移动情境感知及其交互研究

结合情境信息的移动应用和交互研究是普适计算领域中非常重要的内容.综合移动情境感知相关研究的发展,从人机交互研究的角度,提出了基于用户、环境和任务的情境信息分类方法.根据情境信息的数据获取、数据表示、系统架构、数据处理、服务应用和系统评价等六个方面,分析了移动情境感知应用研究的关键问题,总结了移动情境感知对人机交互研究中的研究方法、数据收集、用户控制感及交互方式等产生的影响.最后提出了当前移动情境感知及其交互研究中存在的问题和可能的研究方向.     

社会感知计算:概念、问题及其研究进展

普适计算技术的发展极大地丰富和增强了人类获取数据的途径和能力,如何利用这些感知数据,理解人类的社会行为与活动,实现计算“以人为中心”并为社会服务的目标,是当前信息领域的重要问题.本文介绍了计算机科学领域的一个刚刚兴起的研究主题——社会感知计算.社会感知计算旨在通过人类生活空间日益部署的大规模多种类传感设备,实时感知识别社会个体的行为,分析挖掘群体社会交互特征和规律,辅助个体社会行为,支持社群的互动、沟通和协作.论文讨论了社会感知计算的概念、起源、模型和主要研究问题,综述了社会感知计算典型系统与应用、数据感知、行为与交互分析、社会理论与规律验证以及社会交互高效支持等方面的研究进展.     

智能手机:普适感知与应用

智能手机正在迅速成为个人计算和通讯的核心设备.得益于硬件技术的进步和移动互联网的普及,基于智能手机的感知手段日益丰富,可感知信息的维度不断增加,在健康、医疗、生活、交通、教育和娱乐等领域的应用层出不穷.该文从智能手机感知的硬件基础、智能手机可感知的信息和智能手机感知的应用3个层面对当前的研究进展进行阐述与分析,并对未来的研究趋势进行了展望.     

移动终端智能引擎平台研究

随着移动终端的不断发展与普及,它已经变成了一个交流、传感的设备。普通市民只需要通过移动设备就可以从周围的环境中获取海量信息以及分享自己的信息。文中研究了群智感知原理,结合普适环境下情境信息的特点,提出了移动终端智能引擎平台。该平台通过接口能实时、有效地获取、处理用户的感知数据,还原用户情境,获取用户需求,并把用户需求和处理好的数据供第三方应用使用,第三方应用通过平台提供的接口提供应用服务。实验证明,该平台能够有效地获取用户情境信息,提供给第三方应用。     

情境计算研究综述

作为一种新的计算模式,情境计算得到了学术界和产业界越来越多的关注.随着物联网、云计算、大数据、社会计算等相关技术的不断发展成熟,情境计算进入了快速发展阶段.情境计算是一种通过对获取到的情境信息进行处理、从而得出用户所需服务并主动向用户提供相应情境感知服务的计算模式.这一新的计算模式为使用者的工作、生活带来了舒适和便利.对情境计算的诞生背景进行阐述,介绍情境、情境计算、情境感知、情境感知系统和情境感知服务等关键概念,总结情境数据获取、情境模型与建模、情境推理、主动服务提供、情境感知中间件和安全与隐私等重要研究内容以及其中使用到的关键技术,最后依托情境计算的一般性架构分析得出情境计算的未来发展挑战.     

空地协同移动群智感知研究综述

移动群智感知是一种新兴的感知模式,通过复用现有大量空地移动感知资源,从而实现低成本、大规模的城市感知。因此,联合利用空地移动感知资源实现空地协同移动群智感知,对提高移动感知资源的利用率,促进智慧城市发展具有重要意义。为此,对近年来空地协同移动群智感知研究工作进行综述。首先介绍空地协同移动群智感知兴起的背景和发展现状;然后分别从基于地面移动设备和基于空中移动设备两个维度对现有的移动群智感知研究工作进行分析,总结当前存在的问题;最后提出空地协同移动群智感知在跨平台的用户信息学习、跨空地的移动设备调度、跨任务的感知资源分配3个未来重要的研究方向,为相关研究人员提供有价值的参考。     

普适计算环境下基于分层Agent的上下文共享模型研究

随着无线网络、移动计算和传感器网络等技术的发展,普适计算的实现逐渐变成可能.普适计算的研究涵盖中间件、移动计算、人机交互、嵌入式技术、传感器等领域,要解决包括扩展性、异构性、构件集成、上下文感知和不可见性在内的关键问题.这些问题中,上下文感知又是重中之重,它使普适计算设备能智能化地解析和使用上下文信息,并根据上下文信息的变化进行动态自适应地调整.现有的大多数上下文感知的研究往往集中于针对上下文信息的适配上,没有考虑如何高效地收集上下文信息.而少数针对上下文收集的研究也只围绕外界环境中部署的传感器信息收集,从而使具有相同上下文信息敏感性的设备将独立而重复地进行上下文收集的工作.因此,本文拓展了传统的上下文收集的途径,并在当前已有的3种上下文共享模型的基础上提出了一种基于分层Agent的上下文共享模型,通过Agent技术和组机制的结合,使用户不仅能从传感器处收集上下文,还能从具有共同兴趣和爱好的用户处获得共享上下文,从而达到了消除冗余上下文收集、提高设备效能的目的.     

普适环境下基于中间件的身份验证模型*

为了更好地保证普适计算环境中计算资源的安全性,减少人为的非正常破坏,提出了普适环境下应用的身份验证需求,即验证不仅要随时随地,而且可以随着用户的移动在异构设备和计算环境中移动,让移动中的用户能够体验到不间断的计算。提出了基于移动代理的普适计算中间件ValidateAgent,并结合情境感知技术, 给出了验证模型、算法及原理。此研究对于普适计算在协同设计领域中的应用有重要意义。     

CAUXT:帮助研究人员在感兴趣的情境中采集用户体验数据

随着移动互联技术的快速发展和普及,产品的使用越来越无处不在,这也要求用户体验研究必须与情境紧密关联。但对于用户体验研究,现有的技术手段在识别和感知研究人员感兴趣的情境上还存在一定的困难,较难根据感兴趣的情境获取用户体验数据。其原因在于:现有系统工具的情境感知与用户体验研究人员的情境感知存在较大差异。目前,用户体验领域缺乏解决此类问题的研究,现有相关领域的此类研究也都是倾向于从算法和计算效率的角度来提升系统的数据采集能力,未从用户体验研究人员的情境感知机理角度来解决问题。文中创新性地通过借鉴认知科学和人机交互领域关于人认知的相关理论来构建用户体验研究人员的情境感知模型,并在此基础上利用情境感知计算技术构建具有情境感知能力的用户体验数据采集系统。通过初步的案例研究表明,此系统能够在一定程度上获取用户体验研究人员感兴趣的情境,并根据这些感兴趣的情境获取用户体验数据。     

基于社交媒体的事件感知与多模态事件脉络生成

随着信息技术的发展和社交媒体的流行,普通用户已经完成了从信息接受者到信息产生者的转变,每个人都可以实时分享自己身边的信息,也可以转发自己感兴趣的内容,这使得社交媒体的数据量迅速增长。在海量数据中蕴含着丰富的社会事件发生和发展的记录,如何有效地从这些数据中挖掘出有价值的信息成为了当前信息领域的重要问题。针对该问题,介绍了基于社交媒体的事件感知与多模态事件脉络生成。基于社交媒体的事件感知与多模态事件脉络生成旨在通过分析社交媒体中的文本、时间、图像、评论、观点、情感和用户交互等多模态数据,感知事件并刻画事件的关系,从而实现对事件的总结。讨论了基于社交媒体的事件感知与多模态事件脉络生成的描述模型、概念、发展历史、关键技术与挑战以及其广泛的应用领域,综述了社交媒体分析在事件感知和事件总结方面的研究进展,并对其未来发展进行了展望。     

云计算研究

云计算模式是在基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、分布式计算、并行计算和网格计算等概念演进并产生的结果。云计算模式是一种全新的计算应用模式,将会成为人们获取服务的主导方式。本文首先介绍云计算在业界中的概念,接着分析云计算和相关计算,最后关于云计算发展的前景进行展望。     

On the universality of peptide computing

We present a simulation of Turing machines by peptide–antibody interactions. In contrast to an earlier simulation, this new technique simulates the computation steps automatically by the interaction between peptides and antibodies and does not rely on a “look-and-do” approach, in which the Turing machine program would be interpreted by an extraneous computing agent. We determine the resource requirements of the simulation. Towards a precise definition for peptide computing we construct a new theoretical model. We examine how the simulations presented in this paper fits this model. We also give conditions on the peptide computing model so that it can be simulated by a Turing machine.

绿色计算的重定义与若干探讨

计算机系统的环境可分为人文环境和自然环境两个部分.随着全球计算机系统大量而广泛的使用,对环境日益产生了一些负面影响.绿色计算(green computing)是一种以环境为中心的计算模式,通过努力消除计算机系统的环境不友好方面,使得计算机系统、人、社会与自然环境更加和谐,实现节能、环保和节约的目标.通过与绿色化学的比较研究,作者采取了一种更加统一和抽象的方式定义绿色计算的概念,并探讨了其主要研究内容,从而明确了绿色计算的界限和范围,理顺了相关领域的研究任务和关系.然后,提出了绿色汁算的一些基本思路和一般性方法,为下一步研究各种条件下绿色计算的具体模型、方法与工具打下了必要的基础.     

普及计算及其应用模型

1.普及计算的基本概念 1.什么是普及计算? 我们当前所处的时代是计算机技术仍然复杂到让大部分人们难以学习的地步的时代。虽然目前计算机已经进入了许多人的家庭,但是真正能够发挥计算机全部能力的用户是很少的。计算机业界有许多的技术和专有名词,而且它们还随着时间的流逝不断发展变化。再者,过去所有的传统思路都是以计算机为中心,当计算机系统发生变化时,人们的思想也必须     

普适计算体系结构的研究

普适计算使人在信息空间与物理空间相融合的环境下，利用任意设备，通过任意网络，在任意时间透明地获得一定质量的网络服务，根据目前国际上普适计算研究的现状和发展趋势，提出了一个普适计算体系结构的参考模型，并简要讨论了该参考模型的四个关键研究内容一移动计算、互操作计算、情感计算和上下文感知计算．     

一种分布式环境下的新型高性能计算平台

分析了采用志愿机模式的网络计算平台的特点，针对其不足．提出了一种分布式环境下的新型高性能计算平台NH-PCP（A Novel High Performance Computing Platform in Distributed Environment）．该平台具有可扩展性和容错能力，采用对象串行化技术能够使应用程序跨平台运行．NHPCP具有友好的用户界面，提供一套简单易用的API（Application Programming Interface）函数调用，任何大计算量的、可以分解成独立计算子任务的应用都可以方便地利用该平台运算．基于该平台具体实现了两个典型的并行应用实例，通过对实验结果的分析，总结了适合于本计算平台的并行应用的特点．     

一种对象化并行计算框架

分布式计算、并行计算、内存计算是目前提高计算性能的关键技术和热点研究领域。在大数据环境下,针对数据型统计分析系统性能劣化明显、不能满足用户使用需求的问题,提出了一种轻量级高性能对象化并行计算架构,研制了该架构的对象服务组件、对象管理服务组件和客户端代理组件,并将该架构和组件在国家电网资产质量监督管理系统中进行了验证应用,其效果表明该框架能大幅提升大数据处理效率。     

分布式空间信息的对等协同计算机制研究*

海量空间信息的处理需要分布式协同工作的GIS平台支持。为解决空间数据源的异构和分布式网络中的计算能力共享问题,设计了分布式空间信息的协同计算模型,分析了分布式空间信息协同计算具备的基本特征;从空间数据分布存储模型、空间数据分布式计算协同和分布式空间数据并行索引等方面讨论分布式空间信息的协同计算技术体系,并提出现阶段可行的实现机制。分布式对等协同计算机制避免了集中式执行引擎带来的网络拥塞和单点失效问题,提高了海量空间信息资源和计算资源协作的可靠性和可用性。     

云计算与网格计算的比较

介绍了当前计算方法的发展趋势,对当前主流的云计算和网格计算两种计算方法从定义、特点方面进行了详细的阐述,并对两种技术进行深入的分析比较,最终对其异同之处进行了概括总结。     

利用可信计算技术改善云计算的安全性

云计算影响了互联网上世界上任何地方远程服务器处理、数据存储和共享的方式。这种共享多种分布式资源方式,使得安全问题更加复杂化。本文分析了云计算环境下的安全服务,通过整合可信计算环境来建立云计算系统。可信计算平台模式可以提高云计算的安全性。可信计算模式重要的安全服务包括加密,认证,完整性和保密性等都可以用在云计算系统中。