I. INTRODUCTIONSuccessful society and city management relies on urbana dịch - I. INTRODUCTIONSuccessful society and city management relies on urbana Việt làm thế nào để nói

I. INTRODUCTIONSuccessful society a

I. INTRODUCTION
Successful society and city management relies on urban
and community dynamics monitoring to provide essential
information for decision making. In traditional sensing
techniques such as wireless sensor networks (WSNs),
distributed sensors are leveraged to acquire real-world
conditions. There has been a growing body of studies on
WSNs, however, commercial sensor network techniques
have never been successfully deployed in the real world due
to several reasons, such as insufficient node coverage, high
installation/maintenance cost, and lack of scalability.
Mobile Crowd Sensing (MCS) presents a new sensing
paradigm based on the power of mobile devices. The sheer
number of user-companioned devices, including mobile
phones, wearable devices, and smart vehicles, and their
inherent mobility enables a new and fast-growing sensing
paradigm: the ability to acquire local knowledge through
sensor-enhanced mobile devices – e.g., location, personal
and surrounding context, noise level, traffic conditions, and
in the future more specialized information such as pollution
– and the possibility to share this knowledge within the
social sphere, healthcare providers, and utility providers.
The information collected on the ground combined with the
support of the cloud where data fusion takes place, make
MCS a versatile platform that can often replace static sensing
infrastructures, and enabling a broad range of applications
including urban dynamics mining, public safety, traffic
planning, environment monitoring, just to name a few.
A formal definition of MCS is: a new sensing paradigm
that empowers ordinary citizens to contribute data sensed or generated from their mobile devices, aggregates and fuses
the data in the cloud for crowd intelligence extraction and
people-centric service delivery. Similar to participatory
sensing [1], MCS has sensed data from mobile devices as
inputs. Nevertheless, it additionally “reuses” the user-contributed data from mobile Internet services (mostly
mobile social network services), which is often termed as the
participatory media [2]. In other words, the user-contributed
data are used for a second purpose. MCS further explores
the integration and fusion of the data from heterogeneous,
cross-space data sources. We use the following example to
showcase its characters
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
I. GIỚI THIỆUQuản lý thành công xã hội và thành phố dựa vào đô thịvà cộng đồng năng động giám sát để cung cấp cần thiết thông tin nhất định. Truyền thống thám kỹ thuật chẳng hạn như các mạng không dây cảm biến (WSNs),phân phối cảm biến được thừa hưởng để có được thế giới thực điều kiện. Đã có một cơ thể ngày càng tăng của các nghiên cứu trên WSNs, Tuy nhiên, thương mại cảm biến mạng kỹ thuật đã không bao giờ được thành công triển khai trong thế giới thực do để một số lý do, chẳng hạn như nút không đủ bảo hiểm, cao chi phí cài đặt/bảo trì, và thiếu khả năng mở rộng.Cảm biến đám đông di động (MCS) trình bày một cảm biến mới Mô hình dựa trên sức mạnh của thiết bị di động. Tuyệt số lượng người dùng-companioned thiết bị, bao gồm cả điện thoại di động điện thoại, mặc thiết bị, và các phương tiện thông minh, và của họ vốn có tính di động cho phép một mới và phát triển nhanh cảm biến Mô hình: khả năng để có được kiến thức địa phương thông qua nâng cao cảm biến điện thoại di động-ví dụ như, vị trí, cá nhân và xung quanh bối cảnh, mức độ tiếng ồn, tình trạng giao thông, và trong tương lai nhiều chuyên ngành thông tin như ô nhiễm - và khả năng chia sẻ kiến thức này trong vòng các lĩnh vực xã hội, nhà cung cấp chăm sóc y tế, và nhà cung cấp tiện ích. Các thông tin thu thập trên mặt đất kết hợp với các hỗ trợ của các đám mây mà phản ứng tổng hợp dữ liệu diễn ra, làm cho MCS một nền tảng đa năng có thể thường xuyên thay thế cảm biến tĩnh cơ sở hạ tầng, và tạo điều kiện cho một loạt các ứng dụng bao gồm các đô thị động lực khai thác mỏ, an toàn công cộng, lưu lượng truy cập ««««kế hoạch, môi trường theo dõi, chỉ cần đến tên một vài.Một định nghĩa chính thức của MCS là: một mô hình cảm biến mới mà trao quyền cho các công dân bình thường để đóng góp dữ liệu cảm nhận hoặc được tạo ra từ thiết bị di động của họ, tổ máy và cầu chì các dữ liệu trong các đám mây cho đám đông thông minh khai thác và cung cấp dịch vụ trung tâm người. Tương tự như có sự tham gia cảm biến [1], MCS đã cảm nhận dữ liệu từ các thiết bị di động như đầu vào. Tuy nhiên, nó ngoài ra "reuses" dữ liệu người dùng đóng góp từ điện thoại di động dịch vụ Internet (chủ yếuDịch vụ điện thoại di động mạng xã hội), mà thường được gọi là các có sự tham gia truyền thông [2]. Nói cách khác, những người dùng đóng góp dữ liệu được sử dụng cho một mục đích thứ hai. MCS tiếp tục khám phá tích hợp và kết hợp dữ liệu từ không đồng nhất, Cross-không gian nguồn dữ liệu. Chúng tôi sử dụng ví dụ sau đây để giới thiệu các nhân vật
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
I. GIỚI THIỆU
xã hội thành công và thành phố quản lý dựa vào đô thị
giám sát và động lực cộng đồng để cung cấp cần thiết
thông tin cho việc ra quyết định. Trong cảm biến truyền thống
kỹ thuật như mạng cảm biến không dây (WSNs),
cảm biến phân tán được tận dụng để có được thực tế
điều kiện. Hiện đã có một cơ thể đang phát triển của nghiên cứu trên
WSNs, tuy nhiên, kỹ thuật mạng cảm biến thương mại
đã không bao giờ được triển khai thành công trong thế giới thực do
một số lý do, chẳng hạn như bảo hiểm không đủ nút, cao
cài đặt / chi phí bảo trì, và thiếu khả năng mở rộng.
Điện thoại di động đám đông Sensing (MCS) trình bày một cảm biến mới
mô hình dựa vào sức mạnh của các thiết bị di động. Các sheer
số thiết bị sử dụng companioned, bao gồm cả điện thoại di động
điện thoại, thiết bị đeo, và các loại xe thông minh, và họ
nhanh nhẹn vốn có cho phép một cảm biến mới và phát triển nhanh
mô hình: khả năng tiếp thu kiến thức địa phương thông qua
các thiết bị di động cảm biến được nâng cao - ví dụ, vị trí , cá nhân
và hoàn cảnh, mức độ tiếng ồn, điều kiện giao thông xung quanh, và
thông tin trong tương lai chuyên biệt hơn như ô nhiễm
- và khả năng để chia sẻ kiến thức này trong
. lĩnh vực xã hội, các nhà cung cấp chăm sóc y tế, và các nhà cung cấp tiện ích
Các thông tin được thu thập trên mặt đất kết hợp với sự
hỗ trợ của các đám mây, nơi dữ liệu nhiệt hạch xảy ra, làm cho
MCS một nền tảng linh hoạt mà có thể thường xuyên thay thế cảm biến tĩnh
cơ sở hạ tầng, và tạo điều kiện cho một loạt các ứng dụng
bao gồm cả khai thác đô thị năng động, an toàn công cộng, giao thông
lập kế hoạch, giám sát môi trường, chỉ để tên một vài .
Một định nghĩa chính thức của MCS là: một mô hình cảm biến mới
mà trao quyền cho người dân để đóng góp dữ liệu cảm nhận hoặc được tạo ra từ các thiết bị di động, uẩn của họ và cầu chì
các dữ liệu trong điện toán đám mây để khai thác thông tin tình báo đám đông và
những người cung cấp dịch vụ trung tâm. Tương tự như sự tham gia của
cảm biến [1], MCS đã cảm nhận được dữ liệu từ các thiết bị di động như
đầu vào. Tuy nhiên, nó thêm "reuses" dữ liệu người dùng đóng góp từ các dịch vụ Internet di động (chủ yếu là
các dịch vụ mạng xã hội di động), thường được gọi là các
phương tiện truyền thông có sự tham gia [2]. Nói cách khác, người sử dụng đóng góp
dữ liệu được sử dụng cho một mục đích thứ hai. MCS sâu hơn vào
sự hội nhập và hợp nhất các dữ liệu từ không đồng nhất,
xuyên không gian các nguồn dữ liệu. Chúng tôi sử dụng các ví dụ sau đây để
giới thiệu nhân vật của mình
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: