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普适环境下协同感知若干问题的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第1章 绪论第13-20页
   ·引言第13-14页
   ·论文背景和研究意义第14-16页
     ·普适环境下的协同编辑第14-15页
     ·普适环境下协同感知的研究难点第15-16页
   ·研究思路和主要工作第16-18页
     ·基于认知心理学理论的协同感知研究思路第16-17页
     ·主要工作和贡献第17-18页
   ·论文结构第18-20页
第2章 相关研究综述第20-40页
   ·协同感知第20-29页
     ·协同感知概念第20-21页
     ·协同感知模型第21-25页
     ·协同感知方法第25-29页
   ·一致性维持第29-34页
     ·协同体系结构第30-32页
     ·一致性维持第32-34页
   ·语义保持第34-39页
     ·面向文本的语义保持第34-38页
     ·面向图形图像的语义保持第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第3章 基于映射的非对称协同感知第40-56页
   ·普适环境下非对称协同感知的研究现状第40-41页
   ·非对称协同感知映射第41-48页
     ·基本定义第41-43页
     ·协同感知映射第43-48页
   ·一致性维持第48-55页
     ·感知视图逻辑一致性维持第48-49页
     ·一致性维持方法第49-55页
   ·本章小结第55-56页
第4章 协同注意驱动的感知关注区预测第56-68页
   ·关注区预测的相关研究第56-57页
   ·基于扩展预测集合的协同关注区预测第57-66页
     ·九栅格stub的关注区预测第57-62页
     ·四栅格stub的关注区预测第62-64页
     ·预测模型的变换第64-66页
   ·实验第66-67页
   ·本章小结第67-68页
第5章 实体对象运动的上下文感知第68-81页
   ·问题的提出第68-69页
   ·研究现状第69-70页
   ·基于AFEC的控制点运动信息传输第70-74页
     ·AFEC及基于AFEC的控制点信息传输第70-73页
     ·实验第73-74页
   ·基于轨迹预测的控制点运动上下文感知第74-80页
     ·Dead-Reckoning算法和实验第75-76页
     ·Machine-Learning算法和实验第76-78页
     ·Scale-Changeable Machine-Learning算法和实验第78-80页
   ·本章小结第80-81页
第6章 协同语义感知第81-103页
   ·语义感知的研究意义第81-82页
   ·研究内容和研究现状第82-84页
     ·研究内容第82-83页
     ·研究现状第83-84页
   ·语义分类第84-87页
     ·显式语义和隐式语义第84-85页
     ·单对象语义、多对象语义和区域语义第85-86页
     ·约束性语义和描述性语义第86-87页
   ·语义表达式及描述语言第87-92页
     ·语义表达式第87-89页
     ·语义描述语言第89-92页
   ·语义保持与感知模型第92-94页
     ·语义感知逻辑模型第92-93页
     ·语义保持和语义一致性第93-94页
   ·语义冲突检测与解决第94-101页
     ·基本定义第94-97页
     ·语义冲突解决第97-101页
   ·实验第101-102页
   ·本章小结第102-103页
第7章 CoDesign系统原型第103-115页
   ·体系结构第103-104页
   ·系统功能框架第104-106页
   ·共享工作空间文档结构第106-107页
   ·协同消息协议第107-109页
     ·消息包格式第107页
     ·消息类型第107-109页
   ·感知相关技术实现界面第109-114页
     ·协同编辑及感知映射第109-111页
     ·关注区预测第111页
     ·语义感知第111-114页
   ·本章小结第114-115页
第8章 总结与展望第115-117页
   ·全文总结第115-116页
   ·研究展望第116-117页
参考文献第117-129页
攻读博士学位期间主要的研究成果第129-133页
 已发表的学术论文第129-130页
 已投稿的学术论文第130-131页
 已授权的发明专利第131页
 已申请的发明专利第131页
 已获得的软件著作权第131-132页
 主持或参与的科研项目第132-133页
致谢第133-134页

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