An infrastructure for managing context information in pervasive computing environments
Notice bibliographique
Résumé
The increasing popularity of mobile devices, such as mobile phones and personal digital assistants, and advances in wireless networking technologies, are enabling new classes of applications that raise challenging problems to application developers. These applications have to be aware of the variations in the execution context such as location, time, user activities, and device capabilities in order to tune and adapt their intended functionalities. We argue that developing and managing applications that are context-aware would be extremely hard, tedious, and error-prone if not supported by a computing infrastructure. This is because application developers would have to deal with issues such as context interpretation, context reasoning, and context adaptability, and consequently would be distracted from the actual requirements of the applications they are developing. We investigate the principles of ontologies, negotiation, and approximate reasoning, and their usage to support context-awareness and dynamic adaptation for applications in pervasive environments. These principles are integrated in our proposed infrastructure, which offers application developers a set of APIs and computing components to facilitate the process of developing and managing context-aware applications. The APIs that the infrastructure provides allow users to manipulate the information encoded in their semantic profiles and to negotiate context information causing the infrastructure to tailor its behaviour to applications' need. Accordingly, the infrastructure reasons and makes automated decisions that are based on this negotiated contextual information to achieve adaptability and to cope with the frequent changes in the environment. To manifest the effectiveness of these principles in developing and managing context-aware applications, we discuss the architecture and implementation of an agent-based context-aware infrastructure that implements these principles, and report on performance and usability results obtained from a thorough evaluation of the infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».