scholarly journals TECNOLOGIAS VESTÍVEIS E CAPITALISMO DE VIGILÂNCIA: DO COMPARTILHAMENTO DE DADOS SOBRE SAÚDE E A PROTEÇÃO DOS DIREITOS DA PERSONALIDADE

Author(s):  
RAISSA ARANTES TOBBIN ◽  
VALERIA SILVA GALDINO CARDIN
Keyword(s):  

O presente artigo tem por objetivo analisar a utilização das tecnologias vestíveis no contexto do capitalismo de vigilância, tendo em vista os riscos de compartilhamento indevido de dados acerca da saúde e a violação de direitos da personalidade dos usuários. Para tanto, utilizou o método hipotético-dedutivo, fundamentado na revisão bibliográfica de obras, artigos, doutrina, legislação e jurisprudência. Como resultado, verificou-se que a coleta e o tratamento de dados realizados pelos wearables levantam questionamentos acerca do direito à privacidade e à autodeterminação informativa, já que tais dados podem ser monetizados pelo mercado tecnológico para fins de publicidade comportamental e online profiling.

2011 ◽  
Vol 8 ◽  
pp. S25-S33
Author(s):  
Khawla Al-Wehaibi ◽  
Tim Storer ◽  
William Bradley Glisson
Keyword(s):  

2007 ◽  
Vol 16 (05) ◽  
pp. 745-767
Author(s):  
SUMITKUMAR N. PAMNANI ◽  
DEEPAK N. AGARWAL ◽  
GANG QU ◽  
DONALD YEUNG

Performance-enhancement techniques improve CPU speed at the cost of other valuable system resources such as power and energy. Software prefetching is one such technique, tolerating memory latency for high performance. In this article, we quantitatively study this technique's impact on system performance and power/energy consumption. First, we demonstrate that software prefetching achieves an average of 36% performance improvement with 8% additional energy consumption and 69% higher power consumption on six memory-intensive benchmarks. Then we combine software prefetching with a (unrealistic) static voltage scaling technique to show that this performance gain can be converted to an average of 48% energy saving. This suggests that it is promising to build low power systems with techniques traditionally known for performance enhancement. We thus propose a practical online profiling based dynamic voltage scaling (DVS) algorithm. The algorithm monitors system's performance and adapts the voltage level accordingly to save energy while maintaining the observed system performance. Our proposed online profiling DVS algorithm achieves 38% energy saving without any significant performance loss.


Author(s):  
Andrew B.T. Hopkins ◽  
Klaus D. McDonald-Maier ◽  
Evangelos Papoutsis ◽  
Gareth Howells
Keyword(s):  

2015 ◽  
Vol 70 ◽  
pp. 60-72 ◽  
Author(s):  
Jan-Willem van Dam ◽  
Michel van de Velden
Keyword(s):  

2007 ◽  
Vol 56 (5) ◽  
pp. 1825-1830 ◽  
Author(s):  
Rymantas Kazys ◽  
Liudas Mazeika ◽  
Reimondas Sliteris ◽  
Algirdas Voleisis

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