Adaptation de services dans un espace intelligent sensible au contexte

Grâce à l’apparition des paradigmes de l’intelligence ambiante, on assiste à l’émergence de nouveaux systèmes intelligents ambiants visant à créer et gérer des environnements intelligents d’une façon intuitive et transparente. Ces environnements sont des espaces intelligents caractérisés notamment par l’ouverture, l’hétérogénéité, l’incertitude et la dynamique des entités qui les constituent. Ces caractéristiques soulèvent ainsi des defies scientifiques considérables pour la conception et la mise en place d’un système intelligent adéquat. Ces défis sont principalement au nombre de trois : l’abstraction et la gestion du contexte, la sensibilité au contexte et l’auto-adaptation face aux changements imprévisibles qui peuvent se produire dans un environnement ambiant. Dans cette thèse, nous avons proposé une architecture d’un système intelligent capable d’adapter les services selon les besoins des utilisateurs en tenant compte, d’une part, du contexte environnemental et de ses différents équipements et d’autre part, des besoins variables exprimés par les utilisateurs. Ce système est construit suivant un modèle sensible au contexte, adaptatif et réactif aux évènements. Il se repose sur des entités modulaires de faible couplage et de forte cohésion lui permettant d’être flexible et efficace. Ce système integer également un module d’adaptation de services afin de repérer le contexte et de l’ajuster dynamiquement suivant les attentes des utilisateurs. Cette adaptation est réalisée via deux algorithmes : le premier est un algorithme par renforcement (Q-learning), le deuxième est un algorithme supervisé (CBR). L’hybridation de ces deux algorithmes permet surmonter les inconvénients de Q-learning pour aboutir à une nouvelle approche capable de gérer le contexte, sélectionner et adapter le service

Design revolutions: IASDR 2019 Conference Proceedings. Volume 2: Living, Making, Value

In September 2019 Manchester School of Art at Manchester Metropolitan University was honoured to host the bi-annual conference of the International Association of Societies of Design Research (IASDR) under the unifying theme of DESIGN REVOLUTIONS. This was the first time the conference had been held in the UK. Through key research themes across nine conference tracks – Change, Learning, Living, Making, People, Technology, Thinking, Value and Voices – the conference opened up compelling, meaningful and radical dialogue of the role of design in addressing societal and organisational challenges. This Volume 2 includes papers from Living, Making and Value tracks of the conference

Advances in the Field of Electrical Machines and Drives

Electrical machines and drives dominate our everyday lives. This is due to their numerous applications in industry, power production, home appliances, and transportation systems such as electric and hybrid electric vehicles, ships, and aircrafts. Their development follows rapid advances in science, engineering, and technology. Researchers around the world are extensively investigating electrical machines and drives because of their reliability, efficiency, performance, and fault-tolerant structure. In particular, there is a focus on the importance of utilizing these new trends in technology for energy saving and reducing greenhouse gas emissions. This Special Issue will provide the platform for researchers to present their recent work on advances in the field of electrical machines and drives, including special machines and their applications; new materials, including the insulation of electrical machines; new trends in diagnostics and condition monitoring; power electronics, control schemes, and algorithms for electrical drives; new topologies; and innovative applications