Mirza, Fabio
 
(2023)
Sensorworker: An Integrated Crowdsensing Platform.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Informatica [L-DM270]
   
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
  
    
      Documenti full-text disponibili:
      
    
  
  
    
      Abstract
      Sensorworker è una innovativa piattaforma di Mobile Crowdsensing integrato ai servizi offerti dal popolare portale di Crowdsourcing Microworkers. La piattaforma consente la creazione e la gestione di campagne di Crowdsensing impiegando i "worker" presenti su Microworkers al fine di risolvere una criticità dei sistemi di crowdsensing, ossia il requisito di alta partecipazione.
La tesi chiarisce il significato di Crowdsourcing, Mobile Crowdsensing e le modalità con cui Sensorworker risolve diverse criticità.
Si esaminano l'architettura del sistema, i sensori utilizzati e la struttura del database. Successivamente, si procede all'analisi dell'interazione tra i diversi utenti e la piattaforma stessa.
Infine, si espongono la struttura del server back-end e i risultati dei test sulla piattaforma.
     
    
      Abstract
      Sensorworker è una innovativa piattaforma di Mobile Crowdsensing integrato ai servizi offerti dal popolare portale di Crowdsourcing Microworkers. La piattaforma consente la creazione e la gestione di campagne di Crowdsensing impiegando i "worker" presenti su Microworkers al fine di risolvere una criticità dei sistemi di crowdsensing, ossia il requisito di alta partecipazione.
La tesi chiarisce il significato di Crowdsourcing, Mobile Crowdsensing e le modalità con cui Sensorworker risolve diverse criticità.
Si esaminano l'architettura del sistema, i sensori utilizzati e la struttura del database. Successivamente, si procede all'analisi dell'interazione tra i diversi utenti e la piattaforma stessa.
Infine, si espongono la struttura del server back-end e i risultati dei test sulla piattaforma.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Mirza, Fabio
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Mobile Crowdsensing,Crowdsensing,Crowdsourcing,Internet of Things,IoT,MSC
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          15 Marzo 2023
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Mirza, Fabio
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Mobile Crowdsensing,Crowdsensing,Crowdsourcing,Internet of Things,IoT,MSC
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          15 Marzo 2023
          
        
      
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