Until recently mobile sensing resea

Until recently mobile sensing research such
as activity recognition, where people’s activity
(e.g., walking, driving, sitting, talking) is classified
and monitored, required specialized mobile
devices (e.g., the Mobile Sensing Platform
[MSP]) [6] to be fabricated [7]. Mobile sensing
applications had to be manually downloaded,
installed, and hand tuned for each device. User
studies conducted to evaluate new mobile sensing
applications and algorithms were small-scale
because of the expense and complexity of doing
experiments at scale. As a result the research,
which was innovative, gained little momentum
outside a small group of dedicated researchers.
Although the potential of using mobile phones
as a platform for sensing research has been discussed
for a number of years now, in both industrial
[8] and research communities [9, 10], there
has been little or no advancement in the field
until recently.
All that is changing because of a number of
important technological advances. First, the
availability of cheap embedded sensors initially
included in phones to drive the user experience
(e.g., the accelerometer used to change the display
orientation) is changing the landscape of
possible applications. Now phones can be programmed
to support new disruptive sensing
applications such as sharing the user’s real-time
activity with friends on social networks such as
Facebook, keeping track of a person’s carbon
footprint, or monitoring a user’s well being. Second,
smartphones are open and programmable.
In addition to sensing, phones come with computing
and communication resources that offer a
low barrier of entry for third-party programmers
(e.g., undergraduates with little phone programming
experience are developing and shipping
applications). Third, importantly, each phone
vendor now offers an app store allowing developers
to deliver new applications to large populations
of users across the globe, which is
transforming the deployment of new applications,
and allowing the collection and analysis of data
far beyond the scale of what was previously possible.
Fourth, the mobile computing cloud enables
developers to offload mobile services to back-end
servers, providing unprecedented scale and additional
resources for computing on collections of
large-scale sensor data and supporting advanced
features such as persuasive user feedback based
on the analysis of big sensor data.

結果 (中文) 1:

直到最近移动这种遥感研究作为活动的认可，在那里人们的活动（例如，行走，开车，坐，说话） 分类和监测，所需的专业的移动设备 （例如，移动传感平台[MSP])[6] 对被捏造 [7]。移动传感应用程序必须手动下载，安装，和手调整为每个设备。用户进行研究，以评估新的移动传感应用程序和算法是小规模由于做的复杂性和费用在规模的实验。作为结果的研究，这是创新的小的势头外一小群专门研究人员。虽然使用手机的潜力为平台的遥感研究讨论了好几年的现在，在这两个工业[8] 和那里研究社区 [9，10]，一直很少或没有进展的领域直到最近。所有这些因为大量的改变重要的技术进步。第一，廉价嵌入式传感器最初包括在手机用户体验（例如，加速度计用于更改显示方向） 变化的景观可能的应用。现在可以编程电话支持新的破坏性传感如共享用户的应用程序的实时和朋友们在社会网络活动Facebook，跟踪的一个人的碳足迹，或监测用户的好被。第二，智能手机是开放和可编程的特点。除传感、 电话一起计算和提供的通信资源对于第三方程序员的低门槛（例如，大学生与小小的电话编程经验是发展和航运应用程序）。第三，重要的是，每个手机供应商现在提供允许开发人员的应用程序商店交付到人口众多的新应用程序在全球各地的用户，即转换新的应用程序部署并允许收集和分析数据远远超出原先的规模。第四，移动云计算使开发人员可以卸载到后端的移动服务服务器，提供前所未有的规模和更多对集合的计算资源先进的大型传感器数据和支持功能，如基于的有说服力的用户反馈大传感器数据分析。

結果 (中文) 2:

直到最近，移动传感研究等
作为活动的认可，人们的活动
（如步行，开车，坐，交谈）进行分类
和监视，需要专门的移动
设备（如移动传感平台
[MSP]）[6]制造[7]。移动感测
应用，必须手动下载，
安装，和手调谐每个设备。用户
进行评估新的移动传感的研究
应用和算法进行了小规模的
，因为费用和做复杂的
大规模实验。作为结果的研究，
这是新颖，获得了小动量
外面的小组专用的研究人员。
虽然使用的移动电话的电势
作为用于感测研究平台已经讨论
了数年的现在，在工业
[8]和研究团体[9,10]，有
已在现场几乎没有或没有前进
，直到最近。
所有这一切都由于若干变化
重要的技术进步。首先，将
便宜的嵌入式传感器的可用性最初
包含在手机驱动的用户体验
（例如，用于改变显示屏上的加速度计
的取向）发生变化的景观
可能的应用。现在，手机可以被编程
以支持新的破坏性检测
等应用分享用户的实时
与朋友在社交网络上，如活动
的Facebook，跟踪一个人的碳
足迹，或监视用户的福祉。其次，
智能手机是开放的，可编程的。
除了传感，手机配备了计算
和通信资源，提供一个
进入第三方程序员低阻隔
（例如，本科生很少有手机的编程
经验，在开发和运输
的应用程序）。第三，重要的是，每部手机
厂商现在提供了一个应用程序商店允许开发人员
提供新的应用，以大量的人口
在全球范围内，这是用户的
转化的新应用的部署，
并允许数据的收集和分析
远远超出规模是什么以前可能。
第四，移动计算云使
开发人员能够卸载移动服务到后端
服务器，提供了前所未有的规模和更多
的集合的计算资源
的大型传感器的数据，并支持先进的
基础功能，如说服力的用户反馈
对大传感器数据的分析。

結果 (中文) 3:

直到最近，移动传感研究作为活动识别，人们的活动（例如：走路、开车、坐着、说话）是分类的和监控，需要专门的移动设备（例如，移动传感平台[图]）[ 6 ]是捏造的[ 7 ]。移动传感应用程序必须手动下载，安装，并手动调整为每个设备。用户进行评估，以评估新的移动传感应用和算法是小规模的由于做的费用和复杂性规模实验。作为结果的研究，这是创新，获得了小动力外一小群专门的研究人员。虽然使用手机的潜力作为一个平台，传感研究进行了讨论几年来，在这两个工业[ 8 ]和研究社区[ 9，10 ]，有在该领域已经很少或根本没有进步直到最近。所有这一切都改变，因为一些重要技术进步。首先，该廉价的嵌入式传感器的可用性初步包括在手机上驱动用户体验（例如，用于改变显示器的加速度计方向）改变的景观可能的应用。现在手机可以编程支持新的破坏性传感应用程序，如共享用户的实时与朋友在社交网络上的活动，如脸谱网，跟踪一个人的碳占用或监测用户的健康。二，智能手机是开放的和可编程的。除了传感，手机来的计算和提供一个的通信资源第三方程序员的入门门槛低用小电话编程的大学生经验是发展和航运应用）。第三，重要的是，每一个电话供应商现在提供了一个允许开发人员的应用程序商店向大型人群提供新的应用在全球各地的用户，这是改造部署新的应用，并允许数据的收集和分析远远超出了以前可能的规模。第四、移动计算云启用开发商将移动服务的后端服务器，提供前所未有的规模和额外的用于计算的集合的资源大规模的传感器数据和支持先进的功能，如有说服力的用户反馈关于大传感器数据的分析。