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

Kết quả (Việt) 2:

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