21、MiddleWhere:普适计算应用中的位置感知中间件

MiddleWhere:普适计算应用中的位置感知中间件

1 引言

普适计算催生出了活跃且信息丰富的物理空间,其中包含大量相互连接的计算机设备和嵌入式处理器。位置感知为普适计算应用、用户、资源及其交互方式带来了显著的功能提升。它能让普适计算环境根据用户的偏好和期望进行自我调整,并以最有效的方式重新配置可用资源,以满足用户需求并提供无缝交互。

目前存在多种不同的替代或互补的定位技术和传感器,每种技术都有不同的能力和假设,提供不同级别的定位精度。没有一种单一的定位传感技术能在所有环境中都表现出色。例如,GPS 是广泛户外区域的事实上的定位技术,但在有遮盖的区域或室内无法工作。对于室内环境,已经提出了许多基于徽章、无线设备等的技术。

我们认为普适计算环境必须提供中间件支持,以融合来自不同定位技术的数据,从而更全面地了解物理环境及其内容,并提高定位的准确性。此外,基于中间件的解决方案能够将应用程序与定位检测和传感技术分离,这使得在新的定位技术出现时,可以在不改变现有应用程序和服务的情况下,动态地扩展基础设施。

基于此,我们提出了一个名为“MiddleWhere”的位置感知中间件。它集成了多种定位技术,为应用程序提供移动对象(可能是人或他们携带的设备)位置的统一视图。它根据传感器读数的置信度处理来自不同传感器的冲突信息,维护环境物理布局的模型,并允许推导移动对象与其物理环境之间的各种空间关系。由于没有传感器能够准确感知位置,MiddleWhere 为位置信息和空间关系关联了一个概率值。使用该中间件的普适应用程序或服务可以利用这些概率值,并仅在位置信息对其目的“足够”准确时才采取行动。

1.1 MiddleWhere 的特性

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这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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