移动网络和物联网的众包

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作为无处不在的传感器，智能设备和社交网络，移动网络和物联网的深度融合是通过虚拟移动通信网络和移动运营商之间的社会群体的机会形成。涉及移动网络中的人可以互相随时随地通过普遍使用的智能设备随时随地轻松地交互和共享信息。其结果是，有一个显着的趋势，使众包的移动网络和物联网到地址的各种问题，涉及的参与者在高度移动环境中实时采集，处理和协作。因此，众包可以提高在移动网络和物联网的应用，它不仅可能带来巨大利益的经济质量和用户体验的有效的策略，但也导致了革命我们的日常生活。嵌入式传感器包括加速度计，指南针，陀螺仪，GPS，麦克风和摄像头的手机被利用来收集所需信息，以支持基于位置的服务，例如，环境测量，个人活动共享和在线推荐。在众包的移动网络和物联网这个特殊的问题，我们已经邀请了一些论文是处理这些问题。

L.聂等人。介绍在根据深度学习和时空的压缩体系结构的无线网状骨干网络的网络通信量预测方法。此方法适用于离散小波变换来提取网络流量的低通分量。该方法的性能是通过用三个广泛使用的交通预测方法进行比较验证。

论文“CPSFS:一种可信的个性化垃圾邮件过滤方案——基于众包的个性化垃圾邮件过滤方案”提出了一种可信的个性化垃圾邮件过滤方案，并在过滤之前将垃圾邮件分为完全垃圾邮件和半垃圾邮件两类。根据社会信任和兴趣相似度，通过贝叶斯过滤可以过滤出全垃圾邮件，通过客户端众包可以估计出半垃圾邮件。

为了最大限度地提高网络效用，H孟等人。展示在移动计算众包资源管理的最佳实时定价策略。此外，实时价格存在证明，它可以对齐系统的最优个体最优。

H.朱等人。分配资源共享在网络边缘的用户。一种新的体系结构，提出的在网络边缘和分配虚拟客户处理为前提的设备实例有成本效益的节点物理客户处理为前提的设备节点的资源份额。

论文《基于sat的移动众包网络多线程程序验证方法》提出了一种新的基于ic3的移动众包网络多线程程序安全性验证算法。通过基于卫星的模型检测算法来评估算法的性能，重点关注内存消耗。

Y. Ye等人介绍了一种颜色分布模式度量方法，专注于众包IoTs中监视和法医领域的视频搜索中的重新识别。性能评价表明，该方法在不同数据集上都能获得较高的网络精度。

L. Guo等提出了一种基于wifi的公共活动框架，将信道状态信息与骨骼关节众包相结合，提高了活动识别的鲁棒性和准确性。实验表明，该方法在不同的数据集上都取得了较高的识别精度。

J. Lei等。介绍了基于点协调功能的接入点的WLAN中同频部署的信道分配算法。此外，实验进行了不同密度的网络。结果表明所提出的方法能够获得高吞吐量，低分组丢失率，并与现有的方法相比，有界的接入延迟。

从Y. Ma等人的作品。专注于设备到设备下面垫的蜂窝网络的信道接入和功率控制的问题。一种新颖的semidistributed网络辅助功率和信道访问控制用于D2D用户设备的改进算法，并且取得了表演蜂窝和D2D链路都评价。

这篇题为“智能交通系统中基于众感的手指交互实时系统”的论文展示了一种基于众感的实时投影仪-摄像机手指系统，用户可以通过徒手触摸任意表面与计算机进行交互。该系统可作为交通运输系统中的智能装置。

M. Qiao等人提出了一种混合架构的信道选择策略，将集中式和分布式方法相结合，可以降低接入点的开销，提供更灵活的网络部署。基于自决策算法和离线自学习算法，研究了多通道无线传感器网络的自决策策略。理论分析和性能评价表明了所研究算法的有效性。

论文《一种众包网络深度数据采集的时间与位置相关性激励方案》针对传感器数据采集系统中如何优化传感器数据质量和采集足够的传感器数据的问题。基于贪心策略，提出了两种激励智能手机用户参与智能手机众包感知的有效算法。

问：吴等人。研究低精度和时效性弱烟所需系统。智能烟雾报警系统的实施，包含无线传感器网络，分类算法，并可视化界面，呈现给监视在弱电磁环境的火灾。

X. Li等人的论文提出了一种监督下降方法。利用移动终端上人脸特征点检测的性能，验证了算法的优化。

D. Shen等针对软件定义移动无线网络中的流量调度和负载均衡问题，提出了一种基于众源的路由转发方案和拥塞控制算法来解决制定的问题。

溪坪胡
兆龙宁
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