一种基于上下文预测蚁群模型的物联网感知层路由算法.pdf
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基于社交网络上下文感知推荐算法.pdf
Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2015, 4(5), 101-113
Published Online October 2015 in Hans. /journal/sea
/10.12677/sea.2015.45014
Context-Aware Recommendation Algorithm
Based on Social Network
Lei Chen, Gui Li, Zhengyu Li, Ziyang Han, Ping Sun
Faculty
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上下文感知的评分预测算法研究的开题报告
开题报告
题目：上下文感知的评分预测算法研究
一、研究背景
评分预测是推荐系统中的一项重要任务，旨在为用户推荐能够得到高评分的物品。传统的评分预测算法主要考虑用户和物品的属性特征，并通过建立用户到物品的映射关系来预测评分。然而，这种方法无法考虑用户和物品之间的上下文信息，如时间、地点、社交关系等因素，而这些因素往往对用户评分具有重要影响。
为了更好地解决推荐系统中的实际问题，上下文感知的评分预测算法应运而生。它将用户评分视为在上下文条件下的随机变量，通过考虑上下文信息来改进传统评分预测算法。随着社交网络和移动设备的普及，上下文感知的评分预测算法受到越来越
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群智感知下基于上下文信息的未知工人选择算法的深度剖析与优化策略
一、引言
1.1研究背景与意义
随着物联网、移动互联网等技术的飞速发展，群智感知作为一种新兴的泛在感知技术，近年来得到了广泛的关注和研究。群智感知借助大量普通用户的智能移动设备（如智能手机、可穿戴设备等）作为感知终端，通过众包的方式实现大规模的数据采集与分析，具有成本低、覆盖范围广、灵活性高、实时性强等显著优势，被认为是满足物联网透彻感知与泛在互联需求的关键技术手段，在智能交通、环境监测、城市公共管理、社会化推荐等众多领域展现出了巨大的应用潜力。
在智能交通领域，群智感知技术可通过收集车辆和行人携带的移动设备数据，实现对交通流量
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基于上下文感知语言模型的C2流量检测研究
目录
基于上下文感知语言模型的C2流量检测研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
相关工作综述．．．．．．．．．．．．．．．
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基于上下文感知的建筑工程质量管理模型的设计与实现的中期报告.docx
基于上下文感知的建筑工程质量管理模型的设计与实现的中期报告
本中期报告主要介绍基于上下文感知的建筑工程质量管理模型的设计与实现的进展情况。
首先，我们完成了对相关研究领域的文献综述和分析。我们发现，传统的建筑工程质量管理往往基于经验和规则，由于缺乏对环境和场景的适应性，难以满足复杂和多变的施工现场需求。因此，上下文感知成为了建筑工程质量管理的一个热点研究方向。现有的相关研究主要基于传感器数据、机器学习和深度学习技术，实现对施工现场的自动感知和智能决策。
其次，我们设计了基于上下文感知的建筑工程质量管理模型的框架。该框架包括以下几个主要组件：流程管理、上下文感知、规则引擎和数据分析。其中，流程管
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(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114880586 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210636801.1
(22)申请日 2022.06.07
(71)申请人 电子科技大学
地址 611731
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114882495 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210340978.7 G06N 3/04 (2006.01)
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(10)申请公布号 CN 113393435 A
(43)申请公布日 2021.09.14
(21)申请号 202110653582.3
(22)申请日 2021.06.11
(71)申请人 大连
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113392254 A
(43)申请公布日 2021.09.14
(21)申请号 202110332595.0
(22)申请日 2021.03.29
(71)申请人 西安理工大学
地址
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 114550016 B
(45)授权公告日 2022.07.08
(21)申请号 202210424063.4 G06V 10/42 (2022.01)
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基于上下文感知的个性化推荐系统
基于上下文感知的个性化推荐系统
在当今信息爆炸的时代，用户面临着海量的信息选择，如何从这些信息中快速找到自己感兴趣的内容成为了一个挑战。个性化推荐系统应运而生，它通过分析用户的行为和偏好，为用户提供定制化的内容推荐，极大地提高了信息获取的效率和用户体验。本文将探讨基于上下文感知的个性化推荐系统的重要性、挑战以及实现途径。
一、个性化推荐系统概述
个性化推荐系统是一种信息过滤系统，旨在预测和推荐用户可能感兴趣的物品或服务。它通过分析用户的历史行为、偏好和其他上下文信息，为用户提供个性化的内容推荐。个性化推荐系统的核心在于理解用户的需求和兴趣，以及如何将这些需求和兴
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基于RFID的上下文感知系统研究的中期报告
尊敬的评委老师、亲爱的同学们，大家好！我的研究课题是基于RFID的上下文感知系统研究，现在给大家做中期报告。
1. 研究背景和意义
随着智能化的快速发展，各种无线传感技术已经得到广泛应用，其中基于RFID技术的智能化管理系统异军突起。而上下文感知技术则是使智能化系统更加智能化的关键技术。通过RFID标签标识物品或移动设备，感知环境中的信息，从而适应不同场景的需求，提升智能化管理的效益和智能化维护的精度。因此，本课题的研究背景和意义是非常明确的。
2. 研究内容
本课题的研究内容主要分为三个部分：
a. RFID技术研究
研究RFID标签芯片、标签与阅
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基于深度学习和上下文感知的跨语言翻译技术.docx
基于深度学习和上下文感知的跨语言翻译技术
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
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长上下文多模态大模型.pdf
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S2024年6月16日
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