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國立交通大學 資訊科學與工程研究所 曾煜棋所指導 陳彥安的 智慧裝置為基礎之社交互動研究 （2015），提出Bose home speaker 50關鍵因素是什麼，來自於聲音感測、布隆過濾器、對話推論、合作式感測、裝置對裝置通訊、行動社群網路、普及運算、用戶資料比對、智慧型手機、社交互動。
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智慧裝置為基礎之社交互動研究
為了解決Bose home speaker 50 的問題，作者陳彥安 這樣論述：
近年來人們日常生活中，隨時都會攜帶著智慧型手機或智慧手錶等智慧型裝置，此類的裝置提供各式各樣的應用服務讓我們的生活更加便利，亦成為我們日常生活中密不可分的一部份。而這些智慧裝置普遍擁有下列兩種功能，其一為無線短距通訊功能，例如近場通訊、藍芽通訊或是WiFi Direct協定；其二為感測功能，如加速度計、光感測器、攝影機和麥克風感測器. . .等。無線短距通訊讓接近之智慧裝置可交換個別的資訊，而感測功能可讓智慧裝置感測並收集環境中的資訊，結合此兩種功能可讓智慧裝置形成的群體共同合作完成許多應用工作。對於社交互動方面，我們可以利用智慧裝置擷取人們傳達、表現的訊息， 並再利用智慧裝置通訊功能讓裝置
間互通有無，最後結合眾裝置的資訊用以分析群體或是作為潤滑社交互動使用。在本論文的第一個研究主題，我們透過一群鄰近使用者其攜帶之智慧型手機，並利用聲音感測所擷取出的資訊，經由資訊共享推論出環境中對話夥伴關係。通過考慮每個說話者所說的對話片段之間的連續性和重疊性，我們提出一個新穎地對話關係性推論方法，用以分辨一群處於同一空間使用者之間的對話關係性。在我們提出的系統中，群體中每支智慧型手機個別地處理感測之聲音資訊，藉此了解手機擁有者之說話片段及其情緒。經由直接通訊的無線網路技術，智慧型手機群體合作地執行對話群組推論分析的工作。我們提出的方法與現有的研究相比，可以更即時地獲取群體對話關係，因現有的方法
僅利用點對點兩兩之間的關係所建立。而本論文的第二個研究主題，我們考慮如何透過使用智慧型裝置，讓社交互動更為流暢。近年來因為智慧型行動裝置的快速普及，移動式社群網路mobile social networks (MSNs)被廣泛的探討。此研究主要針對mobile D2D social networks (MDSNs)移動D2D社群網路，也就是在移動社群網路中的使用者都是實體鄰近的狀態。移動D2D社群網路中的一個重要的社交互動應用為共同個人資訊匹配common profile matching (CPM)，其目的旨在透過短距無線通訊的方式，有效率的分析出一群使用者之間的共同屬性。舉例來說，一群陌生
人第一次見面時，可能都會嘗試知道共同興趣、朋友或是之前去過的國家. . .等資訊；而一群學生甚至可以知道他們之間共同修過的課程。這些共同資訊可以作為開啟群體之中話題的作用，並讓社交互動更為順暢。假設一個移動D2D社群網路中，所有使用者攜帶的智慧型裝置形成一個完全互通的網路，我們制定三種共同個人資訊匹配問題：all-common、β-common及top-γ-popular。第一個問題是延伸之前的研究，而後兩個問題則是新定義的。我們針對上述的問題，提出基於基礎和疊代式布隆過濾器Bloom filters的解決方法。實驗結果可以得知，我們提出的方法可以成功的節省相當可觀的通訊資料量。