ABSTRACTThis article investigates h

ABSTRACT

This article investigates how and to what extent the power of collective although imprecise intelligence can be employed in smart cities. The main visionary goal is to automate the organiza-tion of spontaneous and impromptu collabora-tions of large groups of people participating in collective actions (i.e., participAct), such as in the notable case of urban crowdsensing. In a crowd-sensing environment, people or their mobile devices act as both sensors that collect urban data and actuators that take actions in the city, possibly upon request. Managing the crowdsens-ing process is a challenging task spanning several socio-technical issues: from the characterization of the regions under control to the quantifica-tion of the sensing density needed to obtain a certain accuracy; from the evaluation of a good balance between sensing accuracy and resource usage (number of people involved, network bandwidth, battery usage, etc.) to the selection of good incentives for people to participAct (monetary, social, etc.). To tackle these prob-lems, this article proposes a crowdsensing plat-form with three main original technical aspects: an innovative geo-social model to profile users along different variables, such as time, location, social interaction, service usage, and human activities; a matching algorithm to autonomously choose people to involve in participActions and to quantify the performance of their sensing; and a new Android-based platform to collect sensing data from smart phones, automatically or with user help, and to deliver sensing/actuation tasks to users.

Kết quả (Việt) 1:

TÓM TẮTBài viết này điều tra như thế nào và đến mức độ nào sức mạnh của trí tuệ tập thể mặc dù không chính xác có thể được sử dụng trong các thành phố thông minh. Nhìn xa trông rộng mục đích chính là để tự động hoá organiza-tion của tự phát và ngẫu hứng collabora-tions của nhóm lớn của người dân tham gia vào các hành động tập thể (ví dụ, participAct), chẳng hạn như trong trường hợp đáng chú ý của đô thị crowdsensing. Trong một môi trường cảm biến đám đông, mọi người hoặc thiết bị di động của họ hoạt động như bộ cảm biến thu thập dữ liệu đô thị và cơ cấu truyền động hành động trong thành phố, có thể theo yêu cầu. Quản lý quá trình crowdsens-ing là một nhiệm vụ đầy thử thách kéo dài several các vấn đề xã hội-kỹ thuật: từ các đặc tính của các khu vực dưới sự kiểm soát để quantifica-tion của cảm biến mật độ cần thiết để có được một chính xác nhất định; từ việc đánh giá sự cân bằng tốt giữa cảm biến độ chính xác và tài nguyên sử dụng (số lượng người tham gia, băng thông mạng, sử dụng pin, vv) để lựa chọn ưu đãi tốt cho người dân để participAct (tiền tệ, xã hội, vv.). Để giải quyết những prob-lems, bài viết này đề xuất một crowdsensing plat mẫu với ba khía cạnh kỹ thuật ban đầu chính: một mô hình địa lý-xã hội sáng tạo cho hồ sơ người dùng cùng biến khác nhau, chẳng hạn như thời gian, địa điểm, tương tác xã hội, việc sử dụng dịch vụ và hoạt động của con người; một thuật toán phù hợp để autonomously lựa chọn người để tham gia vào participActions và để định lượng việc thực hiện của cảm biến; và một Android dựa trên nền tảng mới để thu thập dữ liệu cảm biến từ điện thoại thông minh, tự động hoặc với sự giúp đỡ người dùng, và để cung cấp cảm biến/càng nhiệm vụ cho người dùng.

Kết quả (Việt) 2:

TÓM TẮT Bài viết này tra như thế nào và đến mức độ nào sức mạnh của tập thể mặc dù tình báo chính xác có thể được sử dụng ở các thành phố thông minh. Mục tiêu chính là tầm nhìn chiến lược để tự động hóa các organiza-tion của tự nhiên và ngẫu hứng collabora-tions của các nhóm lớn của người dân tham gia vào các hoạt động tập thể (tức là, participAct), chẳng hạn như trong trường hợp đáng chú ý của crowdsensing đô thị. Trong một môi trường đám đông-sensing, con người hoặc các thiết bị di động của họ làm cả hai cảm biến thu thập dữ liệu và thiết bị truyền động mà có những hành động trong thành phố, có thể theo yêu cầu của đô thị. Quản lý quá trình crowdsens-ing là một nhiệm vụ đầy thử thách kéo dài một số vấn đề kỹ thuật xã hội: từ các đặc tính của các khu vực dưới sự kiểm soát để các quantifica-tion của mật độ cảm biến cần thiết để có được một độ chính xác nhất định; từ việc đánh giá một sự cân bằng tốt giữa độ chính xác cảm biến và sử dụng tài nguyên (số lượng người tham gia, băng thông mạng, sử dụng pin, vv) để lựa chọn động cơ tốt cho mọi người participAct (tiền tệ, xã hội, vv). Để giải quyết những vấn-prob, bài viết này đề xuất một crowdsensing plat-mẫu với ba khía cạnh kỹ thuật chính gốc: một mô hình địa lý-xã hội sáng tạo để hồ sơ người dùng cùng các biến khác nhau, chẳng hạn như thời gian, địa điểm, sự tương tác xã hội, sử dụng dịch vụ và các hoạt động của con người ; một thuật toán phù hợp để tự chủ chọn người để tham gia vào participActions và định lượng hiệu quả hoạt động của cảm biến của họ; và một nền tảng dựa trên Android mới để thu thập dữ liệu cảm biến từ điện thoại thông minh, tự động hoặc với người sử dụng giúp đỡ, và để cung cấp những nhiệm vụ cảm biến / bộ chấp hành cho người sử dụng.