家电远程控制外文翻译

1、工学院外文翻译：罗小龙学号： 111120321专业：测控技术与仪器指导老师：蓉建翻译正文题目： 一种通过行为反应监测来远程控制的移动商 务系统作 者 ： Sergio Ros -Aguilar ， Francisco-Javier Llor ns -Montes出处：Expert Systems with Applications 42 (2015) 34623469摘要本研究分析了在 BYOD模式使公司能够有效控制一种有效工具（主要是远程 的劳动力） 条件下利用员工的智能手机的可行性后。 我们提出了一种移动控制信 息系统，通过实验统一证明三元素在先前的研究中单独检验模型的可行性： 其消 费

2、化，个人移动设备的地理定位功能， 员工可以在工作场所使用， 通过专用的移 动 Web技术获得通用的位置信息， 而不需要安装本地应用。 我们还提出了一种新 的、特定的具体的方法分析精度和智能手机地理位置服务获得的位置数据的准确 性。我们开发了一个理论并证明了它在不同的信息系统原型及不同的实际使用条 件下的有效性，从实际的设备数据（基于 iOS和 Android ）的异构连接的条件下 代表性的工作场所获得对位置的准确度和精密度的有价值的信息。 这项研究使我 们能够建立一个新的要求需要的框架， 及对定量和定性的水平， 移动定位系统的 精度可用于控制信息系统，特别是那些劳动相关的远程控制力。关键词：远

3、程控制 远程携带办公 行为监测控制 沟通1.1 介绍定义 目前普遍认为企业必须利用信息系统来收集和组织所有的信息来使他们的 处置有助于公司的经营战略成功。 随着竞争力的提高， 当前市场企业对有益的因 果关系认识的加深， 使得有必要有特定的信息， 引导他们提高竞争表现 （布拉德 利和诺拉， 1998；戴维尼， 1994；阿西斯 lahoz 和 camarotto ，2012）。性能测 试相关的时间， 质量和生产率， 补充财务测量和允许在操作流程的改进介绍。 分 析时间的重要性是完成任务绩效的关键因素，巴拉德和 Seibold （2004）在工作 场所定义了时间的十个维度。 其中，不守时和旷工是影

4、响企业竞争力的最顽固的 障碍（坎贝尔， ganco，佛朗哥， & Agarwal ， 2012）。早期检测， 评估，和快速干预在工作场所迟到和缺席是至关重要的管理。 这 些措施有助于防止这些行为成为一个严重的问题侵害公司的竞争力。 这样的检测 通常需要在信息技术的投资， 以及其他工具的采集和控制， 实现系统的访问， 并 出席。这些项目往往是昂贵的， 不仅是由于初始成本 （物理性质的阳离子使用读 卡器技术或生物识别设备识别阳离子） 也要维护的设备和软件， 形成系统的后端， 更不用说与原有的信息系统集成的成本（考夫曼， techatassanasoontorn ， & Wang，2011；森， R

5、aghu，与 vinze ，2009）。这种系统也被证明在扩展控制移动 员工是无效的， 根据业务性质这在代表员工众多的私营服务业企业的比例高。 在 这种情况下需要提前建立时间和地点。通过引入移动信息系统实现移动工作场所的支持 （移动设备和应用程序专为 移动环境），使移动工作的时间和空间的尺寸受到控制，助学金不仅竞争优势而 且劳动生产率增长的公司 （元，弓箭手， 康奈利，与，2010）的。文献分析表明， 基于大规模的研究表明， 基于位置的变化查询是总的通信数据从移动设备发送的 一个部分。 这些结果支持这一想法， 这样的服务已经出现到用户的移动设备进行 熟悉，使其使用容易翻译的工作， 包括员工在工

6、作场地和那些远离工作场所。 （比 安卡兰纳，加斯帕雷蒂， MICARELL，I 与 sansonetti ，2013；Ghose， Goldfarb ， 汉。 2012；， NAM，欧加拉， & Lee，2013）。一些基于移动设备的定位系统获得的数据的准确性问题研究。 例如，普利埃 雷拉，考夫曼和 fabregat （2013）表明，全球定位系统（ GPS）是一个重要的不 能援助，但它是不是足够精确定位一个人。 他们认为无论是定量研究或定性的准 确度和精密度， 可以有效的定位一个人的要求， 特别是基于行为的控制信息系统 的。通过 subbu， gozick 研究，和丹徒（ 2013），另一方

7、面，表明 GPS系统应用 于移动设备被广泛用于街上的人定位， 但作者认为由于软弱的信号和干扰系统不 工作在建筑。 普利埃雷拉等人 （2013）其中明确提到在移动设备上安装多个传感 器的可行性， 认为（一）来自多个传感器的移动设备的定位服务数据整合的可能 性，和（ b）在现实条件下的定量研究，如何在当前智能手机结合由不同的传感 器得到的数据来改善位置质量和准确度。Nayak，学者，和大学（ 2013）表明使用基于位置的应用程序在移动设备上 增加了对个人隐私的风险， 以及监控一个人的定位并结合数据注册将使一个重建 一个可能违反基本权利用户的。 ，朱，高研究，任（ 2014）探讨了智能手机用户 的位

8、置数据暴露的危险并指出， 当前的重点是发展机制基于位置服务中的隐私权 保护。解决允许用户显式的可能性非法侵入性的使用这些服务。 所有提出的条件， 我们认为这是极研究建立一个信息极其重要的生存能力基于行为的控制， 使系 统工作获取员工的位置技术的非侵入性的使用从自己的智能手机， 无论设备的制 作和模型。为此，本研究提出， 首先，定性与定量相结合的不同环境中需要控制的远程 现场人员的位置信息的质量参考，这样通过严格的法规的影响基于位置的服务 （主要是紧急服务）。我们还分析是否充分履行条件下提出的这些引用使用真正 的智能型设备，通过使用综合位置服务代表物理工作环境的高度异质性条件下的 准确度和精密度

9、的位置获得的数据测试。 最后，我们提出了一个只使用反应的智 能移动信息系统， 基于终端的定位技术使获取过程提供工人的位置， 明确的和非 侵入性，通过使用一个非移动 Web应用程序，确保普遍接入， 大大有助于降低整 体成本。1.2 机会在当前的经济背景下， 它是一个企业通过合理的必要的投资来实现竞争力的 提高至关重要。 如前所述， 有一个移动信息系统， 允许合理的和非侵入性的劳动 力的控制提供了一个直接而有效的手段实现这样的改进。 两个独特的情况已经可 以保证中小企业 （中小企业） 实现对于本地和远程工作成本非常低， 以最少的基础设施管理信息系统：（一）移动定位技术目前的成熟度， 使用不同的透明

10、机制 （A-GPS定位，GPS， WiFi 和手机号）。（b）日益增长的 BYO（D bring 上你自己的设备”）的趋势，允许员工使用 自己的移动设备（智能手机，平板电脑， 。等）在企业作为一种互补的工具，扮 演着双重角色既是个人设备用于私人使用也提供访问公司的信息系统。本文建立在这些基础上试图确定它是否是实现基于信息系统的行为， 使员工 从自己的智能手机获取员工的位置技术的非侵入性的使用控制是可行的， 无论设 备的型号。1.3 受控制劳动力的粒度监控技术的使用往往会导致不必要的影响和行为（斯坦顿， 2000），和特别 是增加这种影响移动定位技术连续监测（韦克特， 2005）。在这种情况下，

11、它是 合理的期望一项旨在避免这些行为使用非侵入性的和无功的定位技术的信息系 统，从而避免连续监测 （Ghose等人。，2012；库马尔 madria ，mohania，帕米克， &加瓦，2002；周，2011）。量化精度合适的定位劳动力需求的水平，本研究回顾 了现有的国际法规的课题。研究发现，美国联邦通信委员会（ FCC）COM E-911 的任务就从移动设备的定位精度要求的紧急服务是最严格和最规的 E911 规定 （表 1）。这些规定还提供阳离子的方法框架的过程对于合规。目前，它是唯一 的调节设置， 明确量化所要求的定位精度。 这里提出的信息系统将采用最严格的 定位精度值从上述规定作为一个有

12、效的工作定量的参考。2 信息系统与原型考虑到所有的制约因素， 本文提出了一种信息系统具体地面向基于行为的远 程控制企业使用劳动力， 使用智能手机的 BYOD模式下，注重普及（设备无关性）。 一个完整的操作系统的原型已经开发。 它包括一个作为平衡计分卡和控制面板的 移动 Web应用 SaaS（云端软件服务）。这个原型履行双重目的（ i ）作为基于移 动 Web应用程序的远程员工行为控制的一个信息系统的概念证明， 和（ ii ）允许 的真实条件下使用目前可行性的实证分析， 采用严格要求的地理位置精度， 从移 动设备到应急服务由开始于 2019FCC建立合规（ FCC 2010）。位置类型基于移动终

13、端要求的精度法规生效日期50 米和 150 米的 80%67% 已经生效（自 18 / 1 / 2013）50 米和 150 米的 90%67%定 于 2019年 1月 1 日起施行2.1 信息系统的描述和组件该信息系统的基于行为的远程工作人员的控制包括两个离散的功能组件： 首先是移动 Web 应用程序是通过使用他们的智能手机的移动设备的时钟的 劳动力在到达客户的设施或其他设施的适当的（图2）。该应用程序还允许员工提交的评论关于时钟，将注册系统中的那一刻（费尔南德斯，阿吉， Selvi ， & 克雷斯波， 2013；周， 2011）。对于设计，本研究考虑到影响客户感知的可用性的各种因素，为确定

14、 ? 由 Ho（2012）和，月亮，和公园（ 2012）。技术如 HTML5和 jQuery 移动被选为最 具成本有效的公司， 包括降低开发成本， 因为他们只需要一个代码库 （只有一条生 产线），可以部署在几乎所有的移动设备都有浏览器和互联网接入 （heitk ? tter 等人。，2013；奥利维拉，巴博萨， &诺盖，哥斯达黎加，普拉多， 2013；朱， & Chen， 2013）。其次，劳动力使用的远程控制的 web界面和控制软件从任何 Web浏览器查询 对实时时钟， 包括历史地理坐标在过程分析和每个个体雇员。 这是在历史分析个 体行为分析与在线监测（和中田英寿，等人。 ，2009 年；

15、2013 年）。信息系统在 提出的三层软件体系结构（见图 1）。这个信息系统是以提出的通用模型系统是 基于位置的信息系统和位置感知移动服务是 tailored （LAMS），是基于终端和网 络的移动设备的物理位置的辅助。 自从核心原则，提出信息系统接入服务器组件， 在使用 AS公司提供 HTTP（ Web服务）。在数据库服务器和组件层这是在信息系统软件（开源的 Linux 操作系统， Apache的 LAMP平台： Web服务器， PHP和 MySQL数据库）提出的成本信息系统。 另一个好处 ? T 这个方法涉及的可扩展性；水平和垂直缩放的 LAMP平台是众所 周知的问题，和几个成熟的架构是有

16、用的当一个人必须适应日益增加的工作量。3.1 位置数据的分析方法进行了实证分析， 确定定位精度得到了移动设备应用开发的移动 Web应用程 序，从而验证业务使用的可行性为基础的控制行为的移动设备的员工有效的 BYOD模式的应用。虽然传统的 GPS接收机的精度是有据可查的各种设备 （如 PND）， 对辅助 GPS设备的精度研究（ AGPS），智能手机像那些用于该信息通常可用信 息系统的发展，由于硬件的限制，性能较差的位置精度时预计的使用智能手机， 比使用传统的 GPS设备时（ zandbergen & Barbeau ， 2011）。研究使用的信息系 统提出了一个 Web应用程序的智能手机获得的位

17、置数据的可行性， 对 GPS定位数 据的真实条件下进行。获得的位置数据进行比较， 一个真正的知位置（ 真实点”） 获得绝对精度测量。3.2 仪器仪表和数据采集GPS定位数据质量测试使用两种目前在欧洲市场最广泛的智能手机移动终 端：三星 Galaxy S4 和苹果 iPhone 5 。这些设备也极具代表性，因为它们属于 最普遍的两种智能手机的群体（那些对应 Galaxy 和 iPhone 商标），有最大的群 体市场的增长是通过不断改进发展其硬件规格 ? 阳离子。三星 Galaxy S4 采用了 博通 bcm47521 GPS接收机主动抑干扰源制芯片。该装置试验中使用了 Android 操作系统

18、v4.4.2 。的苹果 iPhone 5 采用了高通 wtr1605l 收发器芯片， 和使用的操作系统是 iOS 7。移动设备注册在 wgs-1984 十进制的度地理位置 GPS 数据，原始的测量参考系统直接等同于常用的地形或地图应用欧洲 etrs-89 （游 戏 2013）。在这两种情况下， 测试用 GPS电路激活和利用网络辅助模式 （ A-GPS）。 基于 WiFi 定位机制也积极帮助提高精度（ Soria Morillo ，奥尔特加亚雷斯 RAM，阿尔瓦雷斯加西亚，冈萨雷斯啊， 2012）。试验共进行了严格的标准营业 小时，在随机时间 8 小时和 17 小时之间，时代的代表员工在工作日每

19、天活动时 间。无价值的水平精度因子 （HDO）P 是考虑到完成观察和没有规划的 ? 坡之前的 任务进行测试，为了更好地重新等员工使用信息系统的真实条件下的。 这一点的地理坐标（ 446737米， 4114616米的 UTM区 30，欧洲基准 50）得到使 用地形等级分计精度的专业 GPS接收机 TOPCON Hiper + 10毫米+ 1 ppm 的水平 精度，正确校准和使用差分全球定位系统（ DGPS）。移动设备的位置数据转换格 式中注册在 3 分钟的时间间隔，产生数据集的 25 个样本。数据聚集在不同的日 子各 10 组样本，每个研究组测量 250次。3.3 数据分析评估设备用于采集数据的

20、准确性， 数据中的变异与先前确定的实际价值相应 观测点的对比 （真实点）。确定数据集的正态分布 （变量：精度平面或水平误差） ， 进行了一些测试： Kolmogorov斯米尔诺夫， 瑞安乔伊纳 （类似于夏皮罗威尔 克）和安德森亲爱的（见表 2）。再次，结果证明三试验相似，为小于 0.05 的 值，从而控制 ? 证明 95%的可靠性，为水平或平面精度是拒绝数据起源正态假设，Galaxy S4 和 iPhone 5。验证后水平误差分布（精度）是不正常的，非参数 Mann Whitney U 检验用于对比的数据来源是否具有相同的分布。结果是一个 统计值 = 49337.4 。这个测试也在统计学意义（

21、 P0.05 ），因此也不能拒绝平等 的水平误差分布的假设（平面精度）为 95%的可靠性。 数据分析表明， 精度变量的平均值和精度的变量有显著差异的移动设备。 这也表 明偏差明显为数据来源明显不同。分布不仅在不同的精度又有较高的精度 （ Android 和 iOS 两种群数据）。移动设备提供足够高效高质量的数据，并且他 们的平均值接近真实值，但发现更大的数据分散在 iOS 设备。图14.1Android 设备的精度平面均方根误差值是 17.44 m 的水平分量（ XY）。此值表示，对 GPS信号的 传播和转移因子值 67%。这些条件是有价值的实验计划。4.2 对于 iOS 设备的精度平面误差值

22、为 33.74 m 的水平分量（ XY）。此值表示，对与 iOS 设备提出的意见 67%，精度在 23.31 米。在这种情况下降低，为 iPhone 5 设备使用移动 Web应用 是 2DRMS = 46.62 m 的值它可能会得出结论，在这个测试中样本，在95%和置信水平，使用的 iPhone 5的 GPS设备的移动 Web应用瀑布 46.62 米半径的实际位置值在一个城市的环境要 求 GPS信号的传播和转移因子值的条件下， 得到的精度， 这在试验进行故意策划 意外条件。图2图35.1Android 设备核实第一，验证过程在使用的移动 Web应用程序 Android 设备上进行结果表明：精度 74-Android ? 19:2 M50 米精度 10- Android ? 41:1 M150米精度 75-Android ? 19:7 M50 米精度 99-Android ? 34:2 M150 米5.2 IOS 设备核实第一，验证过程在使用的移动 Web应用程序 ios 设备上进行。结果表明：精度 74-ios ? 13：9 m50 米精度 100-