Fouille de données massives : habitat intelligent dans l'internet des objets apprenants

社会网络、环境情报、网络或经济情报的融合深刻地改变了我们对受污染的知识的科学认识，使研究领域的研究更加活跃。实际上，面包圈领域面临着两个主要问题和现实：面包的分散化和没有羊角面包的销量。为了适应电信的发展，必须修改收集数据的方式集中化，特别是在我们关心的情况下，通过分析历史上收集的数据，对构成数据中心的智能人居环境的Au进行人类行为调查。关于对理论和实践层面的影响的拟议研究项目。从理论的角度看，Navisphere对认知领域的研究渗透到了思维分配模式和思维方式的转变。Il s'agit de décentraliser la fouille -intelligence- Au niveAu des captured de l'habitat pour viter la centralisation，réduire l'échange de données，minimizer les problèmes liés à la bande passante et la sécurité des données，tout en prenant en compte les constraintes liées aux resources limitées en termes de memoire，de capteur captual calcul et d'alimentation énergétique（batterie）. C'est une décentralisation de la fouille de données dans“l'infiniment petit”en équipant chaque objet aerodien de l'habitat par une sorte de nano-ordinateur.相反，如果我们不对这些活动进行侦察，那就太危险了！这是一个新颖的项目，它可以通过一种新的方法来处理不需要使用的污染物，这种方法可以对捕获物进行综合分析。这是在这样的角度，我们写的研究项目，具体问题的实际问题，爆炸的实际问题，并呼吁社区的“大数据”，这是首要的能力，流动性和d 'intégration的系统数字在环境中的体质Au点的s' y confondre。从实用价值的角度来看，这些算法在其他应用中也是可以利用的，比如在智能城市中，在帮助认知的栖息地之外。加拿大社会，就像西方国家的整体一样，是一个人口危机的门户，而不是人口增长速度的Au。现实能力是对生活的积极参与，它构成了对住所的维护，也是知识产权领域和研究工作的重要组成部分。

L’émergence des réseaux sociaux, l’intelligence ambiante, le Web ou l’intelligence économique ont profondément remodelé notre rapport aux sciences de l’information où la fouille de données est devenue le sujet bouillonnant de nombreuses recherches. Actuellement, le domaine de la fouille de données est confronté à deux problèmes majeurs et récurrents: la décentralisation des données et leur volume sans cesse croissant. Pour s'adapter à une telle évolution, il faut modifier la manière centralisée de fouiller les données, particulièrement dans le cas qui nous concerne, la reconnaissance du comportement humain à travers l’analyse de ses données historiques au sein d'un habitat intelligent qui constitue justement un entrepôt de données massives. Le projet de recherche proposé aura des impacts sur les dimensions théoriques et pratiques. Du point de vue théorique, il permettra l’avancement des connaissances dans le domaine de la fouille de données massives en permettant la transition vers un mode de pensée distribuée et fine. Il s’agit de décentraliser la fouille –intelligence- au niveau des capteurs de l’habitat pour éviter la centralisation, réduire l’échange de données, minimiser les problèmes liés à la bande passante et la sécurité des données, tout en prenant en compte les contraintes liées aux ressources limitées en termes de mémoire, de capacité de calcul et d’alimentation énergétique (batterie) du capteur. C’est une décentralisation de la fouille de données dans «l’infiniment petit» en équipant chaque objet quotidien de l’habitat par une sorte de nano-ordinateur. Par contre, cela rend extrêmement difficile la reconnaissance d’activités, c'est tout un défi à relever ! C’est un projet très novateur car aucune des approches de fouille de données n'exploite ce type d’analyse qui permet d'intégrer des capteurs apprenants. C’est dans cette perspective que s’inscrit ce projet de recherche, caractérisé par la problématique actuelle de l’explosion en masse de données qu’on appelle communément le «big data», qui est dû principalement aux capacités de mobilité et d’intégration des systèmes numériques dans le milieu physique au point de s’y confondre. Du point de vue pratique, les algorithmes développés seront réutilisés dans d’autres applications comme par exemple, les villes intelligentes, outre que l’habitat pour l’assistance cognitive. La société canadienne, tout comme l’ensemble des pays occidentaux, sont aux portes d’une crise démographique sans précédent liée au vieillissement accéléré de sa population. La capacité de réaliser ses activités de la vie quotidienne constitue la clé du maintien à domicile et, c’est ainsi que le domaine des habitats intelligents et les travaux de recherche qui s’y rattachent sont d’une importance capitale.