Neuware -In Ambient Intelligence (AmI) systems, reasoning is fundamental for triggering actions or adaptations according to specific situations that may be meaningful and relevant to some applications. However, such reasoning operations may need to evaluate context data collected from distributed sources and stored in different devices, as usually not all context data is readily available to the reasoners within the system.Decentralized Reasoning in Ambient Intelligence proposes a decentralized reasoning approach for performing rule-based reasoning about context data targeting AmI systems. For this purpose, the authors define a context model assuming context data distributed over two sides: the user side, represented by the users and their mobile devices, and the ambient side, represented by the fixed computational infrastructure and ambient services. They formalize the cooperative reasoning operation � in which two entities cooperate to perform decentralized rule-based reasoning � and define a complete process to perform this operation.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 108 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781447141679

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Bibliografische Details

Titel

Decentralized Reasoning in Ambient Intelligence

Verlag

Springer London, Springer London Mai 2012

Erscheinungsjahr

2012

Sprache

Englisch

ISBN-10

1447141679

ISBN-13

9781447141679

Einband

Taschenbuch

Zustand

Neu

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Inhaltsangabe

In Ambient Intelligence (AmI) systems, reasoning is fundamental for triggering actions or adaptations according to specific situations that may be meaningful and relevant to some applications. However, such reasoning operations may need to evaluate context data collected from distributed sources and stored in different devices, as usually not all context data is readily available to the reasoners within the system. Decentralized Reasoning in Ambient Intelligence proposes a decentralized reasoning approach for performing rule-based reasoning about context data targeting AmI systems. For this purpose, the authors define a context model assuming context data distributed over two sides: the user side, represented by the users and their mobile devices, and the ambient side, represented by the fixed computational infrastructure and ambient services. They formalize the cooperative reasoning operation' in which two entities cooperate to perform decentralized rule-based reasoning' and define a complete process to perform this operation.

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Decentralized Reasoning in Ambient Intelligence proposes a decentralized reasoning approach for performing rule-based reasoning about context data targeting AmI systems. For this purpose, the authors define a context model assuming context data distributed over two sides: the user side, represented by the users and their mobile devices, and the ambient side, represented by the fixed computational infrastructure and ambient services. They formalize the cooperative reasoning operation in which two entities cooperate to perform decentralized rule-based reasoning and define a complete process to perform this operation.

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