浅谈上下文感知技术及其应用
基于上下文感知技术的推荐系统设计
基于上下文感知技术的推荐系统设计推荐系统在今天的商业和互联网中占据了十分重要的位置，它是一种能够通过对用户行为和数据的分析，推荐有可能感兴趣的商品或服务的智能算法。
而在推荐系统的发展历程中，基于上下文感知技术的推荐系统成为了现在最为流行的一种方案。
那么，什么是上下文感知技术？为什么基于上下文感知技术的推荐系统具有如此大的市场前景？本文将为大家一一解答。
一、什么是上下文感知技术上下文感知技术简单来说就是通过分析用户目前所处的环境和状态来进行推荐。
这个环境和状态就是所谓的“上下文”。
上下文可能包括时间、地点、气候、用户情绪、社交信息等等因素。
与传统的推荐系统不同的是，上下文感知技术不仅可以基于用户以往的购买历史或浏览记录来给出推荐，还可以综合分析用户当前的语境来提供更个性化、更贴近用户需求的推荐结果。
例如，一名正在外出旅游的用户，可能更倾向于查找周围的景点和美食。
在这种情况下，基于上下文感知技术的推荐系统会自动将买家的需求从日常的生活需求转换为旅游景点和餐饮场所，并给出更准确的推荐。
这样的推荐除了更符合用户需求，还能够增强用户对推荐系统的信任感、用户忠诚度和购买转化率。
二、基于上下文感知技术的推荐系统具有哪些优点1. 提升用户体验上下文感知技术一方面能够提供更加个性化的推荐结果，另一方面也可以增强推荐系统与用户之间的互动性和过程体验。
例如，当一名用户打开推荐系统，系统会提示用户提供当前的位置信息，当用户进行检索后，推荐系统会根据用户所处的位置，推荐周围的购物中心、餐馆、景点等便利设施。
这样一方面会方便用户的日常生活，另一方面也会增加用户对推荐系统的好感度。
2. 增加推荐准确性与传统的推荐系统相比，上下文感知技术在提供推荐结果时，可以更全面地考虑用户的需求。
它不仅能够分析用户过去的购买行为、浏览历史，还可以考虑到用户当前的所处的位置、温度、气候等因素，来给出更加精准的推荐结果。
这样可以大大提高购买转化率，促进商业发展。
下一代网络环境中的上下文感知应用模型的研究的开题报告
下一代网络环境中的上下文感知应用模型的研究的开题报告1. 研究背景与意义随着5G网络技术的发展，未来的网络环境将是一个全面互联、高速传输的信息时代。
在这个新时代中，信息的获取和传输速度越来越快，人们对于信息的可获得性也越来越高。
同时，在互联网的发展趋势下，数以亿计的应用程序竞相涌现，从而提供了更丰富的服务体验。
然而，如今网络应用普遍存在的一个问题是，大部分应用无法充分利用网络资源，实现网络的最优化，尤其在应用从移动网络环境到固定网络环境之间的转换过程中容易出现问题。
上下文感知是一种新兴的应用模型，它利用上下文信息来帮助应用程序更好地满足用户需求。
它涉及到从设备、网络和应用程序中收集信息，并使用这些信息来改进应用程序，从而提供更好的用户体验。
在5G网络时代，上下文感知将成为提高网络效率和用户体验的关键因素。
2. 研究内容本课题旨在研究下一代网络环境中的上下文感知应用模型，探讨其在实际应用中的可行性和有效性。
具体研究内容包括：（1）介绍上下文感知的相关技术（2）研究上下文感知应用模型在下一代网络环境中的应用（3）建立上下文感知应用模型的框架和算法（4）设计和实现上下文感知应用实验系统，测试上下文感知应用模型的性能和效果3. 研究方法本研究将采取系统化、实证的方法去研究上下文感知应用模型。
主要方法包括：（1）文献调研法：通过对网络上下文感知应用模型的国内外研究现状进行深入了解，为研究提供依据。
（2）模型设计法：基于上下文感知应用模型的理论，建立一个合理的模型，并根据实验数据进行不断优化。
（3）实验方法：设计上下文感知应用实验系统，进行实验测试。
4. 预期成果（1）提出适应下一代网络环境的上下文感知应用模型，并提供相应的实验验证。
（2）建立上下文感知应用模型的框架和算法，探索上下文感知应用模型在不同网络环境中的应用。
（3）针对上下文感知应用模型的实验系统进行实验测试，获得性能和效果等实验数据。
（4）形成一篇完整的论文，该论文对于下一代网络环境中的上下文感知应用模型的研究有一定的贡献。
上下文感知技术在智能环境系统中的应用及举例
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。
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。
上下文感知推荐系统若干关键技术研究
上下文感知推举系统若干关键技术探究摘要：随着互联网的快速进步，推举系统在援助用户发现个性化内容方面越来越重要。
然而，传统的推举系统往往只思量了用户的个人偏好，并没有充分利用上下文信息。
为了提高推举系统的准确性和用户体验，近年来，探究人员开始关注上下文感知推举系统，并提出了许多相关技术。
本文将探讨上下文感知推举系统的若干关键技术探究。
一、引言推举系统是援助用户发现个性化内容的重要工具。
它基于用户的历史行为和偏好，向用户推举可能感爱好的内容或资源。
然而，传统的推举系统屡屡轻忽了用户当前的上下文信息，即用户的环境和行为背景。
而上下文信息往往对于用户的决策是至关重要的。
因此，上下文感知推举系统应运而生。
二、上下文感知推举系统的定义和作用上下文感知推举系统是指在推举过程中，利用用户当前的环境和行为背景来改善推举结果的一种方法。
上下文信息可以包括用户的位置、时间、社交干系等。
上下文感知推举系统的主要作用是提高推举的准确性和用户体验。
通过思量用户的上下文信息，推举系统可以更准确地理解用户的需求，从而提供更合适的推举结果。
三、上下文感知推举系统的关键技术探究1. 上下文建模技术上下文建模技术是实现上下文感知推举系统的基础。
它主要涉及如何从用户的环境中提取有用的上下文信息，并将其与用户的行为数据进行关联。
常用的上下文建模技术包括基于位置的上下文建模、基于时间的上下文建模、基于社交干系的上下文建模等。
这些技术可以援助推举系统更好地理解用户的上下文信息，从而提供更准确的推举结果。
2. 上下文选择技术上下文选择技术是指在推举过程中选择合适的上下文信息来进行推举。
由于用户的上下文信息可能分外丰富，选择适当的上下文信息对于推举系统来说是一项挑战。
因此，探究者提出了各种上下文选择技术，包括基于权重的上下文选择、基于规则的上下文选择、基于进修的上下文选择等。
这些技术可以援助推举系统选择最相关和最有用的上下文信息，从而提高推举结果的质量。
《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，通过改变外观、形态等手段来迷惑、误导人的视知觉或机器识别的物体。
由于伪装物体可能带来的安全风险、欺诈等危害，伪装物体检测技术的需求越来越迫切。
然而，由于伪装物体的多样性和复杂性，传统的物体检测方法往往难以满足实际需求。
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、上下文感知与边界引导的伪装物体检测方法本文提出的伪装物体检测方法主要包括两个部分：上下文感知和边界引导。
（一）上下文感知上下文感知是指利用物体与其周围环境的关系来提高物体检测的准确性。
在伪装物体检测中，上下文感知可以通过分析伪装物体与周围环境的颜色、形状、纹理等特征来实现。
具体而言，我们可以利用图像处理技术提取出伪装物体及其周围环境的特征信息，然后通过机器学习算法对特征信息进行学习和分类，从而实现对伪装物体的准确检测。
（二）边界引导边界引导是指利用图像中的边缘信息来指导物体检测的过程。
在伪装物体检测中，边界引导可以通过检测图像中的边缘轮廓来定位伪装物体的位置。
具体而言，我们可以利用边缘检测算法提取出图像中的边缘信息，然后通过分析边缘信息的形状、方向等特征来推断出伪装物体的位置和形状。
同时，我们还可以将边缘信息与上下文感知的结果相结合，进一步提高伪装物体检测的准确性。
三、实验与分析为了验证本文提出的伪装物体检测方法的有效性，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，基于上下文感知和边界引导的伪装物体检测方法能够有效地提高伪装物体检测的准确性和效率。
具体而言，我们的方法在多种不同场景下的伪装物体检测任务中均取得了较高的准确率，并且能够快速地定位出伪装物体的位置。
此外，我们的方法还具有较好的鲁棒性，能够适应不同类型、不同规模的伪装物体。
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。
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。
机器翻译中的上下文感知研究
机器翻译中的上下文感知研究机器翻译（Machine Translation, MT）作为一种将源语言自动转化为目标语言的技术，在近几十年来取得了巨大的进展。
然而，在实际应用中，机器翻译系统仍然面临着许多挑战，其中一个重要的挑战就是如何实现对上下文的感知。
在传统的机器翻译模型中，每个源语言单词和目标语言单词之间的转换是相互独立的，即只考虑当前单词的翻译而不考虑其周围的上下文。
然而，在真实的语言环境中，单词的含义和翻译通常是依赖于其上下文的。
因此，如果机器翻译系统能够更好地理解上下文，那么其翻译质量和准确性将会得到显著提升。
为了实现上下文感知的机器翻译，研究者们提出了许多方法和技术。
其中一种常用的方法是基于神经网络的模型，例如循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和注意力机制（Attention）。
这些模型能够自动学习上下文间的关联性，并据此将相关信息纳入翻译过程中。
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型。
在机器翻译中，循环神经网络可以通过将上下文单词依次输入模型中，从而捕捉到上下文的信息。
具体来说，在每个时间步骤中，循环神经网络会将当前单词的隐藏状态（Hidden State）作为输入，并输出当前单词的翻译结果。
通过这种方式，模型可以较好地利用上下文信息进行翻译。
除了循环神经网络，注意力机制也是实现上下文感知的重要技术。
注意力机制允许模型在翻译的过程中根据源语言的不同部分对目标语言进行不同程度的关注。
例如，在翻译句子“我很高兴”时，模型可以根据上下文中的动词“高兴”对目标语言中的谓词进行更加关注，从而提高翻译的准确性和流畅性。
此外，还有一些其他的方法和技术被用于上下文感知的机器翻译研究。
例如，双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network）可以同时考虑上下文的前后信息，并将这些信息纳入翻译过程中。
另外，一些研究者还提出使用语言模型来对上下文进行建模，从而进一步提高翻译的质量。
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。
《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、引言随着科技的发展，伪装物体检测在众多领域中发挥着越来越重要的作用，如安全监控、军事侦察、医学影像等。
近年来，基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测技术因其准确性和高效性受到了广泛关注。
本文旨在探讨这一技术在伪装物体检测领域的研究现状及前景。
二、上下文感知与伪装物体检测上下文感知技术是一种利用物体与其周围环境的关系进行识别的技术。
在伪装物体检测中，上下文感知技术可以捕捉到伪装物体与其周围环境的差异，从而进行准确检测。
首先，上下文感知技术可以通过分析物体的颜色、形状、纹理等特征，与周围环境进行对比，从而识别出伪装物体。
其次，上下文感知技术还可以通过分析物体的运动轨迹、速度等动态信息，进一步确认其是否为伪装物体。
此外，上下文感知技术还可以结合多模态信息，如音频、视频等，提高伪装物体检测的准确性和可靠性。
三、边界引导与伪装物体检测边界引导是一种基于图像处理的物体检测方法，通过分析图像中物体的边缘信息，实现精确的物体定位。
在伪装物体检测中，边界引导技术可以有效地提取伪装物体的边缘特征，从而进行精确的检测。
边界引导技术首先通过图像处理算法提取出伪装物体的边缘信息，然后利用这些信息对物体进行定位和识别。
此外，边界引导技术还可以结合上下文感知技术，通过分析物体的边缘特征与周围环境的关系，进一步提高伪装物体检测的准确性。
四、基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测方法基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测方法综合了上述两种技术的优点，通过分析物体的特征、动态信息和边缘信息，实现准确的伪装物体检测。
该方法首先利用上下文感知技术分析物体的颜色、形状、纹理等特征，与周围环境进行对比，初步识别出可能的伪装物体。
然后，通过边界引导技术提取出这些物体的边缘信息，进一步确认其是否为伪装物体。
此外，该方法还可以结合多模态信息，如音频、视频等，提高检测的准确性和可靠性。
五、实验与分析为了验证基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测方法的有效性，我们进行了大量实验。
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。
《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。
机器翻译中的上下文感知研究
机器翻译中的上下文感知研究随着人工智能技术的不断发展，机器翻译作为一种重要的自然语言处理应用领域，正在逐渐成为人们日常生活中不可或缺的工具之一。
然而，由于语言的复杂性和多义性，机器翻译系统在翻译过程中可能会出现错误或不准确的情况，这就需要对其进行进一步的优化和改进。
在这种背景下，上下文感知研究成为了当前机器翻译领域的一个热门话题。
1. 研究背景在传统的机器翻译中，往往只是简单地将单个句子进行翻译，而没有考虑到该句子在整个文本中的上下文关系。
然而，语言是一种信息传递的载体，其中每个句子都是相互联系的。
因此，单纯地将句子进行翻译可能会导致语义的偏移和错乱，无法真正准确地表达原文的含义。
因此，研究者们开始关注如何通过上下文感知来提高机器翻译的质量和准确度。
2. 上下文感知在机器翻译中的应用上下文感知是指在进行机器翻译时，利用句子所处的上下文信息来更准确地理解和翻译该句子。
这其中包括句子前后的语境、句间的逻辑关系以及整个文本的内在逻辑结构等。
通过引入上下文感知技术，机器翻译系统可以更好地理解整个文本的语义和逻辑结构，从而提高翻译的准确性和流畅度。
3. 上下文感知研究方法为了实现机器翻译中的上下文感知，研究者们提出了多种不同的方法和技术。
其中，一种常见的方法是利用神经网络模型来建模句子之间的上下文关系。
通过将整个文本作为一个序列输入到神经网络中，系统可以更好地捕捉到不同句子之间的语义关系，从而实现更加准确的翻译。
另外，还有一些基于强化学习和注意力机制的方法，也被广泛应用于机器翻译领域，取得了一定的效果。
4. 上下文感知在实际应用中的挑战虽然上下文感知技术在理论上能够提高机器翻译的质量，但在实际应用中还面临着一些挑战。
首先，如何有效地捕捉到句子之间的上下文关系是一个难点。
不同语言之间的语言结构和逻辑关系可能存在差异，这就需要研究者们提出更加智能和灵活的模型来适应不同语境下的翻译需求。
其次，句子之间的长距离依赖问题也是一个关键挑战。
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。
ChatGPT技术中的上下文感知方法解析
ChatGPT技术中的上下文感知方法解析ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它在生成对话时具备上下文感知能力。
本文将对ChatGPT技术中的上下文感知方法进行分析和讨论。
ChatGPT是OpenAI提出的一种端到端的对话生成模型，它使用GPT-3作为基础模型，并在此基础上进行了改进。
GPT-3具备通过对已有文本进行学习，生成语义相关的文本的能力，而ChatGPT则将这一能力应用于对话生成中。
ChatGPT的上下文感知方法主要体现在以下两个方面。
首先，ChatGPT通过对已有对话进行编码学习上下文。
在生成回复时，模型会将前面的对话作为输入，利用GPT-3的生成能力生成回复。
在这个过程中，模型能够利用上下文信息，理解对话的背景和语义，使生成的回复更加连贯和合理。
其次，ChatGPT在生成回复时会利用上下文向量进行解码。
在传统的机器翻译模型中，解码器通常只根据当前输入生成输出，而忽略了上下文的信息。
而ChatGPT则引入了上下文向量，将与当前对话相关的上下文信息融入到解码过程中。
这种方法使得生成的回复能够更好地适应对话的背景和语境。
通过这两种上下文感知方法的结合，ChatGPT实现了更加智能的对话生成。
根据实验结果显示，ChatGPT在生成对话时比普通的生成模型具有更高的连贯性和合理性，生成的回复更加匹配对话的上下文。
然而，ChatGPT的上下文感知方法也存在一些挑战和限制。
首先，ChatGPT的上下文感知是基于有限的历史对话信息，而不考虑更广阔的语境。
这可能导致模型对某些对话背景的理解不够准确。
例如，在长时间对话中，模型可能忘记较早的对话内容，导致生成的回复与整个对话的一致性出现问题。
其次，ChatGPT的上下文感知方法也容易受到噪声和错误的干扰。
如果对话中存在不连贯或错误的信息，模型可能会受到影响，导致生成的回复与实际需求不一致。
因此，在实际应用中，对于对话质量的控制和错误的修正仍然是一个挑战。
上下文感知
上周看了关于移动无缝连接的文章，后来看了一些这方面的其他东西，可以利用普适计算中的上下文感知来进行这种转换，于是想到上下文感知在泛在网中研究。
普适计算：又称普存计算、普及计算（英文中叫做pervasive computing或者Ubiquitous computing）这一概念强调和环境融为一体的计算，而计算机本身则从人们的视线里消失。
在普适计算的模式下，人们能够在任何时间、任何地点、以任何方式进行信息的获取与处理。
普适计算是一个涉及研究范围很广的课题，包括分布式计算、移动计算、人机交互、人工智能、嵌入式系统、感知网络以及信息融合等多方面技术的融合。
其演进过程：∙第一代，主机型计算（Mainframe computing）很多人共享一台大型机∙第二代，个人机计算（personal computing）一个人在一台电脑上∙第三代，网络计算（internet computing）一个人使用在互联网上的很多服务∙第四代，普适计算（pervasive computing）许许多多的设备通过全球网络为许多人提供人格化（个性化）的服务上下文感知：在普适计算的环境中，人和计算机不断的进行着透明性的交互，，在这个交互过程中，普适系统获取与用户需求相关的上下文信息来确认为用户提供什么样的服务，这就是上下文感知，它是普适计算的重要技术，其主要涉及的问题包括：上下文信息的获取，上下文信息的融合和上下文信息的处理。
上下文感知计算的概念框架，从各种不同的模型中提出的共同点上下文感知能力的智能空间定义：能有效发现并利用其中的上下文信息(如用户位置，时间，环境参数，邻近的设备和人员，用户活动及目的等)并为其中的或临近空间的用户提供主动或被动上下文服务的智能空间，这类智能空间具有智能空间的一般特征，并延伸和强化了其上下文感知和计算的能力。
使其同时具备了一个普适计算系统所需要的两个重要特征，即：沟通虚拟世界与物理世界以及上下文感知能力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
当今有许多的研究项目已经处理了关于这方面的问题。
但是大多数的仅仅是关于像蓝牙或单独设备等局部环境。
然而,在一个广阔范围的环境中采用上下文感知系统,像GSM 和UM TS等移动网络,提出一个全新的系统适配和上下文提供和管理的要求。
此外,移动网络是由如用户,网络运营商,增值系统提供商和内容提供商等独立角色相互作用为特征的。
因此,上下文感知系统要在一个交互作用的方式下实现。
这篇论文主要讨论移动网络中上下文感知系统的一些挑战并通过上下文感知消息系
统示例了它的实现。
当一个系统使用上下文信息提供相关的信息或者系统给用户的时候,就叫这个系统是上下文感知系统,上下文信息主要由上下文信息系统来提供,CIS可以发现、测量、解释和结合实体信息和各实体间的特征关系的系统,是上下文感知系统的一个重要组成部分。
CAS采取了可用的上下文信息。
用户想要提供上下文感知系统不但要关心系统的实现,还必须要关心怎样创建或怎样获取相关的上下文信息。
为了创建或获取上下文信息,在上下文信息提供中的所有步骤都要能够完成。
上下文信息提供是一个复杂过程,其中主要包括:上下文感知,上下文提炼和上下文分发。
把从这些上下文资源捕获数据的过程称为感知。
感知通常可以分为感知上下文和感知上下文的改变。
然而,感知仅仅提供的是上下文的原始素材,这些原始素材是被认为是低级的上下文信息,并且经常不能够被CAS请求所理解。
通常,要执行一次或几次精炼过程来获得各个CAS所要求的高级上下文信息;在精炼过程之后,上下文信息必须传送到各个需要这个信息的CAS上,这个过程称为分发。
3 、上下文感知的应用
随着移动网络系统的不断发展,它使得移动用户能够在任何时候、任何地点使用多媒体系统进行通信。
移动即时消息来自于最近通信业界最成功的两个应用的结合点:固定网络中的桌面即时消息和移动网络中的短消息系统,它使得移动用户能够在任何时候、任何地点使用多媒体系统进行通信。
如果能够在即时消息系统中使用上下文信息,那么这样即时消息系统就可以根据上下文信息的改变自动适配用户的需要,这就是上下文感知消息系统。
CAMS主要在移动用户间进行提供用户到用户或用户到一组用户间的通信,它根据所感知的上下文信息和上下文信息的改变适配用户的需要。
用户通过CAMS服务器定制CAMS 以获得对系统的使用权力。
CAMS中所使用的上下文信息由上下文信息系统 C IS来感知并传送给CAMS。
C IS 从上下文信息所有者获得原始的上下文信息并进行处理。
上下文感知系统中的核心过程就是上下文信息的提供。
在移动通信系统里,上下文信息的提取时一件很难的事情。
各种各样的上下文感知系统提供者,上下文信息提供者,上下文信息所有者,上下文感知系统使用者等等,这些要参与到上下文信息的提供和上下文感知系统中去,并且这些参与者之间也要相互协作。
上下文信息提供要能够适合大范围覆盖的移动网络。
4、结论
智能交互是计算发展的必然趋势和本质要求之一,而上下文感知是提高计算智能性的核心技术.笔者就上下文感知技术及其在现在信息时代中的重要地位列举其应用。
在包括多种运营商和多种参与者的移动网络中的上下文信息提供是一个非常复杂的过程,因此上下文感知系统的使用也是很复杂的。
为了便于在这样的环境下上下文感知系统和上下文信息的提供,笔者提出了一个适当的平面框架来描述了上下文感知系统在移动网络中的应用,并通过使用上下文感知消息
系统来具体描述和说明了上下文感知系统在移动网络中和移动协同标绘模型的应用。
在将来的信息更加丰富的时代,上下文感知技术将占有越来越重要的地位,研究上下文感知技术,对于未来智能信息的发展起着举足轻重的作用。
参考文献
[1] 刘艳萍等. 4 G核心技术原理及其与3 G系统的对比分析[J ] . 移动通信,2004 年10月
[2] 孙克勇等.上下文感知业务在移动网络中的应用.[ J ]西安邮电学院学报.2006年9月
[3] 安华萍等.3 G移动网络的安全问题[J ] . 科学技术与工程. 2005年5 月.
[4] Dave W. , Transparent IP Radio Access For Next - Generation Mobile Network . IEEE Wireless Communications. August 2003 :26 - 35 .
[5] Jin Young Kim , Eun Cheol Kim . Smart Terminal Technology for t he 4 G Mobile Communication Systems. 51 -54
[6] Debashis Saha , Amitava Mukherjee . Mobility Support inIP : A Survey of t he Related Prototocols. IEEE Net-work . November/ December 2004 : 34 - 40 .。