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IDF 2010,研究日:上下文感知计算

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    认识上下文感知计算

    如果你有一部相当流行的智能手机,它内置了一些传感器。它可能有一个数码相机、一个运动传感器、一个 GPS 无线电,甚至可能还有一个微型陀螺仪。但是,现在,您的手机只是硬件的集合,上面运行着各种软件。需要去某个地方吗?启动 GPS 应用程序并获取路线。或者,使用 GPS 定位器自动在 Facebook Places 或 Foursquare 上签到。

    但是,如果你的智能手机真的……嗯,聪明呢?如果您的手机总是在后台运行软件来跟踪您所做的事情怎么办?我们不是在谈论放弃隐私。也许你正在做的事情的数据保存在本地,或者保存在个人云中,而不是像谷歌或 Facebook 这样的大型聚合器。

    因此,例如,随着时间的推移,您可能会偏爱低成本的中餐馆。如果你去新的地方旅行,你的手机会弹出便宜的中餐推荐。哦,你一直对辛辣食物表现出偏爱,所以你会得到一份便宜的四川或湖南菜的清单。您也不会被锁定在这些选择中。如果您喜欢披萨,您可以更改偏好。

    因此,上下文感知计算是监控您所做事情的传感器、收集您喜欢的信息的数据库的组合,如果您愿意,甚至可以将其发布到您的博客或 Facebook 上。

    现在,您可能认为隐私滥用的可能性很大。日本的电子信息亭已经在您路过它们的位置时为您量身定制广告。那是侵入性的吗?也许。

    让我们看一个更温和的应用:监控你年迈的父母。随着传感器变得更加紧凑,它们可以被编织到衣服中或嵌入到鞋子或拖鞋中。 

    这一切如何运作?

    英特尔研究部门的负责人 Justin Rattner 和英特尔交互与体验研究部的高级研究员 Lama Nachman 在今年秋季的 IDF 上深入探讨了上下文感知计算的细节以及幕后工作原理。

    使上下文感知计算工作的关键是低功耗、低成本和灵活的传感器:加速度计、GPS 定位器、相机等。请注意,这些传感器不必内置到智能设备中。他们可以拥有与个人区域或局域网通信的无线电(例如 WiFi)。

    想象一个传感器内置在安装在脚或鞋上的小型设备中。

    传感器测量击球时间、步幅时间和其他数据。传感器必须在相当长的时间内收集数据。在获得这些数据后,系统可以检测用户的步态是否开始出现口吃或剧烈变化,并发出用户可能跌倒的警报。或者,这可以通过网络传达给护理提供者,后者可以根据需要进行干预。

    Nachman 提到的另一个例子是增加了传感器的电视遥控器,它可以监控按下了哪些按钮,并获取有关遥控器使用方式的特征。它可以告诉用户是谁,因为每个人移动或处理遥控器的方式都略有不同。然后它可以根据你以前看过的节目推荐要观看的节目。

    拥有带有无线电的小型、低功耗传感器是一回事,但您需要足够智能的软件来处理这些数据。这就是推理管道的用武之地。

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