概念设计中基于笔式手势的交互计算研究

基于笔式手势的自然交互是支持概念设计创新的有效方式.提出了一种笔式手势的层次概念模型,结合基于约束的自由勾画和上下文感知技术描述了手势设计方式,进一步讨论了手势内部的约束建立和求解算法;基于手势应用的范式,给出了概念设计中特征手势建模的应用实例,通过与传统建模和交互方式的对比,验证了特征手势建模的方便性.给出一个自然、高效的方法,以基于手势的方式来完成概念设计构思过程,采用笔式交互快速自然地记录下设计思路,所实现的系统方便了用户的创新设计,改善了人机交互模式.     

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．     

基于情境感知和本体的E-Learning系统研究

为了合理、有效地描述E-Learning环境中学习者的学习情形,利用本体论具有知识组织清晰、概念和关系定义明确的特性,建立了E-Learning环境中的情境信息本体模型。为提高学习者的学习兴趣和学习效率,对采集到的情境信息进行情境推理后,采用资源调度控制算法调用相应的学习资源服务及时向学习者提供。应用实例验证了基于情境感知的本体E-Learning系统的服务性能。     

上下文感知计算及系统框架综述

当人们在与其他人或周围的环境交互时,常常会无意识地利用到诸如手势、眼神、情境、环境状况等上下文信息 .与之相反,计算机系统却很少能有效地利用这些信息 .但自Mark Weiser提出普适计算以来,如何有效利用上下文信息开始得到充分重视并发展成为一种新的计算模式--上下文感知计算 .通过对近10年来上下文感知计算尤其是系统框架的发展进行综述和分析,提出了一个新的上下文感知计算系统框架概念模型,同时对该概念模型所涉及的关键技术问题进行了深入探讨,这可为感知计算的进一步研究提供指导 .     

基于策略的动态自适应中间件系统设计

为满足移动计算的高要求,在参考Ponder策略语言和上下文感知技术的基础上,提出了一种基于策略的动态自适应的中间件系统,以适应移动应用中灵活的、异构的、变化反复无常的上下文执行环境。该系统能根据所获得的上下文采用适当的自适应策略,为移动计算提供一个高度可配置和自适应的执行环境。该系统对策略规则进行定义,并设计基于这些策略的系统自适应性,包括系统的总体结构、自适应策略描述等。该系统已开发实现,并且配置在Java平台上,可完成中间件的交互功能,为以后进一步模拟现实可变环境下的中间件系统提供了可信的实验数据。     

一种规则驱动的觉察上下文计算模式

以面向服务的体系结构和产生式推理技术为基础,提出一种规则驱动的自适应觉察上下文计算模式。在该模式中,用户的需求及服务复合策略的语义用产生式表示。在动态普适计算运行环境中,规则推理引擎能够在运行期间,根据当前的上下文知识自动选择服务构件,动态合成应用软件完成预定目标。     

The Anatomy of a Context-Aware Application

We describe a sensor-driven, or sentient, platform for context-aware computing that enables applications to follow mobile users as they move around a building. The platform is particularly suitable for richly equipped, networked environments. The only item a user is required to carry is a small sensor tag, which identifies them to the system and locates them accurately in three dimensions. The platform builds a dynamic model of the environment using these location sensors and resource information gathered by telemetry software, and presents it in a form suitable for application programmers. Use of the platform is illustrated through a practical example, which allows a user's current working desktop to follow them as they move around the environment.     

面向情境感知的不确定性数据融合策略

情境感知计算是对传感器感知的数据进行融合从而得到用户情境信息的过程。文中针对传感器数据存在的不确定性问题,在Context Toolkit模型的基础上提出了一种面向情境感知的数据融合策略,把数据融合分为底层融合和高层融合,在这两层上分别采用模糊逻辑和动态贝叶斯网络的数据融合方法。仿真实验结果表明,这种将模糊逻辑和动态贝叶斯网络相结合的策略能有效地处理情境感知过程中的不确定数据和信息,从而提高情境感知计算的容错性和准确度。     

支持上下文感知的构件适配模型研究

为了对普适环境下的构件化应用提供支持,扩展传统的构件适配技术,在上下文感知中间件的基础上,提出支持上下文感知的构件适配模型CACAM和构件适配算法CACA,实现对环境、用户上下文的动态感知和重配置。实验结果表明,该模型能够有效地实现普适计算环境下基于上下文感知的构件适配。     

面向普适环境的上下文感知中间件研究

针对普适环境下上下文感知计算需求,引入广义模型化理论,建立了一种面向通用环境资源的上下文信息数据模型;在此基础上,提出了上下文感知中间件体系框架,并详细阐述了其构件化的实施方案。该中间件平台的上下文获取层能够封装各类感知器捕获的资源信息,中间处理层负责信息的管理、推理和聚合,基于门面模式的上下文访问层提供同步和异步相结合的上下文信息统一访问入口。通过实验测试了平台的时间损耗,表明该中间件可提供通用的上下文感知服务且具有较好的系统性能。