Tento dokument schrunuje práce, ktere bezprostředně nabízím k řešení. Přímo říkam, že se zabývám architekturami, které optimalizují spotřebu energie aplikace a chci vést převážně tímto směrem zaměřená témata, ale v připade nějakého pěkneho nápadu z oblasti mobilních zařizení se můžezeme osobně dohodnout i najiném tématu než je explicitně vypsáno v následujících odstavcích.
Dopředu je také dobré zdůraznit, že nechci vést studenty, kteří chtějí projít metodou nejmenšího odporu. Není to sice nutná podmínka, ale moje snaha je dotáhnout práce do nějakého rozumného konce, tj např. u bakalářských prací implementujících nějakou aplikaci pro Android do aplikace publikovatelné na Androidím marketu, u diplomek ideálně do publikovatelného tvaru. Řekněme, že na oplátku za tyto zvýšené nároky nabízím to, že se práci budu věnovat a postrkávat ji kupředu jak budu moct.
At least 5.3 billion cell phone devices (as published by International Telecommunication Union) was shipped worldwide by the end of 2010, and mobile phone pervasiveness is attacking 100% in some countries. Moreover, legacy phone market share is decreasing to the prejudice of smart-phones equipped with feature-rich operating systems enabling deployment of demanding applications.
Techniques of analysis and software optimizations known from desktop systems cannot be applied "as they are" for several reasons, e.g.: (1) the context of mobile device (e.g. internet connection) is not stable and moreover, (2) software of mobile devices differs significantly with respect to architecture.
The Android platform provides features for gathering fine-grained data about the device context as well as application execution traces.
The goal of the thesis is to prepare a basis for easy and extensible trace-based analysis and profiling of Android applications, their logs, and possibly other data gathered on android mobile devices.
At least 5.3 billion cell phone devices (as published by International Telecommunication Union) was shipped worldwide by the end of 2010, and mobile phone pervasiveness is attacking 100% of in some countries. Moreover, legacy phone market share is decreasing to the prejudice of smart-phones equipped with feature-rich operating systems enabling deployment of demanding applications.
Techniques of analysis and software optimizations known from desktop systems cannot be applied "as they are" because the context of mobile devices (e.g. internet connection) is changing during the operating time of the mobile device. Prediction of a future device context based on a probabilistic analysis of user behavior would enable various optimizations of both mobile device software and hardware.
The goal of the thesis is to analyze publicly available Reality Mining Dataset (or other datasets) containing records covering various aspects of a large amount of users (especially user behavior, actions and device contexts) and provided methods for creating general models from such datasets. As an example output, probability labeled transition system will be created; transitions will have a fixed time and optionally guards. An example of such a probabilistic LTS are Markov chains (http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain).
Oproti diplomkám se předpodám český jazyk, míň vědy, víc kódění. Důraz bude na dotaženost vřetně rozumného API.
Pokud si budete nějakou aplikaci vymýšlet sami, preferuji apliakce, které pracují se senzory zařízení a pak nějakým náročnějším způsobem pracují s nasnímanými daty.