Teenustele orienteeritud ja tõendite-teadlik mobiilne pilvearvutus

Arvutiteaduses on kaks kõige suuremat jõudu: mobiili- ja pilvearvutus. Kui pilvetehnoloogia pakub kasutajale keerukate ülesannete lahendamiseks salvestus- ning arvutusplatvormi, siis nutitelefon võimaldab lihtsamate ülesannete lahendamist mistahes asukohas ja mistahes ajal. Täpsemalt on mobiilseadmetel võimalik pilve võimalusi ära kasutades energiat säästa ning jagu saada kasvavast jõudluse ja ruumi vajadusest. Sellest tulenevalt on käesoleva töö peamiseks küsimuseks kuidas tuua pilveinfrastruktuur mobiilikasutajale lähemale? Antud töös uurisime kuidas mobiiltelefoni pilveteenust saab mobiilirakendustesse integreerida. Saime teada, et töö delegeerimine pilve eeldab mitmete pilve aspektide kaalumist ja integreerimist, nagu näiteks ressursimahukas töötlemine, asünkroonne suhtlus kliendiga, programmaatiline ressursside varustamine (Web APIs) ja pilvedevaheline kommunikatsioon. Nende puuduste ületamiseks lõime Mobiilse pilve vahevara Mobile Cloud Middleware (Mobile Cloud Middleware - MCM) raamistiku, mis kasutab deklaratiivset teenuste komponeerimist, et delegeerida töid mobiililt mitmetele pilvedele kasutades minimaalset andmeedastust. Teisest küljest on näidatud, et koodi teisaldamine on peamisi strateegiaid seadme energiatarbimise vähendamiseks ning jõudluse suurendamiseks. Sellegipoolest on koodi teisaldamisel miinuseid, mis takistavad selle laialdast kasutuselevõttu. Selles töös uurime lisaks, mis takistab koodi mahalaadimise kasutuselevõttu ja pakume lahendusena välja raamistiku EMCO, mis kogub seadmetelt infot koodi jooksutamise kohta erinevates kontekstides. Neid andmeid analüüsides teeb EMCO kindlaks, mis on sobivad tingimused koodi maha laadimiseks. Võrreldes kogutud andmeid, suudab EMCO järeldada, millal tuleks mahalaadimine teostada. EMCO modelleerib kogutud andmeid jaotuse määra järgi lokaalsete- ning pilvejuhtude korral. Neid jaotusi võrreldes tuletab EMCO täpsed atribuudid, mille korral mobiilirakendus peaks koodi maha laadima. Võrreldes EMCO-t teiste nüüdisaegsete mahalaadimisraamistikega, tõuseb EMCO efektiivsuse poolest esile. Lõpuks uurisime kuidas arvutuste maha laadimist ära kasutada, et täiustada kasutaja kogemust pideval mobiilirakenduse kasutamisel. Meie peamiseks motivatsiooniks, et sellist adaptiivset tööde täitmise kiirendamist pakkuda, on tagada kasutuskvaliteet (QoE), mis muutub vastavalt kasutajale, aidates seeläbi suurendada mobiilirakenduse eluiga.Mobile and cloud computing are two of the biggest forces in computer science. While the cloud provides to the user the ubiquitous computational and storage platform to process any complex tasks, the smartphone grants to the user the mobility features to process simple tasks, anytime and anywhere. Smartphones, driven by their need for processing power, storage space and energy saving are looking towards remote cloud infrastructure in order to solve these problems. As a result, the main research question of this work is how to bring the cloud infrastructure closer to the mobile user? In this thesis, we investigated how mobile cloud services can be integrated within the mobile apps. We found out that outsourcing a task to cloud requires to integrate and consider multiple aspects of the clouds, such as resource-intensive processing, asynchronous communication with the client, programmatically provisioning of resources (Web APIs) and cloud intercommunication. Hence, we proposed a Mobile Cloud Middleware (MCM) framework that uses declarative service composition to outsource tasks from the mobile to multiple clouds with minimal data transfer. On the other hand, it has been demonstrated that computational offloading is a key strategy to extend the battery life of the device and improves the performance of the mobile apps. We also investigated the issues that prevent the adoption of computational offloading, and proposed a framework, namely Evidence-aware Mobile Computational Offloading (EMCO), which uses a community of devices to capture all the possible context of code execution as evidence. By analyzing the evidence, EMCO aims to determine the suitable conditions to offload. EMCO models the evidence in terms of distributions rates for both local and remote cases. By comparing those distributions, EMCO infers the right properties to offload. EMCO shows to be more effective in comparison with other computational offloading frameworks explored in the state of the art. Finally, we investigated how computational offloading can be utilized to enhance the perception that the user has towards an app. Our main motivation behind accelerating the perception at multiple response time levels is to provide adaptive quality-of-experience (QoE), which can be used as mean of engagement strategy that increases the lifetime of a mobile app

AI on the Move From : From On-Device to On-Multi-Device

On-Device AI is an emerging paradigm that aims to make devices more intelligent, autonomous and proactive by equipping them with machine and deep learning routines for robust decision making and optimal execution in devices' operations. On-Device intelligence promises the possibility of computing huge amounts of data close to its source, e.g., sensor and multimedia data. By doing so, devices can complement their counterpart cloud services with more sophisticated functionality to provide better applications and services. However, increased computational capabilities of smart devices, wearables and IoT devices along with the emergence of services at the Edge of the network are driving the trend of migrating and distributing computation between devices. Indeed, devices can reduce the burden of executing resource intensive tasks via collaborations in the wild. While several work has shown the benefits of an opportunistic collaboration of a device with others, not much is known regarding how devices can be organized as a group as they move together. In this paper, we contribute by analyzing how dynamic group organization of devices can be utilized to distribute intelligence on the moving Edge. The key insight is that instead of On-Device solutions complementing with cloud, dynamic groups can be formed to complement each other in an On-Multi-Device manner. Thus, we highlight the challenges and opportunities from extending the scope of On-Device AI from an egocentric view to a collaborative, multi-device view.Peer reviewe

Relación entre el estrés y el rendimiento académico de los estudiantes del VI ciclo, de la Escuela Profesional de Estomatología - Universidad Privada Antenor Orrego, 2014

La presente investigación titulada, “Relación entre el estrés y el rendimiento académico de los estudiantes del VI ciclo, de la escuela profesional de estomatología - Universidad Privada Antenor Orrego, 2014”, tuvo como objetivo principal determinar de qué manera están relacionados el estrés y el rendimiento Académico de los estudiantes del VI ciclo, de la Escuela Profesional de Estomatología-Universidad Privada Antenor Orrego, 2014; siendo un estudio no experimental de diseño correlacional, con una muestra de 85 estudiantes, utilizando el registro de notas y un cuestionario, así mismo llegando a la conclusión que la relación entre el estrés y el rendimiento académico es una correlación negativa de -0,323 con un valor de P= 0,003 siendo inversamente proporcional. Así mismo contrastando la hipótesis con un valor de la Chi cuadrado del 1.33; a un nivel de significancia del 5%. a orientado a responder la siguienteThis research entitled, ""Relationship between stress and academic performance of students of the sixth cycle of the professional school of dentistry - Antenor Orrego Private University, 2014"", with the main objective to determine that there is a relationship between stress and academic performance VI student of cycle, of the Professional School of Dentistry-Private University Antenor Orrego, 2014; being a nonexperimental study correlational design, with a sample of 85 students, using the log notes and a questionnaire, also came to the conclusion that the relationship between stress and academic performance is a negative correlation of -0,323 with P = 0.003 being inversely proportional. Also contrasting the hypothesis with a Chi square value of 1.33; even level of significance of 5%.Tesi

Ripe or Rotten? Low-Cost Produce Quality Estimation using Reflective Green Light Sensing

We develop an innovative low-cost approach for characterizing fresh produce by repurposing inexpensive commercial-off-the-shelf green light sensors for quality estimation. Our approach has been designed to support all stages of the supply chain while being inexpensive and easy to deploy. We validate our approach through extensive empirical benchmarks, showing that it can correctly distinguish organic produce from nonorganic items, establish unique fingerprints for different produce, and estimate the quality or ripeness of produce. Specifically, we demonstrate that changes in the reflected green light values correlate with the so-called transpiration coefficients of the produce. We also discuss the practicability of our approach and present application use cases that can benefit from our solution.Peer reviewe

MCM: Mobile Cloud Middleware

Mõlemad, pilvearvutuse ja mobiilse arvutuse suunad, on kiiresti arenenud ja paljulubavad tehnoloogiad lähitulevikus. Pilvearvutus muutub mobiilseks kui mobiiliseade võtab ühendust pilvearvutuse poolt pakutava jagatud arvutusressursiga. Mobiilsed tehnoloogiad juhivad peamiselt oma tähelepanu pilvearvutustele, põhjusel et mobiilsete rakenduste ressursi nõudlus pidevalt kasvab, olgu selleks siis kas nõudlus rohkema arvutusressursi, salvestusruumi või energiakokkuhoiu jaoks. Mobiilsed rakendused saavad kasu pilve arvutuse paindlikkusest ülesannete lahendamisel, kuid samal ajal toimivad praktiliselt reaalajas käiva teenusena. Mobiilsete rakenduste loomine, mis kasutavad pilvearvutus teenuseid, on keeruline ja sisaldab töötamist teenuste ja API-dega erinevatelt pilvearvutuse pakkujatelt. Enamus neist API-dest ei ole omavahel ühendatud ja informatsioon, mis on arvutatud ja salvestatud ühe pilve poolt, ei ole ülekantav teistesse pilvedesse. Et ära hoida antud probleemi, vaatleb käesolev väitekiri vahevara lahendust, Mobiilse pilve vahevara (Mobile Cloud Middleware - MCM), mis haldab koostöötamise küsimusi ja kergendab keerukate teenuste koostöötamist mobiilsetel seadmetel. Töötati välja MCM’i prototüüp ja üksikasjalik raamistiku jõudluse analüüsi näitab, et vahetarkvara raamistik, parandab teenuse kvaliteeti mobiilides ja aitab säilitada pehme reaalaja vastuseid. Käesolev lõputöö on samuti realiseerinud mitu juhtumi uuringut, kasutades MCM’i. Üks neist on Zompopo, Android’i rakendus, mis pakub intelligentset kalendrit, ühendades Google Calendar’i ja kiirendusanduri mobiilis, mis võimaldab kasutajal sättida oma ajakava päeva algusest peale, tuginedes vastavalt eelmise nädala tegevustele. Rakendus on detailselt lahti seletatud arhitektuuri ja tehnoloogiliste valikute kohapealt. Rakendus kasutab MapReduce’i, et analüüsida kiirendusandurite andmeid, tuletades igat kõrvalekallet regulaarsest kalendri ajakavast, kasutades efektiivselt ära pilvearvutuse ressursse. Samuti on esitatud üksikasjalik rakenduse jõudluse analüüs, näidates kuidas mobiilne rakendus saab kasu pilvearvutuse kasutamisest. Peale Zompopo prooviti lõputöös veel realiseerida mõningaid teisi sotsiaalse võrgustiku rakendusi, kasutades MCM’i. Sotsiaalsed võrgustikud on muutunud tänapäeval üsna populaarseteks ja inimeste sotsiaalsete gruppide kujunemise tulemusel toimub liikmete vaheline koostöö ja info jagamine. CroudSTag, mis on arendatud Android’i rakendusest, on abivahendiks mobiilsetes seadmetes ühiste huvidega sotsiaalsete gruppide kujundamisel. Antud rakendus kasutab pildiarhiivi pilve andmelaost, kasutab näotuvastuspilve teenuseid inimeste identifitseerimiseks ja moodustab tuvastatud inimestest sotsiaalsed grupid Facebook’is - enamikule tuntud sotsiaalses võrgustikus. Rakendus on lahti seletatud detailselt arhitektuuri ja tehnoloogiliste valikute kohapealt. Rakenduse jõudluse analüüs näitab, et mobiilsetest seadmetest võib luua sotsiaalseid gruppe võrdlemise lihtsalt ja aktsepteeritava jõudluse näitajatega, kasutades MCM-i

Smart Plants: Low-Cost Solution for Monitoring Indoor Environments

Humans tend to spend most of their life indoors, making the quality of indoor environments essential for human health and wellbeing. While several solutions for monitoring the indoor environment have been proposed, ranging from infrastructure-based monitoring solutions to cameras, these tend to require separate installation, making the sensors difficult to maintain and upgrade. In this article, we introduce the idea of using smart plants as an easy-to-deploy and affordable solution for monitoring the indoor environment. Plants are typically deployed close to humans and they increasingly are placed in containers that integrate sensors, such as soil moisture, temperature, humidity, and CO2 sensors. We demonstrate how these sensors can be used as an alternative technology for monitoring-and enriching-indoor spaces without needing to install proprietary sensors or other technology. Specifically, we show how smart plants can be used to estimate overall CO2 accumulation, occupancy information, and whether people use protective face masks or not. We also establish a research roadmap for the use of smart plants to monitor indoor environments.Peer reviewe

Frenkel Excitons in Random Systems With Correlated Gaussian Disorder

Optical absorption spectra of Frenkel excitons in random one-dimensional systems are presented. Two models of inhomogeneous broadening, arising from a Gaussian distribution of on-site energies, are considered. In one case the on-site energies are uncorrelated variables whereas in the second model the on-site energies are pairwise correlated (dimers). We observe a red shift and a broadening of the absorption line on increasing the width of the Gaussian distribution. In the two cases we find that the shift is the same, within our numerical accuracy, whereas the broadening is larger when dimers are introduced. The increase of the width of the Gaussian distribution leads to larger differences between uncorrelated and correlated disordered models. We suggest that this higher broadening is due to stronger scattering effects from dimers.Comment: 9 pages, REVTeX 3.0, 3 ps figures. To appear in Physical Review

Contaminación visual por publicidad exterior y sus efectos de estrés en la población del Centro Comercial Plaza San Miguel

La presente investigación tiene como título “Contaminación visual por publicidad exterior y sus efectos de estrés en la población del Centro Comercial Plaza San Miguel”. El objetivo de la investigación fue determinar la influencia de la contaminación visual por publicidad exterior y los efectos de estrés en la población del Centro Comercial Plaza San Miguel. Esta investigación tiene un diseño no experimental, se realizó la muestra a 156 personas de acuerdo al método de conteo, utilizando como instrumento la encuesta medida en la Escala de Likert. Los resultados fueron analizados en el Software SPSS versión 25 donde se obtuvo un valor de r=-0.056 entre las variables contaminación visual y estrés medido de acuerdo a la tabla de correlación de Pearson mostrando una relación no significativa