Luận án tiến sĩ về giải pháp thông minh cho thiết bị đeo tay trên nền tảng Internet vạn vật

Chuyên ngành

Khoa học máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2022

178
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

TÓM TẮT LUẬN ÁN

ABSTRACT

LỜI CÁM ƠN

1. GIỚI THIỆU BÀI TOÁN

1.1. Bối cảnh nghiên cứu

1.2. Vấn đề sinh mã nguồn trên các thiết bị đeo tay

1.3. Bài toán sinh mã nguồn cho các ứng dụng chạy trên các thiết bị đeo tay trong lĩnh vực Internet vạn vật

1.4. Phát biểu vấn đề

1.5. Mục tiêu nghiên cứu

1.6. Câu hỏi nghiên cứu

1.7. Những đóng góp chính của nghiên cứu

1.8. Tầm quan trọng của nghiên cứu

1.9. Giới hạn của nghiên cứu

1.10. Bố cục của luận án

2. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ KIẾN THỨC NỀN TẢNG

2.1. Tình hình nghiên cứu

2.1.1. Ngôn ngữ chuyên biệt hóa trong ngữ cảnh hẹp

2.1.2. Ngôn ngữ chuyên biệt hóa trong lĩnh vực Internet vạn vật

2.1.3. Những ứng dụng trên thiết bị đeo tay (IoWT) trong các giải pháp thông minh

2.1.4. Những thách thức trong bài toán sinh mã nguồn cho thiết bị đeo tay

2.2. Kiến thức nền tảng

2.2.1. Phát triển phần mềm theo kỹ thuật dựa trên mô hình (MDE)

2.2.2. Sinh mã nguồn dựa theo hướng phát triển mô hình MDD

2.2.3. Sinh mã nguồn dựa theo kiến trúc hướng mô hình MDA

2.2.4. Sinh mã nguồn dựa vào đặc tả theo ngữ nghĩa

2.3. Tổng kết chương

3. KHUNG THỨC TỔNG QUÁT XÂY DỰNG NGÔN NGỮ CHUYÊN BIỆT HÓA TRONG NGỮ CẢNH HẸP CHO LĨNH VỰC INTERNET VẠN VẬT

3.1. Cơ sở cho cách tiếp cận xây dựng khung thức cho bài toán sinh mã nguồn theo hướng mô hình

3.2. Các khung thức sinh mã nguồn theo hướng mô hình

3.3. Khung thức đề xuất

3.4. Cơ chế sinh mã của khung thức tổng quát

3.5. Tổng kết chương

4. CÔNG CỤ SINH MÃ NGUỒN CHO CÁC ỨNG DỤNG CHẠY TRÊN THIẾT BỊ ĐEO TAY MICRASPIS

4.1. Thư viện EMF và GEF

4.2. Ví dụ minh họa

4.3. Kiến trúc tổng quát

4.4. Tầng thiết kế phần cứng và đặc tả ứng dụng

4.4.1. Thiết kế phần cứng

4.4.2. Thiết kế ứng dụng

4.5. Tầng kiểm tra cú pháp và ràng buộc dựa trên tập luật

4.5.1. Sub-phase 1: Kiểm tra ràng buộc

4.5.2. Sub-phase 2: Kiểm tra cú pháp

4.6. Sinh mã nguồn cho chương trình

4.6.1. Sinh mã nguồn theo đặc tả cụ thể

4.6.2. Sinh mã nguồn theo đặc tả trừu tượng

4.6.3. Sinh mã theo khai báo trực quan

4.7. So sánh kết quả

4.8. Tổ chức thử nghiệm

4.8.1. Triển khai Micraspis trong các trường học

4.8.2. Triển khai Micraspis trong môi trường công nghiệp

4.9. Tỷ lệ độ hài lòng với công cụ Micraspis

4.10. Tỷ lệ mã nguồn tạo ra tự động với công cụ Micraspis

4.11. Chất lượng mã nguồn tạo ra từ công cụ Micraspis

4.12. Tổng kết chương

6. MÔ HÌNH HÓA ĐẶC TẢ NGHIỆP VỤ CÁC GIẢI PHÁP THÔNG MINH BẰNG NGÔN NGỮ ALLOY

6.1. Dùng Alloy kiểm soát các đối tượng trong ứng dụng chạy trên thiết bị đeo tay

6.1.1. Ví dụ minh họa

6.1.2. Mô hình đề xuất

6.1.3. Giải thuật kiểm soát đối tượng thông qua các tập luật

6.1.4. Kết quả thực nghiệm

6.2. Tổng kết chương

7. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

7.1. Kết luận

7.2. Hướng phát triển

7.2.1. Mở rộng nền tảng Web

7.2.2. Mở rộng các thành phần phần cứng

7.2.3. Mở rộng phạm vi sinh mã nguồn

7.2.4. Một số hướng nghiên cứu mở rộng khác

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

CÁC ĐỀ TÀI ĐÃ HOÀN TẤT

Tài liệu tham khảo

Danh sách các Case-study

Tóm tắt

I. Giới thiệu về thiết bị đeo tay

Thiết bị đeo tay, hay còn gọi là wearable, là những thiết bị nhỏ gọn được thiết kế để gắn lên cơ thể người, thường xuyên thu thập và truyền tải dữ liệu. Trong bối cảnh Internet vạn vật (IoT), các thiết bị này đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các giải pháp thông minh. Chúng có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế, thể thao, và quản lý sức khỏe. Việc phát triển các ứng dụng cho thiết bị đeo tay đang trở thành một xu hướng quan trọng, với nhu cầu ngày càng tăng từ người dùng. Theo nghiên cứu, các thiết bị này không chỉ giúp theo dõi sức khỏe mà còn hỗ trợ trong việc quản lý các hoạt động hàng ngày. Sự phát triển của công nghệ cảm biếnứng dụng di động đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp các thiết bị này vào cuộc sống hàng ngày.

1.1. Tầm quan trọng của thiết bị đeo tay

Thiết bị đeo tay không chỉ đơn thuần là công cụ theo dõi sức khỏe mà còn là một phần không thể thiếu trong hệ sinh thái IoT. Chúng giúp người dùng theo dõi các chỉ số sức khỏe như nhịp tim, mức độ hoạt động, và giấc ngủ. Hơn nữa, các thiết bị này còn có khả năng kết nối với các thiết bị khác, tạo ra một hệ thống thông minh giúp người dùng quản lý sức khỏe một cách hiệu quả. Việc sử dụng thiết bị đeo tay trong các giải pháp thông minh không chỉ nâng cao chất lượng cuộc sống mà còn giúp giảm thiểu chi phí y tế trong dài hạn.

II. Giải pháp công nghệ cho thiết bị đeo tay

Giải pháp công nghệ cho thiết bị đeo tay bao gồm việc phát triển các ứng dụng thông minh dựa trên mô hình hóatập luật. Các ứng dụng này không chỉ giúp thu thập dữ liệu mà còn phân tích và đưa ra các khuyến nghị cho người dùng. Việc áp dụng công nghệ IoT trong thiết bị đeo tay cho phép người dùng theo dõi sức khỏe và hoạt động của mình một cách liên tục. Hệ thống này có thể tích hợp với các ứng dụng di động để cung cấp thông tin chi tiết và dễ hiểu cho người dùng. Đặc biệt, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích dữ liệu từ thiết bị đeo tay giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong việc đưa ra các khuyến nghị.

2.1. Mô hình hóa và tập luật trong phát triển ứng dụng

Mô hình hóa và tập luật là hai yếu tố quan trọng trong việc phát triển ứng dụng cho thiết bị đeo tay. Mô hình hóa cho phép các nhà phát triển tạo ra các mô hình trừu tượng của ứng dụng, từ đó sinh mã nguồn một cách tự động. Tập luật giúp xác định các quy tắc và ràng buộc trong ứng dụng, đảm bảo rằng các ứng dụng hoạt động đúng theo yêu cầu. Việc kết hợp hai yếu tố này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian phát triển mà còn nâng cao chất lượng mã nguồn. Công cụ Micraspis được phát triển nhằm hỗ trợ quá trình này, cho phép sinh mã nguồn cho các ứng dụng chạy trên thiết bị đeo tay một cách nhanh chóng và hiệu quả.

III. Phân tích dữ liệu và ứng dụng thực tiễn

Phân tích dữ liệu từ thiết bị đeo tay là một phần quan trọng trong việc phát triển các giải pháp thông minh. Dữ liệu thu thập từ các cảm biến có thể được sử dụng để theo dõi sức khỏe, phát hiện các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các khuyến nghị phù hợp. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích dữ liệu giúp nâng cao khả năng dự đoán và đưa ra các giải pháp kịp thời cho người dùng. Các ứng dụng này không chỉ giúp người dùng theo dõi sức khỏe mà còn hỗ trợ trong việc quản lý các hoạt động hàng ngày, từ đó nâng cao chất lượng cuộc sống.

3.1. Ứng dụng trong lĩnh vực y tế

Trong lĩnh vực y tế, thiết bị đeo tay có thể được sử dụng để theo dõi các chỉ số sức khỏe như nhịp tim, huyết áp và mức độ hoạt động. Các ứng dụng này giúp bác sĩ theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân từ xa, từ đó đưa ra các quyết định kịp thời. Hệ thống này không chỉ giúp giảm thiểu chi phí y tế mà còn nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe. Việc sử dụng thiết bị đeo tay trong y tế đang trở thành một xu hướng quan trọng, với nhiều nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn đang được triển khai.

09/02/2025
Luận án tiến sĩ khoa học máy tính sinh mã nguồn cho các thiết bị đeo tay trong các giải pháp thông minh trên nền tảng internet vạn vật bằng mô hình hóa và tập luật

Bạn đang xem trước tài liệu:

Luận án tiến sĩ khoa học máy tính sinh mã nguồn cho các thiết bị đeo tay trong các giải pháp thông minh trên nền tảng internet vạn vật bằng mô hình hóa và tập luật

Bài viết "Giải pháp thông minh cho thiết bị đeo tay qua mô hình hóa và tập luật" trình bày những phương pháp tiên tiến trong việc tối ưu hóa và cải thiện hiệu suất của các thiết bị đeo tay thông minh. Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc áp dụng mô hình hóa và các quy tắc học máy để nâng cao khả năng theo dõi sức khỏe và hoạt động của người dùng. Những giải pháp này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong việc thu thập dữ liệu mà còn mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn, từ đó thúc đẩy sự phát triển của công nghệ thiết bị đeo tay.

Để mở rộng thêm kiến thức về ứng dụng của học máy trong các lĩnh vực khác, bạn có thể tham khảo bài viết Luận văn thạc sĩ nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật học máy vào bài toán phát hiện mã độc, nơi khám phá cách học máy được áp dụng để phát hiện mã độc hiệu quả. Ngoài ra, bài viết Luận án tiến sĩ phân loại thư rác bằng phương pháp học máy cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc sử dụng học máy trong việc phân loại thông tin. Cuối cùng, bạn có thể tìm hiểu thêm về Luận văn thạc sĩ ứng dụng máy học để năng cao hiệu năng của các hệ thống phát hiện xâm nhập mạng, một nghiên cứu liên quan đến việc cải thiện an ninh mạng thông qua công nghệ học máy. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về ứng dụng của công nghệ trong các lĩnh vực khác nhau.