从普适计算、云计算到透明计算.pdf

情境感知系统对情境信息的利用程度在不断提高，对服务的多样性提出了更高要求，但是传统的情境感知系统的建模方法难以满足对系统动态描述和模拟的需求。通过对传统的Petri网进行扩展，提出了情境感知系统的赋时着色Petri网模型；并结合仿真工具CPN Tools对模型进行模拟和验证，进而发现系统设计中存在的潜在不足，对其优化改进。以痴呆老人智能辅助系统为例，证明了该方法的有效性。

给出一种新的安全协议的设计方法——组合设计方法，首先分别实现各个安全目标，然后将它们组合为一个新的安全协议。组合方法设计安全协议具有易于实现、易于验证等优点。给出组合规则，使用组合方法实现了普适计算环境下认证协议及密钥协商协议的设计。

关于普适计算的相关论文的总结，仅供参考，主要借鉴了徐光佑等人编写的的《普适计算》

计算机诞生以来，已经历了集中式计算、分布式计算、网络计算和嵌入式计算，在计算的轨迹上螺旋上升着。如果说10年以后传感器网络将取代今天的计算机的话，那么普适计算就将毫无疑问地成为那个时代的计算模式。 当人类发明了计算机之后，最初并不知道计算机不能计算什么；当人类知道了计算机不能计算什么的时候，计算机已经演变成了网络；在人类以为知道了计算机能够计算什么的同时，网络计算又被嵌入到了更加广泛的设备之中；然而，嵌入式计算告诉了我们，其实人类始终不知道计算机不能够计算什么! 通过计算访问设备的行为，借助网络拓展了我们的操作空间，利用传感器放大了人类的感知。本书从嵌入式计算开始，总结了计算的演变和发展，通过大量的研究事实阐述了普适计算及其传感器网络所涉及的技术、应用和实践，并对其理论进行了深层次地讨论。书中内容不乏诙谐幽默，视高新技术如同普通生活般轻松有趣。

真棒人类活动识别 1.数据集 机会[ ] PAMAP2 [ ] 2.带代码的文件 2020年 潜在的独立激励，用于基于传感器的通用跨人活动识别[论文] []（ AAAI 2021 ） 通过自适应时空转移学习进行跨数据集活动识别[] [代码]（ IMWUT / ubicomp ） MARS：具有多域深度学习模型的用于人类活动识别的虚拟和真实可穿戴混合传感器[] [code]（ arXiv ） 从可穿戴设备向人类活动的深度聚集[] [代码]（ ISWC / ubicomp ） [UDA4HAR]进行无监督的领域自适应以进行鲁棒的人类活动识别的系统研究[] [代码]（ IMWUT / ubicomp ） 用于活动识别的对抗性多视图网络[] [代码]（ IMWUT / ubicomp ） 使用可穿戴设备进行人类活动分析的弱监督多任务表示学习[] [代码]（ IMWUT / ubico