社会、技术和科学进行快速和革命转型对环境情报(AmI)创建智能系统支持的人之间的协作来完成各种学习和工作任务。开发智能系统的主要来源和资产是高质量的数据。移动系统增强的可能性来收集和/或产生可靠、准确、及时的信息。下一个我们面临的主要挑战是有效且高效地从海量数据中提取知识来自异构数据源系统独立和自主。协作问题以及隐私和安全要求,应向保证数据质量,准确的结果,和有效的分析支持,以人为中心的基于人工智能的智能应用程序。主要工业球员已经在执行这种基于大数据的巨大转变,协作技术,智能环境(SmE)支持虚拟和现实应用中,混合和多通道交互和可靠的视觉分析。然而,必须克服许多挑战来获得大数据所带来的好处,就像不同的数据结构和实时处理,维护数据安全,并采用适当的数据隐私政策。

这个特殊的问题预计将吸引纸提交处理智能系统使用大数据的挑战在移动协作场景。贡献可能在专业领域和新的解决方案基于现有和/或新理论适当应用。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 协同移动信息系统
• 协同虚拟博物馆和实验室
• 协同移动虚拟环境为学习或知识管理
• 协同移动视觉分析
• 形式化相关安全和隐私问题从移动信息
• 理论的角度
• 移动智能系统优化的观点
• 移动物联网在智能环境
• 推荐系统为AmI和中小企业系统的设计
• 中小企业中间件:安全性和隐私问题
• 验证和确认
• 管理和可靠的视觉分析在AmI和中小企业系统
• 移动推荐系统
  • 移动环境辅助生活