one exciting application is the aut

one exciting application is the automation of devices (e.g. turning on the bathro om
fan as Pattern 1 shows), allowing an environment to act proactively for the b enefit of
its users. An ideal proactive environment would b e an environment where interaction
with the user (b oth data acquisition and obtaining feedback) is carried out through the
normal op eration of standard devices such as switches or remote controls, thus trying
to avoid any “ad ho c” set up.
But apart from automating devices, the patterns discovered can b e used for other
purp oses, such as understanding user b ehavior or detecting hazardous or abnormal
situations. Let us consider a house where an o ccupant is affected by the onset of
Alzheimer’s and their actions are b eing monitored to b etter understand changes in
b ehavior that can b e harmful to that p erson. This system also requires a friendly and
easy way of interacting with it (Agha jan et al, 2009), so that the patterns learned can
b e efficiently used and p ersonalized to sp ecific cases.
We have develop ed a simple HCI system based on sp eech, which, based on the
LPUBS representation, allows users to fine tune the patterns discovered by APUBS.
As explained in Section 4.1, all patterns are represented based on LPUBS. This makes
the use of patterns easier, because every part of the pattern is well-defined. Our system
can interact with the user by voice to gather feedback about the patterns that have
been learned and to provide the user an opportunity to further refine them. Next we
illustrate the different functionalities of the interaction module (IPUBS).
First of all, the system welcomes the user and then asks the user if he/she wants
to interact with IPUBS. If the user confirms the desire to interact with IPUBS then
the system asks the user to choose a mainSeT (including the possibility of listening to
all patterns of all sensors):
System: Hello, welcome to the interaction system. Patterns have been discovered
by the algorithm. Do you want to listen to them? (yes/no)
User: Yes
System: Please choose a main sensor. These are the possible main sensors: Bathroom Light, Bathroom Fan or All
User: Bathroom Fan
Once a mainSeT is chosen, IPUBS lists patterns related to that mainSeT. Every
pattern is mentioned in order to obtain the user’s feedback about it. The following
steps are carried out for each pattern. Let us consider Pattern 1, shown in Section 4.1,
as one of the patterns of the Bathroom Light.
System: Pattern 1
System: Occurs Shower is off and If Bathroom Humidity Level is greater than 75%
Then turn on the Bathroom Fan 10 seconds after
System: Do you want to accept, refine or delete it?
User: Accept
By means of IPUBS the user can accept, refine or delete a pattern. Accepting
a pattern means user accepts a pattern as useful and therefore the environment will
use it to act proactively in the future. If the user chooses to delete a pattern, it is
removed from the set of patterns so that the environment will not use it. Finally, the
user can choose to refine a pattern if he/she considers it is a useful pattern but some
aspect needs tuning. In deleting or accepting operations, the action to be carried out

Kết quả (Việt) 1:

một ứng dụng thú vị là tự động hóa thiết bị (ví dụ: chuyển về phòng omfan hâm mộ như là mô hình 1 cho thấy), cho phép một môi trường hành động chủ động cho enefit b củangười sử dụng. Một môi trường lý tưởng chủ động sẽ b e một môi trường nơi mà sự tương tácvới người dùng (b oth thu thập dữ liệu và việc thu thập thông tin phản hồi) được thực hiện thông qua cácbình thường op eration của các thiết bị chuẩn như thiết bị chuyển mạch hoặc điều khiển từ xa, vì vậy cố gắngđể tránh bất kỳ "quảng cáo ho c" thiết lập.Nhưng ngoài tự động hoá thiết bị, mẫu phát hiện có thể sử dụng cho khác b eoses purp, chẳng hạn như sự hiểu biết người dùng b ehavior hoặc phát hiện nguy hiểm hoặc bất thườngtình huống. Chúng ta hãy xem xét một ngôi nhà nơi một ccupant o bị ảnh hưởng bởi sự khởi đầu củaAlzheimer và hành động của họ là b eing theo dõi để b etter hiểu những thay đổi trongb ehavior mà có thể gây hại cho rằng erson p b e. Hệ thống này cũng đòi hỏi một thân thiện vàcách dễ dàng tương tác với nó (Agha jan et al, 2009), do đó các mô hình biết có thểb e hiệu quả sử dụng và p ersonalized đến các trường hợp ecific sp.Chúng tôi đã phát triển ed hệ thống HCI đơn giản dựa trên sp eech, mà dựa trên cácĐại diện LPUBS, cho phép người dùng tinh chỉnh các mẫu được phát hiện bởi APUBS.Như được diễn tả trong phần 4.1, tất cả các mẫu được đại diện dựa trên LPUBS. Điều này làm choviệc sử dụng các mô hình dễ dàng hơn, bởi vì mỗi một phần của các mô hình được xác định rõ. Hệ thống của chúng tôicó thể tương tác với người dùng bằng giọng nói để thu thập thông tin phản hồi về các mô hình mà cóhọc và cung cấp cho người dùng một cơ hội để tinh chỉnh thêm cho họ. Tiếp theo chúng tôiminh họa các chức năng khác nhau của các mô-đun tương tác (IPUBS).Trước hết, các hệ thống chào đón người sử dụng và sau đó yêu cầu người sử dụng, nếu người đó muốnđể tương tác với IPUBS. Nếu người dùng xác nhận mong muốn tương tác với các IPUBS sau đóHệ thống yêu cầu người dùng chọn một mainSeT (bao gồm cả khả năng lắng ngheTất cả các mẫu của tất cả các thiết bị cảm ứng):Hệ thống: Xin chào, chào mừng đến với hệ thống tương tác. Mô hình đã được phát hiệnbởi các thuật toán. Bạn có muốn nghe chúng? (có/không)Người dùng: cóHệ thống: Hãy chọn một bộ cảm biến chính. Đây là các bộ cảm biến thể chính: ánh sáng phòng tắm, fan hâm mộ phòng tắm hoặc tất cảNgười dùng: Fan hâm mộ phòng tắmMột khi một mainSeT được chọn, IPUBS liệt kê các mô hình liên quan đến mainSeT đó. MỗiMô hình được đề cập để có được thông tin phản hồi của người sử dụng về nó. Sau đâyCác bước được thực hiện cho mỗi mô hình. Chúng ta hãy xem xét mô hình 1, Hiển thị trong phần 4.1,là một trong những mẫu của ánh sáng phòng tắm.Hệ thống: Mô hình 1Hệ thống: Xảy ra vòi sen là giảm và nếu mức độ ẩm phòng tắm lớn hơn 75%Sau đó lần lượt vào phòng tắm fan hâm mộ 10 giây sau khiHệ thống: Bạn có muốn chấp nhận, tinh chỉnh hay xóa bỏ nó?Người dùng: chấp nhậnBằng phương pháp IPUBS cho người dùng có thể chấp nhận, tinh chỉnh hoặc xóa bỏ một mô hình. Chấp nhậnmột mẫu có nghĩa là người dùng chấp nhận một mô hình như là hữu ích và do vậy môi trường sẽsử dụng nó để hoạt động chủ động trong tương lai. Nếu người dùng lựa chọn để xóa bỏ một mô hình, đó làloại bỏ từ các thiết lập của mẫu vì vậy mà môi trường sẽ không sử dụng nó. Cuối cùng, cácngười dùng có thể chọn để tinh chỉnh một mẫu nếu anh/cô ấy sẽ xem xét nó là một hữu ích mẫu, nhưng một sốkhía cạnh cần điều chỉnh. Xóa hoặc chấp nhận các hoạt động, hành động được thực hiện

Kết quả (Việt) 2:

một ứng dụng thú vị là tự động hóa các thiết bị (ví dụ như bật Bathro om
fan như mẫu 1 chương trình), cho phép một môi trường để hành động chủ động cho các enefit b của
người sử dụng. Một môi trường chủ động lý tưởng sẽ là một môi trường mà sự tương tác
với người sử dụng (b thu thập dữ liệu oth và thu thập thông tin phản hồi) được thực hiện thông qua các
eration op bình thường của thiết bị tiêu chuẩn như công tắc hoặc điều khiển từ xa, do đó cố gắng
để tránh bất kỳ "quảng cáo ho c" thiết lập.
Tuy nhiên, ngoài các thiết bị tự động hoá, các mô hình phát hiện có thể được sử dụng cho các
hệ điều hành purp, chẳng hạn như sự hiểu biết người sử dụng b ehavior hoặc phát hiện nguy hiểm hoặc bất thường
tình huống. Chúng ta hãy xem xét một ngôi nhà mà một o ccupant bị ảnh hưởng bởi sự khởi đầu của
bệnh Alzheimer và hành động của họ là b eing theo dõi để b Etter hiểu những thay đổi trong
b ehavior có thể có hại cho rằng p erson. Hệ thống này cũng đòi hỏi phải có một thân thiện và
dễ dàng tương tác với nó (Agha jan et al, 2009), do đó, các mô hình học có thể
b e sử dụng hiệu quả và p cá nhân hoá sp trường hợp ecific.
Chúng tôi đã phát triển ed một hệ thống HCI đơn giản dựa trên sp eech, trong đó, dựa trên
biểu LPUBS, cho phép người dùng tinh chỉnh các mô hình phát hiện bởi APUBS.
theo giải thích trong Phần 4.1, tất cả các mẫu được lễ bày dựa trên LPUBS. Điều này làm cho
việc sử dụng các mô hình dễ dàng hơn, bởi vì mỗi một phần của mô hình là rất rõ ràng. Hệ thống của chúng
có thể tương tác với người sử dụng bằng giọng nói để thu thập thông tin phản hồi về các mô hình đã
được học và để cung cấp cho người dùng một cơ hội để tinh chỉnh thêm cho họ. Tiếp theo chúng ta
minh họa các chức năng khác nhau của các mô-đun tương tác (IPUBS).
Trước hết, hệ thống đón chào những người sử dụng và sau đó yêu cầu người sử dụng nếu anh ta / cô ấy muốn
để tương tác với IPUBS. Nếu người dùng xác nhận mong muốn tương tác với IPUBS sau đó
hệ thống yêu cầu người dùng chọn một mainSeT (bao gồm cả khả năng lắng nghe
tất cả các mẫu của tất cả các cảm biến):
Hệ thống: Xin chào, chào mừng đến các hệ thống tương tác. Mô hình đã được phát hiện
bởi các thuật toán. Bạn có muốn lắng nghe họ? (có / không)
User: Có
hệ thống: Vui lòng chọn một bộ cảm biến chính. Đây là những cảm biến chính thể: Ánh sáng trong phòng tắm, Quạt tắm hoặc Tất cả
tài: Phòng tắm Fan
Khi một mainSeT được chọn, IPUBS liệt kê các mô hình liên quan đến mainSeT đó. Mỗi
mô hình được đề cập để có được thông tin phản hồi của người dùng về nó. Sau đây
bước được thực hiện cho mỗi mẫu. Chúng ta hãy xem xét mẫu 1, thể hiện trong phần 4.1,
là một trong những mô hình của ánh sáng trong phòng tắm.
Hệ thống: mẫu 1
hệ thống: Xảy ra vòi hoa sen là tắt và Nếu độ ẩm trong phòng tắm Level là lớn hơn 75%
Sau đó, bật quạt trong phòng tắm 10 giây sau khi
hệ thống: bạn có muốn chấp nhận, tinh chỉnh hoặc xóa nó?
User: chấp nhận
Bằng IPUBS người dùng có thể chấp nhận, tinh chỉnh hoặc xóa một mẫu. Chấp nhận
một mô hình có nghĩa là người dùng chấp nhận một mô hình hữu ích và do đó môi trường sẽ
sử dụng nó để hành động chủ động trong tương lai. Nếu người dùng chọn để xóa một mô hình, nó được
lấy ra từ tập các mẫu để các môi trường sẽ không sử dụng nó. Cuối cùng,
người dùng có thể chọn để tinh chỉnh một mô hình nếu anh ta / cô coi đó là một mô hình hữu ích nhưng một số
khía cạnh cần điều chỉnh. Trong xóa hoặc chấp nhận các hoạt động, các hành động được thực hiện