When Compressive Sensing Meets Mobile Crowdsensing



de

, ,

Éditeur :

Springer


Paru le : 2019-06-08



eBook Téléchargement , DRM LCP 🛈 DRM Adobe 🛈
Lecture en ligne (streaming)
94,94

Téléchargement immédiat
Dès validation de votre commande
Ajouter à ma liste d'envies
Image Louise Reader présentation

Louise Reader

Lisez ce titre sur l'application Louise Reader.

Description


Ce livre fournit une introduction complète à l'application de la détection par compression pour améliorer la qualité des données dans le contexte de la détection mobile de foule. Il aborde les principaux sujets suivants : récupération des données manquantes, collecte efficace des données, protection de la vie privée des utilisateurs et détection des fausses données.
La détection mobile de la foule, en tant que paradigme de détection émergent, permet aux masses de participer aux tâches de collecte de données à l'aide d'appareils mobiles puissants. Toutefois, les plates-formes mobiles de détection de foule n'ont pas encore été largement adoptées dans la pratique, la principale préoccupation étant la qualité des données recueillies. Les causes sont multiples : certains sites peuvent générer des données redondantes, tandis que d'autres peuvent ne pas être couverts du tout, car les participants sont rarement systématiquement coordonnés ; la vie privée est une préoccupation pour certaines personnes, qui ne souhaitent pas partager leurs lieux en temps réel, et certaines informations clés peuvent donc manquer ; en outre, certains participants peuvent télécharger des données fausses afin d'obtenir des récompenses frauduleusement. Pour traiter ces aspects problématiques, la détection par compression, qui fonctionne en récupérant avec précision un signal épars en utilisant très peu d'échantillons, s'est avérée une solution efficace.



Pages
127 pages
Collection
n.c
Parution
2019-06-08
Marque
Springer
EAN papier
9789811377754
EAN PDF
9789811377761

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
12
Taille du fichier
3789 Ko
Prix
94,94 €
EAN EPUB
9789811377761

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
12
Taille du fichier
7895 Ko
Prix
94,94 €

Linghe Kong is currently a Research Professor at the Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University. He previously served as a postdoctoral fellow at Columbia University and McGill University. He completed his Ph.D. at Shanghai Jiao Tong University, his Master’s degree at Telecom SudParis, and his Bachelor’s degree at Xidian University. His research interests include wireless networks, mobile computing, the Internet of Things, and big data. He has published more than 80 papers and received Best Paper Awards at the conferences IEEE ICPADS 2016 and EAI CloudComp 2016. He serves as an associate or guest editor for IEEE Communications Magazine, Oxford Computer Journal, Springer Telecommunication Systems, and KSII Transactions on Internet and Information Systems, and is a senior member of the IEEE.

Bowen Wang is currently a software engineer in ByteDance Ltd. From 2016 to 2019, he was a postgraduate student in Computer Science from Shanghai Jiao Tong University. He received his bachelor Degree in Mechanical Engineering from Shanghai Jiao Tong University. His research interests include mobile crowdsensing, wireless network and mobile computing.

Guihai Chen earned his B.S. degree from Nanjing University in 1984, M.E. degree from Southeast University in 1987, and Ph.D. degree from the University of Hong Kong in 1997. He is a distinguished professor of Shanghai Jiao Tong University, China. He had been invited as a visiting professor by many universities including Kyushu Institute of Technology, Japan in 1998, University of Queensland, Australia in 2000, and Wayne State University, USA during September 2001 to August 2003. He has a wide range of research interests with focus on sensor network, peer-to-peer computing, high performance computer architecture and combinatorics.


Suggestions personnalisées