論文の概要: On defining and modeling context-awareness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08141v1
- Date: Sat, 02 May 2026 10:18:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 21:00:07.900453
- Title: On defining and modeling context-awareness
- Title(参考訳): 文脈認識の定義とモデル化について
- Authors: Panteleimon Rodis,
- Abstract要約: 本稿では,文脈認識を定義・モデル化するための方法論を提案する。
また,現代の文脈認識システムと分散計算との関係について検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose - This paper presents a methodology for defining and modeling context-awareness and describing efficiently the interactions between systems, applications and their context. Also the relation of modern context-aware systems with distributed computation is investigated. Design/methodology/approach - On this purpose, definitions of context and context-awareness are developed based on the theory of computation and especially on a computational model for interactive computation which extends the classical Turing Machine model. The computational model proposed here, encloses interaction and networking capabilities for computational machines. Findings - The definition of context presented here develop a mathematical framework for working with context. Also the modeling approach of distributed computing enables us to build robust, scalable and detailed models for systems and application with context-aware capabilities. Also enables us to map the procedures that support context-aware operations providing detailed descriptions about the interactions of applications with their context as well as with other external sources. Practical implications - A case study of a cloud based context-aware application is examined using the modeling methodology described in the paper so as to demonstrate the practical usage of the theoretical framework that is presented Originality/value - The originality on the framework presented here relies on the connection of context-awareness with the theory of computation and distributed computing.
- Abstract(参考訳): 目的 - 本論文では、コンテキスト認識を定義し、モデル化し、システム、アプリケーションおよびそれらのコンテキスト間の相互作用を効率的に記述する方法論を提案する。
また,現代の文脈認識システムと分散計算との関係について検討した。
設計・方法論・アプローチ - この目的のために、計算理論、特に古典的なチューリングマシンモデルを拡張するインタラクティブな計算のための計算モデルに基づいて、文脈と文脈認識の定義を開発する。
ここで提案される計算モデルは、計算機の相互作用とネットワーク機能を包含するものである。
Findings - ここで提示されるコンテキストの定義は、コンテキストを扱うための数学的フレームワークを開発する。
また、分散コンピューティングのモデリングアプローチにより、コンテキスト認識機能を備えたシステムやアプリケーションの堅牢でスケーラブルで詳細なモデルを構築することができます。
また、コンテキスト対応操作をサポートするプロシージャをマッピングし、アプリケーションとコンテキストのインタラクションや外部ソースとのインタラクションに関する詳細な説明を提供する。
実践的意味 - クラウドベースのコンテキスト認識アプリケーションのケーススタディは、原性/値を示す理論フレームワークの実用的利用を実証するために、論文で説明したモデリング手法を用いて検討される。
関連論文リスト
- Towards Worst-Case Guarantees with Scale-Aware Interpretability [58.519943565092724]
ニューラルネットワークは、自然データの階層的多スケール構造に従って情報を整理する。
我々は,形式機械と解釈可能性ツールを開発するための統一的な研究課題,即時対応型解釈可能性(enmphscale-aware interpretability)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-05T01:22:31Z) - Predicting Task Performance with Context-aware Scaling Laws [56.6850444554434]
本稿では、トレーニング計算と提供されたコンテキストの関数として、下流のパフォーマンスを協調的にモデル化する、単純かつ解釈可能なフレームワークを提案する。
我々は,Llama-2-7BおよびLlama-2-13Bの拡張コンテキスト変種について,観測された下流性能に適合させることで,我々の枠組みを実証的に検証した。
以上の結果から,我々のフレームワークは,配信中のダウンストリーム性能を正確にモデル化し,トレーニング計算において3桁の規模で一般化し,コンテキストの増大とともに性能を確実に外挿することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-16T17:35:18Z) - Consistency Verification in Ontology-Based Process Models with Parameter Interdependencies [40.539768677361735]
プロセス知識の形式化は、製造におけるパラメータ相互依存の一貫性のあるモデリングを可能にする。
クロスコンテキストアプリケーションと知識再利用をサポートするために、そのような表現は汎用形式で定義され、複数のプロセスコンテキストにまたがって適用される。
本稿では,これまで開発されたプロセスセマンティクスモデルに対する検証機構について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-19T07:21:16Z) - A process algebraic framework for multi-agent dynamic epistemic systems [55.2480439325792]
本稿では,マルチエージェント,知識ベース,動的システムのモデリングと解析のための統合フレームワークを提案する。
モデリング側では,このようなフレームワークを実用的な目的に使いやすくするプロセス代数的,エージェント指向の仕様言語を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T08:35:50Z) - SymbolicAI: A framework for logic-based approaches combining generative models and solvers [9.841285581456722]
生成過程における概念学習とフロー管理に論理的アプローチを取り入れた,汎用的でモジュール化されたフレームワークであるSybolicAIを紹介する。
我々は,大規模言語モデル(LLM)を,自然言語命令と形式言語命令の両方に基づいてタスクを実行する意味的解決器として扱う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T18:50:50Z) - Auto-ICL: In-Context Learning without Human Supervision [93.05202223767463]
本稿では,モデルが問題解決のための例と指示を自律的に生成できる自動文脈学習フレームワークを提案する。
さまざまなモデルやデータセットにわたる実験により、結果は、モデル生成コンテキストが人間の注釈付きコンテキストより優れていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T07:37:28Z) - Constructing Word-Context-Coupled Space Aligned with Associative
Knowledge Relations for Interpretable Language Modeling [0.0]
事前訓練された言語モデルにおけるディープニューラルネットワークのブラックボックス構造は、言語モデリングプロセスの解釈可能性を大幅に制限する。
解釈不能なニューラル表現と解釈不能な統計論理のアライメント処理を導入することで,ワードコンテキスト結合空間(W2CSpace)を提案する。
我々の言語モデルは,関連する最先端手法と比較して,優れた性能と信頼性の高い解釈能力を実現することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T09:26:02Z) - How Far are We from Effective Context Modeling? An Exploratory Study on
Semantic Parsing in Context [59.13515950353125]
文法に基づく意味解析を行い,その上に典型的な文脈モデリング手法を適用する。
我々は,2つの大きなクロスドメインデータセットに対して,13のコンテキストモデリング手法を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-03T11:28:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。