EC-CENTRIC: An Energy- and Context-Centric Perspective on IoT Systems and Protocol Design

The radio transceiver of an IoT device is often where most of the energy is consumed. For this reason, most research so far has focused on low power circuit and energy efficient physical layer designs, with the goal of reducing the average energy per information bit required for communication. While these efforts are valuable per se, their actual effectiveness can be partially neutralized by ill-designed network, processing and resource management solutions, which can become a primary factor of performance degradation, in terms of throughput, responsiveness and energy efficiency. The objective of this paper is to describe an energy-centric and context-aware optimization framework that accounts for the energy impact of the fundamental functionalities of an IoT system and that proceeds along three main technical thrusts: 1) balancing signal-dependent processing techniques (compression and feature extraction) and communication tasks; 2) jointly designing channel access and routing protocols to maximize the network lifetime; 3) providing self-adaptability to different operating conditions through the adoption of suitable learning architectures and of flexible/reconfigurable algorithms and protocols. After discussing this framework, we present some preliminary results that validate the effectiveness of our proposed line of action, and show how the use of adaptive signal processing and channel access techniques allows an IoT network to dynamically tune lifetime for signal distortion, according to the requirements dictated by the application

Application of Developers' and Users' Dependent Factors in App Store Optimization

This paper presents an application of developers' and users' dependent factors in the app store optimization. The application is based on two main fields: developers' dependent factors and users' dependent factors. Developers' dependent factors are identified as: developer name, app name, subtitle, genre, short description, long description, content rating, system requirements, page url, last update, what's new and price. Users' dependent factors are identified as: download volume, average rating, rating volume and reviews. The proposed application in its final form is modelled after mining sample data from two leading app stores: Google Play and Apple App Store. Results from analyzing collected data show that developer dependent elements can be better optimized. Names and descriptions of mobile apps are not fully utilized. In Google Play there is one significant correlation between download volume and number of reviews, whereas in App Store there is no significant correlation between factors

An Advanced Conceptual Diagnostic Healthcare Framework for Diabetes and Cardiovascular Disorders

The data mining along with emerging computing techniques have astonishingly influenced the healthcare industry. Researchers have used different Data Mining and Internet of Things (IoT) for enrooting a programmed solution for diabetes and heart patients. However, still, more advanced and united solution is needed that can offer a therapeutic opinion to individual diabetic and cardio patients. Therefore, here, a smart data mining and IoT (SMDIoT) based advanced healthcare system for proficient diabetes and cardiovascular diseases have been proposed. The hybridization of data mining and IoT with other emerging computing techniques is supposed to give an effective and economical solution to diabetes and cardio patients. SMDIoT hybridized the ideas of data mining, Internet of Things, chatbots, contextual entity search (CES), bio-sensors, semantic analysis and granular computing (GC). The bio-sensors of the proposed system assist in getting the current and precise status of the concerned patients so that in case of an emergency, the needful medical assistance can be provided. The novelty lies in the hybrid framework and the adequate support of chatbots, granular computing, context entity search and semantic analysis. The practical implementation of this system is very challenging and costly. However, it appears to be more operative and economical solution for diabetes and cardio patients.Comment: 11 PAGE

Exploration and mining evaluation system and price prediction of uranium resources

Purpose. The paper introduces the development of the Uranium Resources Technical and Economic Evaluation Expert System (URTEEES) from the viewpoint of requirement analysis, system design, functional structure and application etc. Methods. The system is based on C/B/S mixed mode and applies ASP.NET technology with .Net Framework being selected as the development platform as well as the uranium resources database providing data support at the bottom layer. The paper also proves the efficiency of the system in the context of certain case studies. Findings. Since the system can performs the functions of scenario analysis, sensitivity analysis, shareholder’s returns analysis, horizontal comparison of different projects, it can improve the ability of project senior decision-makers for rapid response to the rivals and meet the demand of pricing negotiations. Moreover, the system demonstrates its efficiency in the context of case studies as the system incorporates a number of advanced methods, e.g. the Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) Back Propagation (BP) QPSO-BP model which can improve the generalization ability of BP network to predict the uranium price. Originality. Technical and economic evaluation model can be set up by users independently according to the current stage of a project (mainly, these are exploration stage, development stage and production stage) as well as according to the selected mining method (e.g. underground mining, surface mining, or in-situ leaching mining). Then, the technical and economic evaluation parameters can be generated. By means of inputting the value of each parameter in a simple and convenient way, the evaluation results can be calculated directly and shown in the form of diagrams; moreover, feasibility evaluation report can be generated automatically, making the process of technical and economic evaluation accurate and efficient. Practical implications. URTEEES performs the functions of decision-making analysis, metal resources database management, data management, comprehensive query etc. The system is a good basis for further development of other expert systems.Мета. Розробка експертно-аналітичної системи техніко-економічного оцінювання запасів урану з точки зору аналізу вимог, системи проектування, функціональної структури і напрямів застосування. Методика. Проектна система повинна включати два основні блоки. Перший – існуючі дані щодо оцінки ресурсів урану для отримання відповідних параметрів, які можуть бути використані для створення моделей оцінки й забезпечення основи для їх порівняння при оцінці нового проекту. Другий – допоміжна інформація, така як закони і правила, культурна інформація, яка насправді є накопиченням даних проекту і досвіду. Пропонована система заснована на використанні комбінованого режиму C/B/S; при цьому система використовує технологію ASP.NET с Nеt Framework, обрану в якості платформи розробки, а також базу даних по запасах урану, що забезпечує інформаційну підтримку на нижньому рівні. Результати. Розроблена нова система URTEEES виконує функції імовірнісного аналізу, аналізу чутливості, аналізу прибутковості для акціонерів, а також горизонтальне порівняння різних проектів, отже, може поліпшити результативність прийняття рішень керівниками проекту для швидкого реагування на дії конкурентів, крім того, дана система відповідає вимогам процесу ціноутворення. Реалізація проектної системи показує високу ефективність, оскільки включає в себе безліч методів з поліпшеними характеристиками, наприклад, модель QPSO-BP, яка удосконалила узагальнюючі можливості нейронної мережі ВР з метою оптимізації та ефективного прогнозування ціни на уран. Наукова новизна. В системі розроблена модель техніко-економічного оцінювання в залежності від стадійності реалізації проекту (в основному, це стадія геологорозвідувальних робіт, стадія розробки родовища і стадія промислового видобутку), а також способу ведення гірничих робіт (наприклад, підземні гірничі роботи, відкриті гірничі роботи або ж роботи, пов’язані з підземним вилуговуванням), а результати оцінювання можна безпосередньо підрахувати і представити наочно у вигляді діаграм. Крім того, представляється можливим автоматично сформувати техніко-економічне обґрунтування, що дозволяє зробити процес техніко-економічного оцінювання точним і ефективним. Практична значимість. Система URTEEES дозволяє виконувати функції аналізу процесу прийняття рішень, управління базою даних запасів металів, управління даними, універсальної пошукової системи в гірничодобувній промисловості.Цель. Разработка экспертно-аналитической системы технико-экономического оценивания запасов урана с точки зрения анализа требований, системы проектирования, функциональной структуры и применения. Методика. Проектная система должна включать два основных блока. Первый – существующие данные об оценке ресурсов урана для получения соответствующих параметров, которые могут быть использованы для создания моделей оценки и обеспечения основы для их сравнения при оценке нового проекта. Второй – вспомогательная информация, такая как законы и правила, культурная информация, которая на самом деле является накоплением данных проекта и опыта. Предлагаемая система основана на использовании комбинированного режима C/B/S; при этом система использует технологию ASP.NET с Net Framework, выбранную в качестве платформы разработки, а также базу данных по запасам урана, что обеспечивает информационную поддержку на нижнем уровне. Результаты. Разработанная система выполняет функции вероятностного анализа, анализа чувствительности, анализа доходности для акционеров, а также горизонтальное сравнение различных проектов, следовательно, может улучшить результативность принятия решений руководителями проекта для быстрого реагирования на действия конкурентов; кроме того, данная система соответствует требованиям процесса ценообразования. Реализация проектной системы показывает высокую эффективность, поскольку включает в себя множество методов с улучшенными характеристиками, например, модель QPSO-BP, которая усовершенствовала обобщающие возможности нейронной сети BP с целью оптимизации и эффективного прогнозирования цены на уран. Научная новизна. В системе разработана модель технико-экономического оценивания в зависимости от стадийности реализации проекта (в основном, это стадия геологоразведочных работ, стадия разработки месторождения и стадия промышленной добычи), а также способа ведения горных работ (например, подземные горные работы, открытые горные работы или же работы, связанные с подземным выщелачиванием), а результаты оценивания можно непосредственно подсчитать и представить наглядно в виде диаграмм. Кроме того, представляется возможным автоматически сформировать технико-экономическое обоснование, что позволяет сделать процесс технико-экономического оценивания точным и эффективным. Практическая значимость. Система URTEEES позволяет выполнять функции анализа процесса принятия решений, управления базой данных запасов металлов, управления данными, универсальной поисковой системы в горнодобывающей промышленности.This research project is made possible through the financial support from National Natural Science Foundation of China (No.51374242, No.51404305 and No.51504286)

On the Suitability of Genetic-Based Algorithms for Data Mining

Data mining has as goal to extract knowledge from large databases. A database may be considered as a search space consisting of an enormous number of elements, and a mining algorithm as a search strategy. In general, an exhaustive search of the space is infeasible. Therefore, efficient search strategies are of vital importance. Search strategies on genetic-based algorithms have been applied successfully in a wide range of applications. We focus on the suitability of genetic-based algorithms for data mining. We discuss the design and implementation of a genetic-based algorithm for data mining and illustrate its potentials