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Titre :
Mon équipe en 180 secondes : MiMove
Légende - Résumé :
Nikolaos Georgantas, responsable de l'équipe-projet MiMove (Middleware on the move), présente les travaux de son équipe en 180 secondes. L'équipe s'intéresse aux défis des systèmes distribués internet mobiles de nouvelle génération ; leurs solutions sont appliquées au middleware, une couche logicielle entre le systèmes d'exploitation et les applications et qui gère la complexité de la distribution. Leur principal domaine d'application est dans la ville intelligente et connectée. Les défis principaux sont comment gérer l'incertitude de systèmes mobiles émergents ; comment diagnostiquer les connexions internet de bout en bout ; comment rendre le crowdsourcing mobile et fiable (par capteurs embarqués) ; comment permettre une analyse valable en temps réel des flux de données provenant de l'IoT.
Nom de fichier :
Inria-1191-MIMOVE-180s_VF.mp4
Titre :
Mon équipe en 180 secondes : MiMove
Année :
2019
Durée (min) :
00:03:35
Publications :
https://videotheque.inria.fr/videotheque/doc/1191
Autres versions :
Master VF : 1191 Master VEN : Autre : Lien externe :
crowdsourcing
- défi
- donnée
- Intergiciels
- internet
- logicielle
- MiMove
- mobile
- qualité
- système
Transcription automatiqu :
Bonjour à tous Donc l'équipe MiMove Middleware on the move s'intéresse aux défis des systèmes distribués internet mobile de nouvelle génération On applique nos solutions au niveau middleware qui est une couche logicielle dont l'intérêt technologique économique et social est grandissant On fait face à quatre défis principaux Donc tout d'abord comment gérer l'incertitude de systèmes mobiles émergents Ces systèmes des systèmes se composent de manière opportuniste à partir de systèmes autonomes disponibles au moment précis Et donc peuvent manifester des propriétés non attendues En premier lieu on gère l'hétérogénéité au sein des systèmes émergents Le deuxième défi comment diagnostiquer des connexions internet de bout en bout est donc complexe notre approche intègre des techniques de mesure et d'analyse pour détecter des anomalies et leur cause On s'intéresse en particulier à l'assurance d'expériences de la qualité d'expérience des utilisateurs Notre troisième défi Comment rendre le crowdsourcing mobile un moyen fiable pour percevoir le phénomène du monde qui nous entoure Il s'agit ici de exploiter les données massives mais de qualité discutable qui sont émises par des capteurs embarqués sur les smartphones et autres dispositifs mobiles Ici on vise à assurer à améliorer la qualité des ces données à la phase de leur collecte Et à notre dernier défi mais non le moindre Comment permettre une analyse valable en temps réel des flux de données qui proviennent de l'internet des objets En plus de l'arrivée de ces données à la volée leur caractère bruyant défie les techniques actuelles des pré-traitement des données et de l'apprentissage automatique par la suite Donc on vise à proposer de nouvelles méthodes adaptées pour analyser des flux données de ce type
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Inria-1191-MIMOVE-180s_VF.mp4
Format : .mp4
400,4 Mo
1920 x 1080 pixels
Inria-1191-MIMOVE-180s_V_HD.MP4
Format : .mp4
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1024 x 576 pixels
Moyenne définition - équivalent DVD Encodage PAL .MP4 H264 5 Mbits/s Encodage PAL .MP4 H264 5 Mbits/s