Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo
God. 38 Br. 12 (2023): Zbornik radova Fakulteta tehničkih nauka
METODOLOGIJA UZORKOVANJA ISKUSTVA (ESM) KORISNIKA U MOBILNOM RAČUNARSTVU
FTN Novi Sad, Departman za računarstvo i automatiku
Apstrakt
Eksponencijalne promene nastale usled sve intenzivnije upotrebe informacionih tehnologija, predstavljaju zabrinjavajući faktor zagađenja životne sredine. Razvoj hardvera mobilnih telefona sve teže prati svakodnevno korišćenje istih od strane milijardi korisnika, kao i sve veću kompleksnost aplikacija koje zahtevaju znatnu upotrebu energetskih resursa. Takođe, ograničenja baterije izričito ugrožavaju dalju evoluciju mobilnih telefona. Jedan od novih načina redukovanja potrošnje energije koju telefoni zahtevaju, jeste "približno računanje" (eng. approximate computing) koje žrtvuje preciznost zarad očuvanja energije. Vodeći se ovim, razvili smo context-aware okvir koji se fokusira na ispunjavanje korisničkih očekivanja, dok koristi minimalnu moguću energiju.
Reference
[1]Joseph A Paradiso and Thad Starner. 2005. Energy scavenging for mobile and wireless electronics. IEEE Pervasive computing 4, 1 (2005), 18–27
[2]https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-31413-6_8
[3]Abdesslem et al. 2010; Froehlich et al. 2007
[4]http://lrss.fri.uni-lj.si/Veljko/docs/Pejovic18AMC.pdf
[5]https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7092486
[6]file:///C:/Users/lunaz/OneDrive/Desktop/Master%20rad/haberl_silva_pmf_2017_diplo_sveuc.pdf
[7]https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/133782/Lyytinen_Jere.pdf?sequence=1&isAllowed=y
[8]https://awareframework.com/what-is-aware/
[9]https://en.wikipedia.org/wiki/Weka_(machine_learning)
[10]https://yandex.com/dev/maps/mapsapi/?from=mapsapi
[11]https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4842-2943-9_3
[12]https://www.researchgate.net/profile/Chunnu-Khawas/publication/325791990_Application_of_Firebase_in_Android_App_DevelopmentA_Study/links/5bab55ed45851574f7e6801/Application-of-Firebase-in-Android-App-Development-A-Study.pdf
[13]https://www.simplilearn.com/tutorials/machine-learning-tutorial/random-forest-algorithm#:~:text=A%20Random%20Forest%20Algorithm%20is,more%20it%20will%20be%20robust