32、众包奖励框架提升隐私意识

众包奖励框架提升隐私意识

1. 奖励框架特性与验证

1.1 奖励框架特性

奖励框架具有反馈和自愿参与两个重要特性。反馈能展示逐步改进,使目标实现更现实,并激励用户进一步参与。例如,CAP - A 门户会在任务完成的多个里程碑、层级提升、徽章获取、奖励可用性和兑换等方面提供反馈。自愿参与要求参与者明知且自愿接受目标、规则和反馈,为此,CAP - A 门户采取透明政策,让用户能明确目标,理解游戏化规则和反馈。

1.2 奖励框架验证

通过 CAP - A 项目中的六个试点对奖励框架(RF)进行验证,每个试点针对特定应用类别,遵循预设计的工作流场景,包含众包行动请求以获取奖励。共有 108 名用户参与试点,141 名用户注册到 CAP - A 门户。具体试点信息如下表所示:
| 试点名称 | 持续时间 | 参与者数量 | 应用类别 |
| — | — | — | — |
| Saferinternet4Kids | 1/10 - 31/10 | 35 | 游戏、社交媒体与通信 |
| Bora | 16/10 - 9/11 | 36 | 商业 |
| REN | 23/11 - 30/11 | 11 | 会议 |
| Devstaff | 10/12(直播) | 8 | 社交媒体、生产力 |
| Praxi | 16/12 - 23/12 | 5 | 会议 |
| Homodigitalis | 15/10 - 15/12 | 13 | 上述所有类别 |

CAP - A 门户允许用户进行两种主要交互,即表达隐私期望和在 PrP 文档上添加注释,成功完成可获积分。

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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