情境感知 | jeffrey2046

领域
1. 情境感知能力的获取
  1. 移动设备的基本功能
    1. 声音识别
      1. 运动状态
    2. 影像处理
      1. 所在场景
    3. 自动适应
  2. 强化学习规则与模型
    1. single-agent RL
    2. multi-agent RL(MARL)
      1. single-hop coordination-based MARL
      2. multiple-hop coordination-based MARL
  3. 传统移动通信作为技术手段
  4. 基于SOA的轻量级推理系统
  5. 情境感知微架构
    1. 情境信息的收集
    2. 推理演算
  6. 认知无线电中的次级用户
    1. 学习机制
      1. Adaptation
      2. Window
      3. Adaptation-Window
      4. Reinforcement Learning
    2. 动态频道选择
2. 情境感知能力的提升
  1. 社交网络环境
    1. 用户情感标签
    2. 网络社区中的用户情境信息
    3. 其它互联网服务体现的情境信息
  2. 情境感知的融合
    1. 远程监控
    2. 定位机制
    3. 实现途径
3. 情境感知能力的运用
  1. 个性化电视服务
  2. 移动搜索体验
  3. 室内定位服务
  4. 泛在社会的管理
  5. 医疗中的实时处理
  6. 泛在医疗服务系统
    1. Situation-Aware Medical Tourism Service Search Subsystem
    2. Healthy-life Map Guiding Subsystem
    3. Intelligent Curative Food Decision Subsystem
    4. 4D Emergency Indication and Ambulance Dispatch Subsystem
  7. 脑机接口的实现
  8. 医疗监控应用的开发
  9. 移动电视个性化推荐
4. 情境感知信息的管理
  1. 针对开放式协同环境
  2. 社交网络下的情境管理框架
  3. 利用meta-context管理情境
5. 位置隐私保护
  1. 无线传感器网中传感器的位置保护
6. 子主题 6
方法
1. 文献综述
2. 概念分析研究
3. 比较研究
4. 设计与演示
5. 理论架构研究
6. 仿真
成果
1. IPTV个性服务系统架构图
  1. 个性化电视服务
2. 声音与视觉特征抽取与识别的情境感知系统
3. 社交网络下提升情境感知能力的系统框架
4. 增强移动搜索体验的感知系统
5. 基于情境的感知信息管理规则
6. 基于情境感知的犯罪预测和应对管理机制
7. 泛在医疗系统
  1. 概念模型
  2. 系统架构
  3. 传输保证
  4. 行为识别
8. 分离meta-context的情境模型管理meta-context的语言网架构
存在的问题
1. 个性化电视服务
  1. 情境信息灵活扩展性
  2. 对移动化的支持
  3. 对漫游的支持
  4. 隐私保护与安全
  5. 两种框架的融合
    1. 分布式的情境感知系统
    2. 集中式的情境感知系统
  6. 性能与可行性
  7. 个性化的有效性
  8. 多种角色共存
    1. 网络供应商
    2. 服务供应商
    3. 节目供应商
2. 针对有限的简单的情境
  1. 10种声音
  2. 4种具体场景
3. 理论模型的构造阶段
4. 感知信息的管理
  1. 仅适用于特定环境
  2. 忽视个人偏好的重要性
  3. 感知信息的表现形式单一
  4. 缺少个人隐私的保护机制