23、上下文感知与以流程为中心的知识供应系统解析

上下文感知与以流程为中心的知识供应系统解析

1. 系统基本要求

为了应对各类问题,一个追求全面流程和知识支持的系统应具备以下特性:
- 额外流程信息(RA.1) :整合流程模型中包含的各种补充信息,如工件层次结构或清单等支持性信息,并将其融入执行中的流程感知信息系统(PAIS)的执行语义,以促进建模流程和实际执行流程的一致性。
- 抽象和操作流程(RA.2) :对抽象流程(如整个项目的生命周期)和操作具体流程(如具体开发任务)进行建模,并实现这两种类型流程区域的无缝集成。
- 无缝集成(RA.3) :无缝融入日常工作,使用过程不繁琐,特定的流程或知识支持不会分散用户的工作注意力。
- 上下文数据采集(RB.1) :自动从环境中采集上下文数据,对当前情况进行分类。
- 上下文数据处理(RB.2) :自动处理采集到的上下文数据,以应对不断变化的上下文条件。
- 上下文/流程集成(RB.3) :将采集到的上下文数据与流程模型及相关数据进行集成,使执行的流程与实际执行的流程保持一致。
- 动态工作流更改(RC.1) :允许对正在运行的流程实例进行更改。
- 自动工作流更改(RC.2) :自动对正在运行的工作流实例进行更改,以自动应对不断变化的情况。

要求编号
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究教育: 支持计算机视觉环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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