A BSTRACTThis article investigates

A BSTRACT
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 user

Kết quả (Việt) 1:

MỘT BSTRACTBài viết này điều tra như thế nào và những gìmức độ sức mạnh của tập thể, mặc dù không chính xáctình báo có thể được sử dụng trong các thành phố thông minh. Cácmục tiêu tầm nhìn chiến lược chính là để tự động hoá organiza-tion của tự phát và ngẫu hứng collabora-tions của nhóm lớn của người tham giahành động tập thể (ví dụ, participAct), như vậy như trong cácđáng chú ý trường hợp của đô thị crowdsensing. Trong một đám đông-cảm biến môi trường, người hoặc điện thoại di động của họthiết bị hoạt động như cả hai bộ cảm biến thu thập đô thịdữ liệu và cơ cấu truyền động hành động trong thành phố,có thể theo yêu cầu. Quản lý crowdsens-quá trình ing là một nhiệm vụ đầy thử thách kéo dài một sốvấn đề xã hội-kỹ thuật: từ các đặc tínhtrong những khu vực dưới sự kiểm soát để quantifica-tion của cảm biến mật độ cần thiết để có được mộtđộ chính xác nhất định; từ việc đánh giá của mộtcân bằng giữa cảm biến độ chính xác và tài nguyênsử dụng (số lượng người tham gia, mạngbăng thông, sử dụng pin, vv) việc lựa chọnCác 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 plat crowdsensing-hình thức với ba khía cạnh kỹ thuật ban đầu chính:một mô hình địa lý-xã hội sáng tạo cho hồ sơ người dùngdọc theo biến khác nhau, chẳng hạn như thời gian, địa điểm,tương tác xã hội, việc sử dụng dịch vụ, và con ngườihoạt động; một thuật toán phù hợp để autonomouslychọn người để tham gia vào participActions vàđể định lượng việc thực hiện của cảm biến; vàa new Android-based platform to collect sensingdata from smart phones, automatically or withuser help, and to deliver sensing/actuation tasksto user

Kết quả (Việt) 2:

Một BSTRACT
bài viết này điều tra như thế nào và
mức độ sức mạnh của tập thể mặc dù không chính xác
thông tin tình báo có thể được sử dụng trong các thành phố thông minh. Các
mục tiêu có tầm nhìn xa chính là để tự động hóa các chức
tion của cộng tác tự phát và ngẫu hứng
tions của các nhóm lớn của người dân tham gia vào
các hoạt động tập thể (tức là, participAct), chẳng hạn như trong các
trường hợp đáng chú ý của crowdsensing đô thị. Trong một crowd-
môi trường cảm ứng, mọi người hay di động của họ
các thiết bị hoạt động như cả hai cảm biến thu thập đô thị
dữ liệu và thiết bị truyền động mà có những hành động trong thành phố,
có thể theo yêu cầu. Quản lý crowdsens-
quá trình ing là một nhiệm vụ đầy thử thách kéo dài một vài
vấn đề kỹ thuật xã hội: từ các đặc tính
của vùng 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 tốt
cân bằng giữa độ chính xác và cảm biến tài nguyên
sử dụng (số lượng người tham gia, mạng
băng thông, dùng pin, vv) để lựa chọn
các cơ tốt cho mọi người participAct
(tiền tệ, xã hội, vv). Để giải quyết những prob-
vấn, bài viết này đề xuất một plat- crowdsensing
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, con người và
các hoạt động ; một thuật toán phù hợp để tự chủ
chọn người để tham gia vào participActions và
để định lượng các hoạt động của cảm biến của họ; và
một nền tảng Android mới dựa trên cảm biến để thu thập
dữ liệu từ điện thoại thông minh, tự động hoặc với
người sử dụng giúp đỡ, và để cung cấp cảm biến nhiệm vụ / bộ chấp hành
để người dùng