能家居中不仅能够提高智能家居设备的安全性，还可以为用户带来更便捷的使用体验。
生物识别技术可以实现自动化开关、智能家居设备的控制等功能，用户只需要使用生物特征数据即可实现快速控制，免去了繁琐的口令输入等过程。
二、生物识别技术在智能家居中的应用1.人脸识别人脸识别是目前最为流行的生物识别技术之一，其应用范围也非常广泛。
在智能家居领域，人脸识别技术可以应用于家庭门锁系统、门禁系统等，实现无钥匙进出或者一键开锁等功能，从而提高智能家居设备的安全性和便捷性。
2.指纹识别指纹识别技术是一种非常成熟的生物识别技术，应用也非常广泛。
在智能家居中，指纹识别技术可以应用于家庭门锁系统、智能家居设备控制等，用户只需要使用自己的指纹即可实现快速控制。
3.掌纹识别掌纹识别技术是一种相对比较新的生物识别技术，但是其准确性却非常高。
在智能家居中，掌纹识别技术可以应用于家庭门锁系统、智能家居设备控制等，用户只需要使用自己的手掌即可实现快速控制。
掌纹识别技术能够有效地避免指纹识别的安全问题，从而提高智能家居设备的安全性。
4.声纹识别声纹识别技术是一种比较新颖的生物识别技术，其应用也正在逐渐扩大。
在智能家居中，声纹识别技术可以应用于语音命令控制等，用户只需要使用自己的声音即可实现快速控制。
声纹识别技术的安全性非常高，用户的声音是唯一的，从而保证了智能家居设备的安全性。
5.心电识别心电识别技术是一种非常先进的生物识别技术，其应用正逐渐得到重视。
在智能家居中，心电识别技术可以应用于智能健康管理等领域，用户只需要使用心电信号即可实现自动健康管理，从而提高生活质量。
文字识别领域应用案例
文字识别领域应用案例
随着人工智能技术的不断进步和发展，文字识别技术的应用范围也越来越广泛。
从最开始的数字化图书馆到现在的智能办公、智能客服等领域，文字识别技术以其高效、便捷的特点深受用户的欢迎。
下面我们将介绍一些文字识别领域的经典应用案例。
首先，数字化图书馆是文字识别技术最早应用的领域之一。
在过去，许多图书馆的文献都保存在纸质书籍中，难以进行检索和管理。
而现在，文字识别技术可以将这些书籍进行扫描和识别，转变为电子文档，大大方便了用户的便捷查看、查询、下载。
其次，文字识别技术在智能办公领域应用广泛。
例如，在考试监管方面，文字识别技术可以帮助监考老师应对高强度、大容量的试卷批改工作；在视觉识别方面，文字识别技术可以协助自然语言处理技术，实现对电子邮件等办公文件的智能解析。
另外，文字识别技术也可以应用于文件转换、数字化签名等方面，极大提升企业办公效率。
再次，文字识别技术在智能客服领域也得到了广泛应用。
随着人工智能语音交互的不断成熟，文字识别技术成为了语音交互的重要基础，可以将语音信息转换成文字，提高智能客服的响应速度、精准度等。
最后，文字识别技术在自动驾驶、智慧城市等领域也有所应用。
例如，自动驾驶的车载系统需要识别交通指示灯、路标等文字信息，
智慧城市的智能路灯系统也需要通过文字识别技术来实现信息的响应和反馈等。
总之，文字识别技术的应用范围越来越广泛，已经成为许多行业的重要工具，极大提升了人们的工作效率、生产效率和生活质量。
我们相信，在不久的将来，文字识别技术会迈进更高层次。
《2024年结合上下文语义信息的目标检测》范文
《结合上下文语义信息的目标检测》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，已经得到了广泛的应用。
在许多场景中，如安防监控、自动驾驶、智能机器人等，都需要对图像或视频中的目标进行准确的检测和识别。
传统的目标检测方法主要依赖于手工设计的特征和模板匹配，难以应对复杂多变的场景。
因此，结合上下文语义信息的目标检测方法逐渐成为研究热点。
本文旨在探讨结合上下文语义信息的目标检测方法，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
二、上下文语义信息在目标检测中的作用上下文语义信息是指目标物体与其周围环境之间的关系信息。
在目标检测中，结合上下文语义信息可以有效地提高检测的准确性和鲁棒性。
具体来说，上下文语义信息可以提供目标的背景信息和空间关系，帮助算法更好地理解和定位目标。
同时，上下文语义信息还可以抑制背景噪声和干扰因素，提高算法的抗干扰能力。
三、结合上下文语义信息的目标检测方法1. 基于区域的方法基于区域的方法将图像分成多个区域，然后对每个区域进行目标检测。
在检测过程中，可以利用上下文语义信息对区域进行筛选和合并，提高检测的准确性。
例如，在行人检测中，可以利用行人的身体部位信息（如头、四肢等）与周围环境的关系信息，对行人进行准确的定位和识别。
2. 基于全局的方法基于全局的方法对图像进行全局分析，利用上下文语义信息对目标进行检测。
例如，可以利用目标的颜色、形状、纹理等特征与周围环境的关系信息，对目标进行准确的识别和定位。
此外，还可以利用深度学习技术，通过训练大量的图像数据，学习目标的上下文语义信息，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
四、实验与分析为了验证结合上下文语义信息的目标检测方法的有效性，我们进行了实验分析。
实验结果表明，结合上下文语义信息的目标检测方法可以显著提高目标检测的准确性和鲁棒性。
具体来说，在行人检测任务中，利用行人的身体部位信息与周围环境的关系信息进行筛选和合并，可以有效地减少误检和漏检的情况。
上下文识别和自然语言处理
上下文识别和自然语言处理在当今数字化时代，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和上下文识别（Contextual Recognition）是普及程度最高的技术之一。
对于那些使用语音听写、智能文本编辑或类似应用程序的人们来说，这两项技术已经成为日常生活的一部分，而且它们的优点还远远不止于此。
上下文识别是从文本、语音或影像中，识别出用户意图、背景、情况和偏好，然后才能提供更准确的答案或服务。
另一方面，自然语言处理涉及到对人类语言进行计算机分析和处理，以便计算机可以理解和使用该语言。
利用自然语言处理技术进行电子邮件的处理是一个好例子。
电子邮件里包含许多信息，包括收件人、发送人、主题、正文等。
这些信息中有一些是非常重要的，而有一些则是次要的甚至是无关的。
自然语言处理技术可以根据文字语言使用和结构，通过对电子邮件进行分类，将重要的电子邮件过滤出来，然后通过上下文识别技术，判断用户的意图，并对电子邮件进行进一步的处理。
上下文识别技术也可以在智能助手中得到广泛应用。
例如，当你告诉智能助手“我想听一首歌曲”时，如果智能助手能够正确地识别你的语音输入和语音指令，那么它会然后为你播放个人设置的音乐。
与此类似的，当你告诉智能助手“我想看电影”，它能够利用上下文信息，根据你的观看偏好和上下文背景，为你推荐更符合你口味的电影。
上下文识别技术还可以在商业场景中得到广泛应用。
例如，当你在商店里扫描一件商品，然后告诉智能设备你感兴趣的颜色和尺寸，智能设备可以根据商品库存和供应商销售情况，计算出最合适的产品方案，满足顾客需求，提高企业运营效率。
除了商业领域，上下文识别技术还可以在安全领域和医疗领域中得到广泛应用。
例如，当一个病人告诉医生他的症状时，上下文识别技术可以帮助医生对该病人的情况进行分析和诊断，以便提供更好的医疗服务。
虽然自然语言处理和上下文识别技术在多个领域都有广泛的应用，但在实际应用中仍然面临许多挑战。
如何使用ChatGPT技术进行场景识别与上下文感知
如何使用ChatGPT技术进行场景识别与上下文感知近年来，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。
其中，ChatGPT技术以其强大的生成能力和适应性，在对话系统、智能客服等领域引起了广泛关注。
然而，ChatGPT技术在识别复杂的场景和理解上下文方面仍然存在一些挑战。
本文将介绍如何使用ChatGPT技术来提高场景识别能力和上下文感知能力，以实现更加智能和自然的对话体验。
一. ChatGPT技术概述ChatGPT是OpenAI推出的一种基于生成式预训练模型的对话生成技术。
它基于大规模的语言数据集进行预训练，可以生成与用户对话相应的连贯文本。
ChatGPT技术的特点在于其强大的生成能力和无监督学习能力，使得它成为创建智能对话系统的理想选择。
然而，由于ChatGPT模型的开放性和无约束性，它在场景识别和上下文感知方面存在一些问题。
在实际应用中，我们往往希望ChatGPT能够理解用户输入的场景和上下文，并根据这些信息生成合适的回复。
接下来，我们将介绍一些技术和方法，帮助我们提高ChatGPT的场景识别能力和上下文感知能力。
二. 场景识别技术1. 自监督学习自监督学习是一种训练模型的方法，它通过设计合适的目标函数来学习特征表示。
在ChatGPT中，我们可以使用自监督学习方法来提高其场景识别能力。
具体而言，我们可以构建一个场景分类任务，让ChatGPT去预测用户输入所属的具体场景类别。
通过这种方式，模型可以学习到输入文本中隐藏的语义信息和场景特征，进而提高场景识别的准确度。
2. 多模态融合为了进一步提高ChatGPT的场景识别能力，可以考虑融合多种信息源，例如图像、视频等。
多模态融合可以为模型提供更多的输入信息，帮助模型更好地理解用户的意图和场景。
例如，我们可以将用户输入的文本与相关的图像进行融合，通过图像中的视觉特征来辅助场景的识别和理解。
这种多模态融合的方式可以提高ChatGPT在不同场景下的表现和适应性。
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上下文感知技术在智能环境系统中的应用及举例刘阳北京邮电大学电信工程学院，北京（100876）Email: sunlaumaster@摘要：上下文感知技术是实现智能环境的一种关键技术。
基于上下文感知技术，应用环境能够根据周围上下文信息调整自身状态[1]，从而实现智能行为。
本文首先介绍了上下文感知和智能环境的概念和关键技术，然后介绍了一种基于上下文感知技术的智能环境应用系统——智能远程电子健康系统。
关键词：上下文感知智能环境本体论推理电子健康1．引言长期以来，人和计算机交互的方式都是以计算机为中心的桌面计算的模式，计算机并没有充分地与人的生活环境融合在一起。
通过使用基于上下文感知技术构建起的智能环境系统，计算机逐步从实验室、办公室融入了人们的日常生活之中。
究竟何为上下文感知技术和智能环境？它们是如何实现的？主要涉及那些关键技术？上下文感知技术是如何应用在智能环境里的？本文将对这些方面的内容进行介绍。
2．相关概念智能环境是指用户界面的宿主系统所处的环境应该是智能的[2]。
智能环境的特点是它的隐蔽性、自感知性、多通道性及强调物理空间的存在。
智能环境的本质是一种嵌入了多种感知、计算设备的物理空间，能够根据上下文识别人的身体姿态、手势、语音等，进而判断出人的意图，以有效提高人们的工作和生活质量。
上下文信息是指位置，动作，历史纪录等信息，反映了与对象相关的一些属性信息。
它起源于进行数据采集或测量并将其表示出来的服务。
上下文信息产生的效果包括：改变显示给用户的信息，改变用户的选择，改变用户发布命令的效果，以及预测下一步最有可能发生的事件等。
上下文感知是指系统自动的对上下文信息、上下文信息的变化以及上下文信息的历史进行感知和应用，并根据其调整自身的行为。
上下文感知是提高计算智能性的重要途径，也是智能系统与周围环境之间方便、高效的交互方法[3]。
3．上下文感知涉及到的关键技术上下文感知过程主要包括三个步骤：数据采集、推理和事件驱动。
其中，数据采集步骤涉及到传感器技术，推理步骤涉及到推理引擎技术，事件驱动步骤涉及到自动控制技术。
下面逐一进行介绍。
3.1 传感器技术传感器技术作为信号采集和测量控制的手段，是现代高科技发展不可缺少的技术。
传感器是指能够感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置。
它的输入量是某种被测量，可能是物理量，也可能是化学量、生物量等；它的输出量是某种物理量，这种量应便于传输、转换、处理、显示等，主要是电量。
输入与输出之间有确定的对应关系，且能达到一定的精度。
输出电量的传感器主要包括敏感元件、转换元件和调理电路三部分，其工作过程如下：首先敏感元件捕获应用环境或监测对象的敏感物理量信息，然后转换元件将敏感元件的输出转换成一定的电路参数，最后调理电路将敏感元件和转换元件输出的电路参数转换、调理成一定形式的电量输出，从而完成了传感器从输入到输出过程的转化。
按照传感器的使用用途可以分为位移传感器、压力传感器、速度传感器和温度传感器等，分别探测位移、压力、速度和温度等上下文信息。
传感器技术因而构成了上下文感知技术的主要信息采集手段。
3.2 推理引擎技术推理引擎属于上下文感知推理部分的功能实体，是上下文感知技术实现智能环境系统的信息分析处理模块。
它模仿人类的思维方式，使用试探性的方法进行推理，并使用人类能理解的术语解释和证明它的推理结论。
按照推理机制来划分，推理引擎的推理机制主要包括基于规则的推理引擎和基于本体论的推理引擎。
本文中的智能远程电子健康系统使用的是基于本体论的推理引擎，下面对两者分别进行介绍。
3.2.1 基于规则的推理引擎基于规则的推理引擎顾名思义是基于推理规则进行推理的，结构如图1所示。
它将工作空间中的上下文信息输入和包含于规则数据库中的推理规则进行模式匹配。
对于同一条上下文信息输入可能同时有多条推理规则相匹配，因此需要进行优先级排队选出最优的推理规则执行顺序，然后将这些符合匹配条件的推理规则按照排好的顺序放入工作日程中。
执行引擎会按顺序依次执行工作日程中的推理规则，得出推理结果。
对于多条件推理的情况需要对推理出的多个结果进行数据融合，输出具有语义的唯一推理结果，用以驱动产生相应的事件。
图1 基于规则的推理引擎结构3.2.2 基于本体论的推理引擎本体论原本是哲学中的一个概念，是指从人类行为中抽象出来的现实本质[4]。
但信息处理领域中的本体论与哲学领域中的内涵不同，Borst将本体论定义为共用概念的正规明确的具体的概念化模式，其中概念化指的是通过标识某一现象的相关概念而建立的这一现象的抽象模型，明确指的是所用的概念的类型和用法的限制有明确的定义，正规指的是本体论的实例可以实现机读，共用指的是本体论所捕捉的知识带有一般性，而不是某些个体所独有的。
从本体论的定义可以看出，本体论这一信息处理模式在保持其原有核心特征的基础上，本身在不断的发展和完善。
简而言之，本体论是一个概念集合，这些概念包括等级结构、概念间的关系、每个概念所具有的属性以及进一步限制的定理。
因此可以使用本体论来建立等级关系的知识模型，在等级结构的知识模型中可以定义信息客体及其相关的属性与关系等。
在实际中，本体论是概念化的详细说明，一个本体论往往就是一个基本的词汇表，其核心作用就在于定义某一领域内的专业词汇以及它们之间的关系。
这些基本词汇就如同一座大厦的基石，为交流各方提供了交流的语义共识。
在这些基本词汇的支持下，知识的搜索、积累和共享的效率将被大大提高，真正意义上的知识重用和共享也成为了可能。
进一步，本体提供的这种语义共识更主要的是为机器服务，因为机器并不能像人类那样理解自然语言所表达的语义，目前的计算机也只能把文本当成字符串处理。
因此，在信息处理领域讨论本体论，就要讨论本体论究竟是如何表达语义共识的，也就是概念的形式化问题。
这就涉及到本体论的描述语言、本体论的建设方法等具体内容。
本体论的描述语言使得用户能够为特定领域模型编写清晰的、形式化的概念描述，因此它应该满足以下要求：良好定义的语法、良好定义的语义、有效的推理支持、充分的表达能力和表达的方便性。
本体论的建设方法也根据本体论描述语言的不同而有所不同，一般来说都是使用本体论的描述语言所定义的文件格式对本体的属性和关系进行描述。
计算机则根据这些本体描述文件理解本体的含义和层次关系并建立相关的推理规则对其进行推理，这就实现了基于本体论的推理引擎。
基于本体论的推理引擎的结构框图如图2所示[5]。
图2 基于本体论推理引擎的结构3.2.3 两者的比较如果将推理机制与计算机编程语言做下类比，那么基于规则的推理引擎就相当于面向过程的编程方式，其推理过程通过对推理规则进行逐一匹配来完成；而基于本体论的推理引擎则相当于面向对象的编程方式，其推理过程是根据推理对象确定所使用的推理规则，根据确定出的推理规则进行推理，这样就大大缩小了需要匹配的推理规则的查找范围，即只需对推理对象所对应的推理规则进行匹配操作就可以了，这样也大大提高了推理引擎的效率。
此外，基于本体论的推理引擎具有更好的可扩展性，只需添加新的本体描述和其对应的推理规则即可对新的本体进行推理，而基于规则的推理引擎则需要修改所有相关的推理规则。
另外，基于本体论的推理引擎具有更高的安全性。
不会因为推理规则的混乱得到意想不到的推理结果。
综合以上各点原因，应用系统采用基于本体论的推理机制。
3.3 自动控制技术通过使用自动控制技术，应用环境能够利用推理结果自动改变自身状态，从而体现智能性。
自动控制行为是通过反馈控制系统来实现的，传感器将收集上来的各种上下文信息不断反馈给推理引擎处理，环境中的各种智能设备则接收推理引擎推理输出的结果并将其作为控制指令来改变自身的状态，而当智能环境中的上下文信息改变之后，推理引擎的输出结果也会相应的发生改变，直到环境中的状态达到稳定为止。
4.智能远程电子健康系统下面介绍一下利用上下文感知技术实现的一个智能环境应用场景。
4.1 概述电子健康（E-health）是国际上的一个新概念,已在发达国家酝酿多年，并带动了一系列新技术、新产品和新服务项目的开发，并且已经开始惠及广大人群。
电子健康系统是现代信息通讯技术与数字化医疗保健技术的结合。
现代化数字医疗装备是实现电子健康的基础，而“医院信息化”的最重要内容，是将现代信息技术与数字化医疗设备应用于整个医疗过程，能够在不同地域、不同科室的医务工作者之间，医务人员与病人之间进行通畅的交流与共享，从技术上保证救治合理，保障医患双方权益的平台。
传统的电子健康系统完全依靠人来操作，智能化程度很低，而且作用范围很小。
通过将现有的电子健康系统与远程通信技术相结合，可以实现电子健康系统的远程化，即远程电子健康系统。
目前远程电子健康系统的研究开发工作已经相当成熟，在很多国家都有应用的先例，但在将电子健康系统与上下文感知技术相结合的智能电子健康系统方面的研究还比较少，本文介绍的智能远程电子健康系统就是将电子健康系统与上下文感知技术和远程通信技术相结合的成果。
4.2 功能介绍下面对系统的主要功能进行介绍。
4.2.1 健康监测功能病人身上安装有若干传感器，会以固定频率实时采集病人的身体数据，如脉搏、血压、体温、呼吸等，并将这些身体数据通过无线通信网络立即发送给系统数据处理中心即推理引擎，推理引擎对这些身体数据进行分析推理，根据正常的身体数据值推断出病人当前的健康状况。
健康状况按照轻重缓急程度可分为正常、异常和危急。
按照这样的分类，正常情况下系统不需要采取什么操作，继续检测即可；如若检测出异常情况，系统会通过铃声或是语音提示等方式来对病人进行提醒；若是紧急状况，系统会自动呼叫医院，医院便会立即出动救护车前来抢救。
4.2.2 远程医疗功能如果病人感觉身体不适可以通过系统随时呼叫医院侧的电子医生，电子医生会通过网络摄像头采集病人的身体上下文信息并参照病人的病史上下文信息对病人的病情进行推断，并可以实时开出电子处方。
为防万一，系统会将开好的电子处方显示给医生看并向医生进行解释，医生确认后医院便会将药送到病人的家中并告知如何服用。
这样病人就可以很方便的在家中享受到远程医疗服务，这个功能很适用于那些行动不便的病人。
既然是电子健康系统，系统内所有与病人相关的资料信息都要实现电子化，包括病人的个人资料、以往病历、医生开的处方、病人的治疗情况信息等，这些资料都保存在医院侧的病人档案数据库里，可供随时调阅。
4.2.3 生活便利服务除了医疗服务之外，系统还为病人提供了一些生活便利方面的服务，帮助病人完成一些生活琐事。
这些便利服务主要有以下几个方面：a) 自动控制功能系统可以使用上下文感知技术自动控制屋内设备的状态，使其根据环境上下文信息自动改变自身状态，从而体现出智能性。