1、移動群智感知使用者採集資料時的協作方式分為參與式感知（participant-sensing）、機會感知(opportunity-sensing)兩種；需要考慮使用者成本、網路壓力、雲計算伺服器架設、使用者隱私保護等方面的問題；
2、群智感知通過感知個體的資訊而挖掘群體資訊反作用於個體或者群體。主體感知和挖掘，感知由個體與攜帶的智慧型裝置組成，挖掘由後台資料伺服器組成。雲計算提供了資料儲存和挖掘的支援；
3、參與式感知由使用者主動參與，資料更精確，但更容易受到使用者主觀意識干擾；機會式感知通過直接或者間接的方式感知使用者的行為，對使用者干擾較小，但資料精度依賴感知演算法和應用環境，且機會感知需較高的隱私保護機制激勵使用者的參與；參與式感知的實時性不如機會感知高，但是機會感知準確採集資料的難度高；參與式感知採集的資料容易受到使用者的主觀干擾，應用系統需要對資料進行有效性的判斷並向使用者提供量化的評級標準；
4、群智感知應用現狀：應用於環境、公共設施和社會；社會方面應用，社交網路應用以及社會感知；
5、面對的問題和挑戰：群智感知通過收集大量來自個體的資料，因此必須考慮：資料收集考慮使用者成本、資料傳輸的網路壓力、接收計算管理分析的後台雲計算伺服器；使用者隱私保護；
《群智感知激勵機制研究綜述》
1、合理的激勵方式激勵足夠多的參與者參與感知任務，並提供高質量的感知資料；
2、群智感知是結合眾包思想和移動裝置感知能力的一種新的資料獲取模式，通過人們已有的移動裝置形成互動式的、參與式的感知網路，並將感知任務發布給網路中的個體或者群體來完成。
3、激勵機制重要的是通過不同的激勵方式解決伺服器平台和參與者雙方最大化各自效用時面臨的核心問題，以達到激勵的作用。面臨問題是資源消耗和隱私安全問題。該系統的架構包括伺服器平台、資料使用者、任務參與者三部分；是一種分布的、移動的、基層的、自主的服務模式；
4、群 智感知能夠從各地收集海量多維異構資料，解決大規模資料需求問題，提供高質量、可靠的資料服務。限制在於：參與者積極性不高、伺服器不能招募足夠的參與者獲得高質可靠的感知資料。因此激勵機制成為了關鍵。
智應知識變現之路
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LoadRunner在移動端效能測試的應用
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