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首页> 外文会议>Digital Ecosystems Technologies (DEST), 2012 6th IEEE International Conference on >Machine learning for resource management in smart environments
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Machine learning for resource management in smart environments

机译：机器学习用于智能环境中的资源管理

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Efficient resource and energy management is a key research and business area in todays IT markets. Cyber-physical ecosystems, like smart homes (SHs) and smart Environments (SEs) get interconnected, the efficient allocation of resources will become essential. Machine Learning and Semantic Web techniques for improving resource allocation and management are the focus of our research. They allow machines to process information on all levels, inferring expressive knowledge from raw data, in particular resource predictions from usage patterns. Our aim is to devise a novel approach for a machine learning (ML) and resource Management (RM) framework in SEs. It combines ML and Semantic Web techniques and integrates user interaction The main objective is to enable the creation of platforms that decrease the overall resource consumption by learning and predicting various usage patterns, and furthermore making decisions based on user-feedback. For this purpose, we evaluate recent research and applications, elicit framework requirements, and present a framework architecture. The approach and components are assessed and a prototype implementation is described.
机译：高效的资源和能源管理是当今IT市场的关键研究和业务领域。像智能家居（SH）和智能环境（SE）这样的网络物理生态系统相互连接，有效分配资源将变得至关重要。改善资源分配和管理的机器学习和语义Web技术是我们研究的重点。它们允许机器处理所有级别的信息，从原始数据（尤其是使用模式的资源预测）推断表达性知识。我们的目标是为SE中的机器学习（ML）和资源管理（RM）框架设计一种新颖的方法。它结合了ML和语义Web技术，并集成了用户交互功能。主要目标是创建能够通过学习和预测各种使用模式来减少总体资源消耗的平台，并进一步根据用户反馈做出决策。为此，我们评估最近的研究和应用，得出框架要求，并提出框架架构。评估了方法和组件，并描述了原型实现。

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