所有文章 > 正文

Ubicomp 2019 来袭!大会信息速览

作者: GCT

时间: 2019-09-04 18:51

作为一门高度交叉的应用学科,普适计算利用并整合普适、无线网络、嵌入式系统、移动通信等众多领域的技术无缝融合物理世界与数字世界,实现无处不在的计算。在普适计算愿景下,计算机不再局限于桌面,而是以各种形式被嵌入到人们的工作、生活空间中,变为手持或可穿戴的设备,甚至与日常生活中使用的各种物品融合在一起。普适计算将计算机技术应用到了生活的方方面面,成为生活的一部分。

作为普适计算领域公认的顶级会议,UbiComp为全球的研究人员提供了一个探讨普适计算系统设计、开发、部署、评测和理解等领域的最新研究进展的平台。今年是UbiComp的第20届,将于下周三(9月11日)在英国伦敦举行。在2011年UbiComp会议来到了中国,在清华大学召开,会议取得了圆满成功,推动了中国普适计算发展与研究。

今年UbiComp会议为期3天,在会议开始前的9月9日和10日将会有精彩的Workshops和Tutorials,届时会有学术大咖带来精彩的学术分享。我们先来简单了解一下讲座的内容。

Workshops

090401.png

090402.png

来了解几个Workshops的内容:

Title:物联网的持续多模式学习

Abstract:物联网(loT)提供随时间推移的流、大量和多模传感数据。这些数据的统计特性往往因感知方式和时间特征而显著不同,而传统的学习方法很难捕捉到这些特征。持续和多式学习允许整合、适应和推广从以前收集到的具有异质性的经验数据中学到的知识,以适应新的情况。因此,连续多模态学习是提高物联网设备真实世界数据估计、利用率和安全性的重要一步。我们的目标是将来自不同领域的研究人员聚集在一起,建立一个多学科的社区,并分享关于各种物联网应用的持续学习和多式学习的最新研究成果。

Title:心理健康与幸福:感知与干预

Abstract:精神健康问题影响到世界人口的很大一部分,并可能导致衰弱和危及生命的结果。为了应对这一日益紧迫的医疗保健挑战,有必要研究新的早期检测和预防方法。为此,无处不在的系统可以在揭示和跟踪临床相关行为、上下文和症状方面发挥中心作用。此外,这种系统可以被动地检测复发的发病情况,并使有效的干预战略能够及时实施。然而,尽管这些技术具有明显的潜力,但将无所不在的技术应用到临床心理保健中的情况并不多见,许多挑战仍然面临着这种基于技术的解决方案的总体效果。这次研讨会的目的是让有兴趣发现、阐明和解决这些问题和机会的研究人员聚集一堂。继过去三年该讲习班取得成功之后,我们的目标是继续促进UbiComp社区在精神健康方面制定一种全面的感知和干预方法。

Title:在普适计算中结合物理和数据驱动知识的第二次研讨会

Abstract:现实世界中无处不在的计算系统面临的挑战是,需要大量的数据才能通过纯数据驱动的方法获得准确的信息。这些数据驱动系统的性能在很大程度上取决于数据的数量和“质量”。在理想情况下,纯数据驱动的方法由于数据丰富而表现良好。然而,在现实世界中,由于实际的限制,收集数据可能是昂贵的,也可能是不可能的。另一方面,物理知识可以用来缓解这些数据限制问题,这种物理知识可以包括来自专家的领域知识,来自经验的启发,以及物理现象的分析模型。

这个研讨会的目的是探讨数据和物理知识之间的交集。研讨会将汇集领域专家,探索对数据的物理理解,开发系统的实践者和传统数据驱动领域的研究人员。讲习班欢迎在不同应用/领域中讨论这些问题的论文,以及应用物理知识的算法和系统方法。因此,我们进一步寻求建立一个社区,系统地分析有关推理的数据质量,并从物理知识的角度对改进进行评估。

Tutorials

本次会议共有四个Tutorials,来快速了解一下!

Title:通过反向强化学习模拟人类行为

Abstract:本教程将回顾当前从经验行为跟踪数据中存储在大型行为日志中的描述、模拟和预测人类行为的计算方法。与会者将学习如何使用反向强化学习来训练人类行为的计算模型,并利用它们创建用户界面,以自动推理和响应人们的行为。本教程将重点关注高层行为,如例行公事和习惯,由人们发现自己和他们在这些情况下所执行的行为的序列来表示。在完成本教程之后,与会者将能够将行为建模问题描述为计算建模问题,并利用这些模型创建用户界面,帮助人们提高生产力、安全性和健康。

Title:UbiComp和ISWC研究的数据可视化

Abstract:本教程将介绍在普适计算研究背景下设计和评估可视化所需的可视化基础和技术的入门级。它将专注于移动设备的数据可视化,如智能手表、智能手机和平板电脑以及面向时间的数据集。本介绍性教程针对的是UbiComp/ISWC研究人员,他们希望学习如何有效地展示数据,利用可视化。在计算机科学或可视化方面不需要特定的先验知识或技能。

Title:智能手机应用程序的使用、理解、建模和预测

Abstract:移动设备和智能手机应用程序的广泛采用使人们能够非常方便和随处可见地访问互联网服务。对于应用程序开发人员和服务提供商来说,预测用户在不同环境下如何使用移动应用变得越来越重要。为用户挖掘和学习智能手机应用程序与无处不在的计算非常相关。智能手机应用在我们的日常生活中无处不在。丰富的应用程序在现代生活的几乎所有方面都提供了有用的服务。易于下载和经常免费,应用程序可以是有趣和方便的玩游戏,得到轮流的方向,并访问新闻,书籍,天气等。智能手机上的应用程序可以被视为获取日常生活服务(如通信、购物、导航和娱乐)的切入点。由于智能手机与个人用户相连,智能手机上的应用程序可以感知用户的行为和活动。研究人员利用智能手机应用程序记录的数据来分析应用程序并了解用户。

Title:Eyewear Computing In The Wild  

Abstract:我们的大部分感官都涉及到头部,这使它成为同时感知和相互作用的最有趣的身体位置之一。智能眼镜、戴着头的眼睛追踪器和类似的“智能眼镜”最近已经成为普适计算的有趣研究平台。然而,仍然有非常少的开放工具和太少的开放数据集执行这项研究。本着UbiComp的精神,本教程将填补这一空白,我们计划在UbiComp主要会议期间使用Jins meme,智能EOG支持大规模数据记录。

Program

在Program环节中,大会更是请来了牛津大学的Marta Kwiatkowska教授和英特尔预期计算实验室主任LamamNachman带来精彩的讲座,让我们先睹为快。

Title:具有安全可靠性保证的普适系统的机器学习模型

Speaker:

090403.png

简介链接:https://gct.aminer.cn/eb/profile/54328091dabfaeb542158645

Abstract:计算设备几乎支持我们完成所有日常任务,从智能手机和可穿戴设备到自动驾驶汽车和机器人。在健康和行为监测以及情感计算应用的推动下,人们对能够从大量传感器数据准确预测多模态特征的计算模型的需求越来越大。虽然机器学习模型擅长于识别生理信号中的特征,但它们缺乏可靠性保证,需要对用户进行调整。使用举例说明,本讲座将概述建模和个性化技术及其在各种应用中的作用,包括医疗设备、生物识别安全、机器人技术和自动驾驶汽车。它还将探讨如何确保依赖于学习的系统在培训中所见过的情况下以及在未见过的情况下行为正确。

Title:解放技术进入现实世界

Speaker:

090404.png

简介链接:https://gct.aminer.cn/eb/profile/53f46abadabfaeb22f54f884

[关于转载]:本文为“AMiner”官网文章。转载本文请联系原作者获取授权,转载仅限全文转载并保留文章标题及内容,不得删改、添加内容绕开原创保护,且文章开头必须注明:转自“AMiner”官网。谢谢您的合作。

二维码 扫码微信阅读
推荐阅读 更多