Intelligence ambiante et domotique pour le maintien à domicile: une nouvelle approche non supervisée de forage de données spatiotemporelles

代表L的智力境界，代表了他对信息的宏大要求。因此，它的分布不同于栖息地，因此L的情报人工，以及程序分析员的程序分析。L的智力雄心壮志，不能用来解决人口问题。在有效的情况下，S的解决方案是为人口和生活提供最大限度的保护。在此背景下，L组成了L的算法合作与活动S的活动。S侦察活动的内容包括：从出处到出处到出处再到地方，再加上现代社会的简单和伙伴关系，这些都是现实存在的沙丘基地的纵容。S的行动计划是一项非常重要的任务，因此L的批准具有象征意义，因为这项工程的建设要求详尽无误。在改革中，L批准了饲料的使用，通知了L的使用，构建了自动化的饲料库。东方人的饲料不是平凡的信息提取和处理过程，这些信息隐含的含义是新的、潜在的工具、东方人的体积。勒·普雷特寄来了S的节目《双人舞的组织》。《东方的饲料》是L的探索之作。主要的défi科学性和剥削者细胞-ci吹捧和保守的解决方案。L的优势是在侦察过程中发挥重要作用，并提高侦察精度。第二个问题是草料的问题：受孕。S对变量的统计，对数据的分析，对数据的统计，对数据的分析。Ain d‘éviter que ceux-ci dérivent trop des modèles appris，nous Explerons les Techniques de fage prédictif et de fage Inc.de données. S介绍说，这是一项新的科学和技术进步。面对L的经济竞争技术和L的信息与通信，我们的企业面临着技术转让和技术转让。

Depuis quelques années, la discipline de l'intelligence ambiante connait un essor grandissant en informatique et en génie. Celle-ci se définit comme une combinaison entre la domotique, soit la distribution dissimulée de capteurs et d'effecteurs dans un habitat, et l'intelligence artificielle, le programme analysant les données. De nombreuses applications peuvent découlées de l'intelligence ambiante, notamment plusieurs liées au problème du vieillissement de la population. En effet, elle s'avère être une solution prometteuse pour le maintien à domicile des populations à profil gériatrique, tout en maximisant leur qualité de vie. Dans ce contexte, l'un des principaux défis se compose par l'élaboration des algorithmes capables de reconnaître les activités de la vie quotidienne (AVQ) d'un résident. La reconnaissance d'activités consiste à recueillir les données en provenance de ces capteurs, à les interpréter sous forme de modèles abstraits simples et de les associer à un modèle d'AVQ préexistant dans une base de connaissances. Deux approches nous permettent de nous attaquer au problème de la reconnaissance d'activités. Le principal inconvénient de la première, soit l'approche symbolique, est qu'elle définit les AVQ en langage formel et nécessite la construction fastidieuse d'une base de connaissances exhaustive. En revanche, l'approche du forage, telle que nous l'utilisons, construit automatiquement celle-ci. Le forage de données peut se définir comme le processus non trivial d'extraction d'informations implicites, nouvelles, et potentiellement utiles, à partir de grands volumes de données. Le présent programme s'organisera donc autour de deux volets de recherche. Le premier volet visera à améliorer en amont le forage de données par l'exploration de caractéristiques spatiotemporelles. Le principal défi scientifique est de parvenir à exploiter celles-ci tout en conservant la généralité des solutions. L'avantage qui en résulte sera de parvenir à définir les AVQ avec une granularité plus fine et d'ainsi améliorer la précision de la reconnaissance. Le second volet traitera d'une problématique en aval du forage : la dérive conceptuelle. Ce problème apparait lorsque les propriétés statistiques des variables, que les modèles essaient de prédire, évoluent au fil du temps. Afin d'éviter que ceux-ci dérivent trop des modèles appris, nous explorerons les techniques de forage prédictif et de forage incrémental de données. En plus des avantages socioéconomiques énoncés en introduction, le financement de ces travaux de recherche permettra la création de propriété intellectuelle et de nouvelles connaissances scientifiques dans un domaine en plein essor. Ainsi, le transfert technologique permettra aux entreprises canadiennes d'innover et de se démarquer face l'économie compétitive des technologies de l'information et des communications.