Fast and efficient user pairing and power allocation algorithm for non-orthogonal multiple access in cellular networks

Non-orthogonal multiple access (NOMA) is emerging as a promising multiple access technology for the fifth generation cellular networks to address the fast growing mobile data traffic. It applies superposition coding in transmitters, allowing simultaneous allocation of the same frequency resource to multiple intra-cell users. Successive interference cancellation is used at the receivers to cancel intra-cell interference. User pairing and power allocation (UPPA) is a key design aspect of NOMA. Existing UPPA algorithms are mainly based on exhaustive search method with extensive computation complexity, which can severely affect the NOMA performance. A fast proportional fairness (PF) scheduling based UPPA algorithm is proposed to address the problem. The novel idea is to form user pairs around the users with the highest PF metrics with pre-configured fixed power allocation. Systemlevel simulation results show that the proposed algorithm is significantly faster (seven times faster for the scenario with 20 users) with a negligible throughput loss than the existing exhaustive search algorithm.

A probabilistic approach to user mobility prediction for wireless services.

Mobile and wireless networks have long exploited mobility predictions, focused on predicting the future location of given users, to perform more efficient network resource management. In this paper, we present a new approach in which we provide predictions as a probability distribution of the likelihood of moving to a set of future locations. This approach provides wireless services a greater amount of knowledge and enables them to perform more effectively. We present a framework for the evaluation of this new type of predictor, and develop 2 new predictors, HEM and G-Stat. We evaluate our predictors accuracy in predicting future cells for mobile users, using two large geolocation data sets, from MDC [11], [12] and Crawdad [13]. We show that our predictors can successfully predict with as low as an average 2.2% inaccuracy in certain scenarios.

Secure and Privacy-aware Data Collection and Processing in Mobile Health Systems

Healthcare systems have assimilated information and communication technologies in order to improve the quality of healthcare and patient's experience at reduced costs. The increasing digitalization of people's health information raises however new threats regarding information security and privacy. Accidental or deliberate data breaches of health data may lead to societal pressures, embarrassment and discrimination. Information security and privacy are paramount to achieve high quality healthcare services, and further, to not harm individuals when providing care. With that in mind, we give special attention to the category of Mobile Health (mHealth) systems. That is, the use of mobile devices (e.g., mobile phones, sensors, PDAs) to support medical and public health. Such systems, have been particularly successful in developing countries, taking advantage of the flourishing mobile market and the need to expand the coverage of primary healthcare programs. Many mHealth initiatives, however, fail to address security and privacy issues. This, coupled with the lack of specific legislation for privacy and data protection in these countries, increases the risk of harm to individuals. The overall objective of this thesis is to enhance knowledge regarding the design of security and privacy technologies for mHealth systems. In particular, we deal with mHealth Data Collection Systems (MDCSs), which consists of mobile devices for collecting and reporting health-related data, replacing paper-based approaches for health surveys and surveillance. This thesis consists of publications contributing to mHealth security and privacy in various ways: with a comprehensive literature review about mHealth in Brazil; with the design of a security framework for MDCSs (SecourHealth); with the design of a MDCS (GeoHealth); with the design of Privacy Impact Assessment template for MDCSs; and with the study of ontology-based obfuscation and anonymisation functions for health data.

A reflective characterization of occasional user

This work revisits established user classifications and aims to characterise a historically unspecified user category, the Occasional User (OU). Three user categories, novice, intermediate and expert, have dominated the work of user interface (UI) designers, researchers and educators for decades. These categories were created to conceptualise user's needs, strategies and goals around the 80s. Since then, UI paradigm shifts, such as direct manipulation and touch, along with other advances in technology, gave new access to people with little computer knowledge. This fact produced a diversification of the existing user categories not observed in the literature review of traditional classification of users. The findings of this work include a new characterisation of the occasional user, distinguished by user's uncertainty of repetitive use of an interface and little knowledge about its functioning. In addition, the specification of the OU, together with principles and recommendations will help UI community to informatively design for users without requiring a prospective use and previous knowledge of the UI. The OU is an essential type of user to apply user-centred design approach to understand the interaction with technology as universal, accessible and transparent for the user, independently of accumulated experience and technological era that users live in.

Plan de negocios Bicigo app

La gran cantidad de personas interesadas actualmente en cuidar de su salud por medio de la Bicicleta, es una tendencia que cada vez toma más fuerza y por esto, se tomara como ventaja que la ciudad de Bogotá con sus últimos alcaldes han decidió apoyar el uso de esta. Aplicación para realizar grupos de ciclistas y poder salir cualquier día de la semana acompañado de más personas por un tema de transporte pero también de ocio. El objetivo es que las personas que no utilizan la bicicleta por miedo a salir solos, puedan unirse a diferentes grupos y hacer bici paseos por la ciudad, también contemplamos el hecho de que existen personas que quieren montar bicicleta como aficionados, es decir que salen por la carreteras aledañas a la capital pero muchas veces no tienen grupo con quien rodar. Queremos para el año 2020, lograr ser una de las aplicaciones de Bicicletas más exitosa de la ciudadanía de Bogotá, siendo una de las aplicaciones que mas apoya el uso diario y deportivo de la bicicleta. Nuestra aplicación ofrece el servicio principalmente de reunir gente y hacer paseos con diferentes personas haciendo uso de las bicicletas, dentro de la ciudad como ocio y transporte se realizarían en la mañana y noches, pero así mismo realizar grupos para hacer uso de la bicicleta por carreteras, es decir más como modo profesional o aficionado. Nuestra aplicación cuenta con una interface para seleccionar el tipo de bici usuario y segundo por donde o a donde quiere dirigirse para así mismo mostrarle las rutas cercanas a él. Nuestra característica principal es la unión de diferentes grupos, personas y entidades para hacer uso de la Bicicleta, tenemos una plataforma interactiva y fácil de usar, tan fácil que cualquier persona que no esté inmersa en el mundo de los Smartphone o aplicaciones pueda aprender a usarla. Unas de las ventajas con las que cuento es que desde muy joven me ha gustado montar en bicicletas y es así como decido crear una aplicación ya que compañeros, familiares y conocidos no salían a montar bicicleta solo conmigo, preferían que fuese un grupo más grande. Así mismo cuento con 3 compañeros de la universidad Javeriana que son programadores y ellos me van a brindar apoyo con la programación de la aplicación, y una compañera cercana a mí que estudio diseño industrial y me brindara apoyo con el diseño e imagen corporativa de la aplicación. Cuento con planta física para ubicar la oficina de nuestra empresa. Esta aplicación va dirigida principalmente a los habitantes de la ciudad de Bogotá, interesados en el cuidado de su salud combinado con medio de transporte, y personas correspondientes al estrato 2 en adelante, ya que son las personas que normalmente hacen uso de la bicicleta o que son personas potenciales para empezar hacer uso de la bicicleta. . La ciudad de Bogotá cuenta con 8’037.732 habitantes y este proyecto va ser desarrollado en toda la ciudad, toca tener en cuenta que la ciudad esta mesclada entre la diferente estratificación, no dirigimos a los estratos 2 y 3 que tenga la posibilidad de tener su Bicicleta y un celular tipo Smartphone, para los estratos 4, 5 y 6 sabemos que tiene la facilidad de obtener una bicicleta y ellos son nuestro usuario potencial el cual generaríamos un cambio y tomarían su bicicleta para hacer ejercicio como ocio y como medio de transporte. En cuanto a la proyección financiera para la aplicación, como se mencionó anteriormente, contamos con una gran ventaja, ya que la inversión requerida será menor debido a la propiedad con la que cuento para llevar a cabo el proyecto. Una propiedad de 60 metros cuadrados para empezar, la cual cuenta con salas de reunión y auditorio, un parqueaderos exteriores. Al hacer la calculación se va tener en cuenta el pago de un arriendo sin importan que sea de nuestra propiedad y así poder evidenciar realmente como es el estado financiero y no subsidiarla. Por otro lado, la inversión en efectivo que se necesitara será aproximadamente de $100.000.000 que serán $50.000.000 de mis padres y el restante saldrán de mis ahorros, Javier Amortegui Babativa, los cuales serán distribuidos para adecuación de planta, equipos y sistemas $17.616.880, para publicidad y mercadeo: $30.000.000, creación de la aplicación $34.000.000, sistemas IOS + Android $421.600, Gastos de composición empresarial y bancarios $11.000.000 y por último se va tener un provisión para imprevistos por el restante $6.961.520. Nuestras proyecciones de ventas han sido basadas en aplicaciones similares con un mismo formato de lucro con el tema de bicicletas pero no con la misma idea de negocio, nuestras proyecciones de ventas estimadas serán de $20.000.000 a $25.000.000 los primeros 3 meses, mientras tomamos fuerza en el mercado.

Aplicativos Android para agricultura: benefícios do desenvolvimento em parceria com o usuário.

RESUMO - Com a popularização de tablets e smartphones e as peculiaridades do desenvolvimento de aplicativos para esses dispositivos, surge a necessidade de adaptar os métodos de avaliação de usabilidade para resultados mais precisos. Este trabalho propõe o método Coldemob para validação de interfaces de aplicativos móveis com a participação de representantes do usuário final, com uma etapa presencial e uma etapa remota após o lançamento do aplicativo, detalhando a aplicação da segunda etapa. O método foi testado com um aplicativo do domínio agrícola e os resultados mostraram que ao incluir o usuário no processo de construção do aplicativo, a compreensão dos desenvolvedores acerca do domínio aumentou. A etapa remota se mostrou complementar à presencial, possibilitando um maior número de problemas identificados.

Sviluppo di YouCrowd: una piattaforma per campagne mobile crowdsensing on-demand

Con il termine "crowdsensing" si intende una tecnica in cui un folto gruppo di individui aventi dispositivi mobili acquisiscono e condividono dati di natura diversa in maniera collettiva, al fine di estrarre informazioni utili. Il concetto di Mobile Crowdsensing è molto recente e derivante dalle ultime innovazioni tecnologiche in materia di connettività online e cattura di dati di vario genere; pertanto non si trova attualmente una vera e propria applicazione in campo reale, la modellazione solo teorica e fin troppo specifica pone un limite alla conoscenza di un ambito che può rivelarsi molto utile ai fini di ricerca. YouCrowd è un piattaforma web che va ad implementare un sistema di crowdsourcing completo, in grado di leggere dati dai numerosi sensori di uno smartphone e condividerli, al fine di ottenere una remunerazione per gli utenti che completano una campagna. La web application vede la sua implementazione di base supportata da NodeJS e si configura come una piattaforma dinamica che varia la propria interfaccia con l'utente in base alle richieste di dati da parte degli administrators. Il test di YouCrowd ha coinvolto un buon numero di partecipanti più o meno esperti nell'utilizzo degli strumenti informatici, rivelando delle buone prestazioni in relazione alla difficoltà del task e alle prestazioni del device in test.

1° level of automation: the effectiveness of adaptive cruise control on driving and visual behaviour

The research activities have allowed the analysis of the driver assistance systems, called Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) in relation to road safety. The study is structured according to several evaluation steps, related to definite on-site tests that have been carried out with different samples of users, according to their driving experience with the ACC. The evaluation steps concern: •The testing mode and the choice of suitable instrumentation to detect the driver’s behaviour in relation to the ACC. •The analysis modes and outputs to be obtained, i.e.: - Distribution of attention and inattention; - Mental workload; - The Perception-Reaction Time (PRT), the Time To Collision (TTC) and the Time Headway (TH). The main purpose is to assess the interaction between vehicle drivers and ADAS, highlighting the inattention and variation of the workloads they induce regarding the driving task. The research project considered the use of a system for monitoring visual behavior (ASL Mobile Eye-XG - ME), a powerful GPS that allowed to record the kinematic data of the vehicle (Racelogic Video V-BOX) and a tool for reading brain activity (Electroencephalographic System - EEG). Just during the analytical phase, a second and important research objective was born: the creation of a graphical interface that would allow exceeding the frame count limit, making faster and more effective the labeling of the driver’s points of view. The results show a complete and exhaustive picture of the vehicle-driver interaction. It has been possible to highlight the main sources of criticalities related to the user and the vehicle, in order to concretely reduce the accident rate. In addition, the use of mathematical-computational methodologies for the analysis of experimental data has allowed the optimization and verification of analytical processes with neural networks that have made an effective comparison between the manual and automatic methodology.

Applying machine learning: a multi-role perspective

Machine (and deep) learning technologies are more and more present in several fields. It is undeniable that many aspects of our society are empowered by such technologies: web searches, content filtering on social networks, recommendations on e-commerce websites, mobile applications, etc., in addition to academic research. Moreover, mobile devices and internet sites, e.g., social networks, support the collection and sharing of information in real time. The pervasive deployment of the aforementioned technological instruments, both hardware and software, has led to the production of huge amounts of data. Such data has become more and more unmanageable, posing challenges to conventional computing platforms, and paving the way to the development and widespread use of the machine and deep learning. Nevertheless, machine learning is not only a technology. Given a task, machine learning is a way of proceeding (a way of thinking), and as such can be approached from different perspectives (points of view). This, in particular, will be the focus of this research. The entire work concentrates on machine learning, starting from different sources of data, e.g., signals and images, applied to different domains, e.g., Sport Science and Social History, and analyzed from different perspectives: from a non-data scientist point of view through tools and platforms; setting a problem stage from scratch; implementing an effective application for classification tasks; improving user interface experience through Data Visualization and eXtended Reality. In essence, not only in a quantitative task, not only in a scientific environment, and not only from a data-scientist perspective, machine (and deep) learning can do the difference.

Sviluppo di un’app mobile con Realtà Aumentata e Machine Learning in contesto di biodiversità

Il volume di tesi ha riguardato lo sviluppo di un'applicazione mobile che sfrutta la Realtà Aumentata e il Machine Learning nel contesto della biodiversità. Nello specifico si è realizzato un modello di AI che permetta la classificazione di immagini di fiori. Tale modello è stato poi integrato in Android, al fine della realizzazione di un'app che riesca a riconoscere specifiche specie di fiori, oltre a individuare gli insetti impollinatori attratti da essi e rappresentarli in Realtà Aumentata.

Progetto DERNetSoft: design e sviluppo di un'app mobile per un futuro più sostenibile

Da anni ormai siamo inconsapevolmente "in guerra" con la natura. Sfruttiamo e sprechiamo risorse naturali senza alcuna considerazione per le conseguenze. Le città sono considerate le principali fonti dei problemi ambientali e la regolamentazione del consumo energetico urbano è fondamentale per affrontare il cambiamento climatico globale. DERNetSoft Inc, start-up californiana, ha intravisto il problema come un’opportunità per creare un proprio business il cui scopo è quello di contribuire a costruire un futuro a basse emissioni di carbonio, fornendo un servizio tecnologico scalabile e conveniente per consentire la riduzione delle emissioni di gas a effetto serra a livello mondiale. Per farlo vengono utilizzati i concetti di DER Energy e Aggregation Energy. Nel volume di tesi si affrontano e descrivono la progettazione di un’applicazione mobile, multipiattaforma, sviluppata con il framework React Native. L’app sviluppata è supportata da un’architettura basata su dei micro servizi implementati tramite il cloud di Google. La principale funzionalità dell’applicazione sviluppata è quella di notificare gli utenti di un evento ELRP che, attraverso incentivi economici, promuove la riduzione del consumo energetico durante i periodi di forte stress o emergenza della rete elettrica.

ricerca di vulnerabilità in applicazioni apple su dispositivi mobile

Le app mobile sono sempre più pervasive nella vita quotidiana delle persone: gli smartphone hanno rivoluzionato il modo di interagire degli utenti con le varie organizzazioni. Che sia per l'accesso al proprio conto corrente, per la visualizzazione delle notizie quotidiane o per il semplice svago, gli utenti usano sempre più il mondo mobile come canale privilegiato per la fruizione dei contenuti digitali. Il sempre maggior successo delle applicazioni mobile ha sempre più spostato l'attenzione dei malintenzionati sugli smartphone, che sono diventati così uno degli obiettivi più popolari per i cyberattacchi: ciò comporta nuove sfide per le organizzazioni al fine di garantire la sicurezza di dati e sistemi. Risulta fondamentale per un organizzazione in particolare mantenere un controllo sulle proprie applicazioni mobile: configurazioni errate, errori di programmazione, inclusione di librerie software vulnerabili o malevoli e la presenza di credenziali cablate nel codice o nelle configurazioni rappresentano un notevole rischio per la confidenzialità, l'integrità e disponibilità di dati e sistemi. Se risulta fondamentale nello sviluppo un approccio che utilizzi i principi della Security by Design, risulta ancora più importante un presidio costante sulle applicazioni e la costruzione di un ciclo di vita del software sicuro (SSDLC). A tal fine la proposta del progetto di tesi riguarda l'analisi delle principali minacce e vulnerabilità delle applicazioni mobile e lo sviluppo di uno strumento di analisi dei pacchetti mobile (su piattaforma Android o iOS) al fine di identificare possibili rischi prima della pubblicazione dei pacchetti sugli store ufficiali.

DevOps per applicazioni mobile multipiattaforma: un caso di studio industriale

Distribuire un’applicazione che soddisfi i requisiti del cliente e che sia in grado di accogliere rapidamente eventuali modifiche è, al giorno d’oggi, d’obbligo per aziende che si occupano di applicazioni mobile che vogliano rimanere competitive sul mercato. Il principale fattore chiave in grado di mantenere un’azienda al passo con la continua evoluzione sia del mercato che delle tecnologie mobile è la continua innovazione e ottimizzazione dell’intero processo di sviluppo. La collaborazione e la comunicazione tra diversi team, l’utilizzo di cicli iterativi di sviluppo, i rilasci frequenti e l’automazione dei test sono alcune delle pratiche incentivate dalla cultura DevOps, adottabile con successo (si vedrà in questa tesi) anche per lo sviluppo di applicazioni mobile. Innovare e ottimizzare il processo di sviluppo non significa solo automatizzare l’esecuzione dei task. Un ruolo importante è giocato anche da aspetti legati all’applicazione: l’architettura, il paradigma di programmazione, e gli strumenti utilizzati. In particolare, al fine di applicare il principio “Don’t repeat yourself ” (DRY) e semplificare la manutenzione, diversi moderni framework per lo sviluppo di applicazioni mobile, detti multipiattaforma, propongono meccanismi che consentono di condividere codice tra piattaforme differenti. L’obiettivo di questa tesi è dunque quello di discutere (capitoli 1, 2 e 3) e mostrare, applicate ad un caso di studio industriale (capitoli 4, 5 e 6), l’uso di tecniche DevOps nell’ambito di applicazioni mobile, ed in particolare mostrando come queste siano applicabili in congiunzione ai framework di sviluppo multipiattaforma (in particolare, Kotlin Multiplatform).

Imported Malaria In A Non-endemic Area: The Experience Of The University Of Campinas Hospital In The Brazilian Southeast.

Although malaria in Brazil almost exclusively occurs within the boundaries of the Amazon Region, some concerns are raised regarding imported malaria to non-endemic areas of the country, notably increased incidence of complications due to delayed diagnoses. However, although imported malaria in Brazil represents a major health problem, only a few studies have addressed this subject. A retrospective case series is presented in which 263 medical charts were analysed to investigate the clinical and epidemiological characterization of malaria cases that were diagnosed and treated at Hospital & Clinics, State University of Campinas between 1998 and 2011. Amongst all medical charts analysed, 224 patients had a parasitological confirmed diagnosis of malaria. Plasmodium vivax and Plasmodium falciparum were responsible for 67% and 30% of the infections, respectively. The majority of patients were male (83%) of a productive age (median, 37 years old). Importantly, severe complications did not differ significantly between P. vivax (14 cases, 9%) and P. falciparum (7 cases, 10%) infections. Severe malaria cases were frequent among imported cases in Brazil outside of the Amazon area. The findings reinforce the idea that P. vivax infections in Brazil are not benign, regardless the endemicity of the area studied. Moreover, as the hospital is located in a privileged site, it could be used for future studies of malaria relapses and primaquine resistance mechanisms. Finally, based on the volume of cases treated and the secondary complications, referral malaria services are needed in the non-endemic areas of Brazil for a rapid and efficient and treatment.

The Real-life Experience With Cardiovascular Complications In The First Dose Of Fingolimod For Multiple Sclerosis.

Fingolimod is a new and efficient treatment for multiple sclerosis (MS). The drug administration requires special attention to the first dose, since cardiovascular adverse events can be observed during the initial six hours of fingolimod ingestion. The present study consisted of a review of cardiovascular data on 180 patients with MS receiving the first dose of fingolimod. The rate of bradycardia in these patients was higher than that observed in clinical trials with very strict inclusion criteria for patients. There were less than 10% of cases requiring special attention, but no fatal cases. All but one patient continued the treatment after this initial dose. This is the first report on real-life administration of fingolimod to Brazilian patients with MS, and one of the few studies with these characteristics in the world.