We describe a VRMUJava-based virtual environment that is populated with heterogeneous articulated agents. In this simulated environment, agents compete for collecting certain objects while avoiding obstacles and other agents. Environment simulation, agent control, and visualization are distributed using a client/server approach. An important feature of the framework is its openness for novel kinds of agents: user defined agents can be integrated into the environment by supplying VRML models of the agents' visual appearance and agent control clients that follow a predefined communication protocol. The environment serves as testbed for exploring principles for the design of autonomous, yet instructable agents. Instructability is necessary because agents represent human users. Autonomy is required so as to relieve the human from too much technical detail when directing the agent to approach and to pick up target objects with their manipulators. Autonomy is also necessary to enable the agents to explore the virtual environment in the absence of continuous instructions by the user.
Model-based design of user interfaces mostly starts with task and domain modeling. The resulting models are an important input to subsequent development steps. Thus, a thorough evaluation of these specifications is of great importance, e.g. to avoid the implementation of bad or even error prone solutions. Executable task models are in use for several years to evaluate the design time specifications. They are also used at runtime by now as part of the final application. In this paper we propose an executable task model that is configured using the design time model. Kernel concept of this work is a task state machine describing a generic task life cycle assigned to each task. Developers may extend it at design time to describe application dependent behavior. The extensions are automatically transferred to the runtime system. A further focus of the paper is on the specification of temporal relations and their extensibility in terms of model description and execution.
No abstract
AbstrakMakin meningkatnya jumlah informasi yang terdapat di Internet menjadi salah satu alasan yang kuat untuk mengembangkan mesin pencari yang handal. Google merupakan salah satu mesin pencari yang handal namun masih memiliki keterbatasan khususnya dalam melakukan analisa kandungan dokumen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan mesin pencari yang dapat menganalisa kandungan teks bahasa Indonesia dengan menggunakan metodologi studi literatur dan penelitian lapangan. Berdasarkan hasil uji coba, penggunaan analisa semantik mempermudah pengguna dalam mencari artikel yang dibutuhkan. Kata kunci : search engine, tag of cloud, semantic analysis PendahuluanSaat ini, sebagian besar orang menggunakan mesin pencari (search engine) untuk mencari berbagai informasi di internet. Oleh karena itu, mesin pencari yang handal sangat dibutuhkan untuk memberikan informasi yang tepat dan akurat. Salah satu contoh mesin pencari yang handal dan paling banyak digunakan oleh pengguna di Indonesia saat ini adalah Google Indonesia [www.google.co.id]. Google Indonesia banyak dipilih oleh para pengguna karena memiliki User Interface yang sederhana dan dapat mencari di banyak URL. Namun, Google Indonesia masih memiliki keterbatasan, terutama untuk dokumen dalam bahasa Indonesia.Berawal dari kebutuhan mesin pencari di dalam situs Presiden Republik Indonesia [http://www.presidensby.info], dan setelah dilakukan analisa perbandingan terhadap beberapa mesin pencari yang ada, maka dikembangkanlah sebuah sistem mesin pencari yang cukup memahami bahasa Indonesia dengan melakukan analisa kandungan dari kalimat, contohnya adalah ketika pengguna mengetikkan kata kunci "beruang", informasi yang dihasilkan oleh mesin pencari adalah artikel mengenai hewan beruang dan atau orang yang kaya raya.Beberapa mesin pencari telah mampu melakukan identifikasi bahasa yang digunakan pada dokumen tersebut. Proses identifikasi ini biasanya dilakukan dengan cara mengenali beberapa kata di dokumen tersebut yang merupakan ciri atau kekhasan bagi bahasa tertentu, akan tetapi mesin pencari tersebut tidak melakukan analisa terhadap kandungan dari dokumen tersebut. Akibatnya, untuk beberapa kondisi pencarian menjadi sangat terbatas dan bahkan menyebabkan pencarian yang memberikan hasil yang tidak memiliki hubungan dengan makna kata yang ingin ditemukan.Berdasarkan penjelasan diatas, maka masalah utama yang dapat diidentifikasi di dalam makalah ini adalah:a. Sebagian besar mesin pencari yang ada masih memberikan hasil yang tidak sesuai dengan kata kunci yang dimasukkan. b. Perlunya metode akses untuk pencarian ulang dalam mencari informasi yang tepat sesuai dengan konteks kata kunci yang dimasukkan. c. Sangat sulit untuk menemukan hasil yang sesuai dengan konteks kata kunci karena kurangnya bentuk formal tata bahasa Indonesia (e.g. phonological, morphological, lexical, syntactic, semantic, discourse, pragmatic) for the purpose of achieving Tinjauan Pustaka
No abstract
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.