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J-GLOBAL ID：202002271866726862   整理番号：20A0822105

サイバー物理的人間システム(CPHS)の文脈意識設計【JST・京大機械翻訳】

Context-Aware Design of Cyber-Physical Human Systems (CPHS)

著者 (11件)： Mukhopadhyay Supratik (Louisiana State University,Baton Rouge,LA,USA) ,  Sidhanta Subhajit (Indian Institute of Technology,Bhilai,India) ,  Ganguly Arnab (Louisiana State University,Baton Rouge,LA,USA) ,  Liu Qun (Louisiana State University,Baton Rouge,LA,USA) ,  Collier Edward (Louisiana State University,Baton Rouge,LA,USA) ,  Zhu Yimin (Louisiana State University,Baton Rouge,LA,USA) ,  Gudishala Ravindra (Louisiana State University,Baton Rouge,LA,USA) ,  Chokwitthaya Chanachok (Louisiana State University,Baton Rouge,LA,USA) ,  DiBiano Robert (Ailectric LLC) ,  Nabijiang Alimire (Louisiana State University,Baton Rouge,LA,USA) ,  Saeidi Sanaz (Louisiana State University,Baton Rouge,LA,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： COMSNETS  ページ： 322-329  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,人間とサイバー物理的インフラストラクチャの間の相互作用が後者の性能を決定するのに重要な役割を果たしているという研究コミュニティによって広く受け入れられている。最適性能のためのサイバー物理システムを設計するための既存のパラダイムは,歴史的データに基づく開発モデルに焦点を合わせている。人間のシステム相互作用を駆動するコンテキスト因子の影響は挑戦的であり,既存の設計モデルにおいて捕捉と複製が困難である。結果として,多くの既存のモデルは,文脈因子を捉える能力の欠如により,新しい設計のそれらのコンテキスト因子を部分的に扱うだけではない。多くの既存のモデルにおけるこの限界は,しばしば予測と測定結果の間の性能ギャップを引き起こす。著者らは,設計下の物理的インフラストラクチャの意思決定プロセスが,既存の事例の操作からの設計特徴と経験的証拠に関する実験のようなサイバーインフラストラクチャ上の分散資源に知的に接続されている,新しい設計環境,サイバー物理的ヒューマンシステム(CPHS)を提案した。このフレームワークは,改良された予測力を持つ拡張設計モデルを作成するための機械学習手法を用いて,新しい設計における人間-インフラストラクチャ相互作用を含む文脈認識設計-特定データと既存の設計モデルを結合する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  相互作用 ,  *インフラストラクチャー ,  コミュニティ
準シソーラス用語： ITインフラストラクチャー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 物理 ,  人間 ,  文脈 ,  意識 ,  設計