論文の概要: CSM-H-R: An Automatic Context Reasoning Framework for Interoperable Intelligent Systems and Privacy Protection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11066v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 22:21:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-23 14:05:29.422467
• Title: CSM-H-R: An Automatic Context Reasoning Framework for Interoperable Intelligent Systems and Privacy Protection
• Title（参考訳）: csm-h-r: 相互運用可能なインテリジェントシステムとプライバシ保護のための自動コンテキスト推論フレームワーク
• Authors: Songhui Yue, Xiaoyan Hong, and Randy K. Smith
• Abstract要約: ケーススタディは、スマートセッティングのインテリジェントエレベーターシステムに基づいて開発されている。 匿名化はラベル埋め込みによる匿名化と情報相関の低減によって達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07499722271664144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automation of High-Level Context (HLC) reasoning for intelligent systems at scale is imperative due to the unceasing accumulation of contextual data in the IoT era, the trend of the fusion of data from multi-sources, and the intrinsic complexity and dynamism of the context-based decision-making process. To mitigate this issue, we propose an automatic context reasoning framework CSM-H-R, which programmatically combines ontologies and states at runtime and the model-storage phase for attaining the ability to recognize meaningful HLC, and the resulting data representation can be applied to different reasoning techniques. Case studies are developed based on an intelligent elevator system in a smart campus setting. An implementation of the framework - a CSM Engine, and the experiments of translating the HLC reasoning into vector and matrix computing especially take care of the dynamic aspects of context and present the potentiality of using advanced mathematical and probabilistic models to achieve the next level of automation in integrating intelligent systems; meanwhile, privacy protection support is achieved by anonymization through label embedding and reducing information correlation. The code of this study is available at: https://github.com/songhui01/CSM-H-R.
• Abstract（参考訳）: 大規模システムにおける高レベルコンテキスト(hlc)推論の自動化は、iot時代におけるコンテキストデータの蓄積の鈍化、マルチソースからのデータの融合の傾向、コンテキストベースの意思決定プロセスの内在的複雑さとダイナミズムのために不可欠である。 この問題を軽減するために,実行時のオントロジーと状態と,意味のあるHLCを認識するためのモデル記憶フェーズをプログラム的に組み合わせた自動文脈推論フレームワークCSM-H-Rを提案する。 スマートキャンパス環境におけるインテリジェントエレベータシステムに基づくケーススタディを開発した。 このフレームワークの実装 - csmエンジンとhlc推論をベクトルおよび行列計算に翻訳する実験は、特にコンテキストの動的側面に配慮し、インテリジェントシステム統合における次のレベルの自動化を達成するために、高度な数学的および確率的モデルを使用する可能性を示し、一方で、プライバシー保護サポートはラベル埋め込みによる匿名化と情報相関の低減によって達成される。 この研究のコードは、https://github.com/songhui01/csm-h-rで入手できる。

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