Stadsanalys, medbestämmandeanalys och erkännande av användaraktivitet kan ge omfattande kontextuell information för mobila tillämpningar såsom sociala nätverk och platsbaserade tjänster. Men att kontinuerligt fånga denna kontextuella information om mobila enheter förbrukar enorma mängder energi. I detta dokument presenterar vi en ny designram för ett energieffektivt mobilsystem (EEMSS). EEMSS använder hierarkisk sensorhanteringsstrategi för att känna igen användarstater samt för att upptäcka tillståndsövergångar. Genom att endast driva en minsta uppsättning sensorer och använda lämpliga givares arbetscykler förbättrar EEMSS avsevärt batteritiden för enheten. Vi presenterar design, implementering och utvärdering av EEMSS som automatiskt känner igen en uppsättning användares dagliga aktiviteter i realtid med hjälp av sensorer på en off-the-helf high-end smart telefon. Utvärdering av EEMSS med 10 användare under en vecka visar att vårt tillvägagångssätt ökar batteriets livslängd med mer än 75% samtidigt som både hög noggrannhet och låg latens bibehålls vid identifiering av övergångar mellan slutanvändarens aktiviteter.
Ett ramverk för mobilanalys som effektivt känner igen kontextuella användartillstånd föreslås av Wang et al. Hoppa över det.
A framework of energy efficient mobile sensing for automatic user state recognition
{'venue': "MobiSys '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}