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上下文感知计算若干关键技术研究的中期报告
本中期报告主要介绍了上下文感知计算若干关键技术的研究进展，包括上下文感知计算的概念、上下文获取与处理、上下文推断与计算、上下文应用与服务以及上下文感知计算的评价与测试等方面。
1.上下文感知计算概念
上下文感知计算是指在计算过程中利用环境、用户、设备等上下文信息，提高计算系统的智能化、个性化和适应性，从而提高系统的性能和用户体验。上下文信息可以包括位置、时间、用户偏好等多种信息，能够帮助计算系统更好地了解用户需求和环境变化。
2.上下文获取与处理
上下文获取与处理是上下文感知计算的基础。上下文信息的获取方式包括传感器、网络、应用程序、用户输入等多种方式。获取的上下文信息需要经过处理、分类、聚合等步骤，才能被计算系统所利用。因此，上下文信息的获取和处理是上下文感知计算的关键环节。
3.上下文推断与计算
上下文推断与计算是指通过上下文信息进行推断和计算，从而对用户需求和环境变化进行预测和响应。上下文推断和计算需要利用机器学习、数据挖掘、知识表示与推理等技术，构建上下文模型和推断算法，使得计算系统能够根据上下文信息做出合理的决策和响应。
4.上下文应用与服务
上下文应用与服务是指基于上下文信息开发的各种应用程序和服务。这些应用程序和服务可以帮助用户更好地理解环境变化、做出正确的决策和获得更好的用户体验。常见的上下文应用和服务包括智能导航、个性化推荐、可穿戴设备等。
5.上下文感知计算的评价与测试
上下文感知计算的评价和测试是为了评估上下文感知计算的性能和有效性。评价和测试需要结合真实场景和用户行为进行，以检验上下文感知计算的可靠性和可用性。评价和测试方法包括用户实验、仿真测试、基准测试等。
总之，上下文感知计算的发展将会为人们提供更好的计算体验，也为计算技术的未来发展提供了新的研究方向和挑战。