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基于ZigBee和微信平台的智能家居系统设计研究

信息科技和人工智能技术的发展为国内智能家居行业发展带来了新的发展机遇。 然而交 互功能缺失,平台软硬件互不兼容等问题也极大地影响了远程控制家居的体验效果。 针对这一现 状提出借助微信平台,将其与 ZigBee 无线网络融合,以实现对多种家电家居系统的远程控制,弥补 以往智能家居系统的弊端。

  • 2021-06-21
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深度AWB结合改进DIT的高效大数据分类

针对传统数据分类属性模型中存在的较为复杂且大数据分类效率低等问题,基于云计算环境,提出利用深度属性加权贝叶斯 (deep attribute weighting Bayesian,AWB)算法结合改进差别信息树 (differential information tree,DIT)的大数据高效分类方法。利用 AWB 算法构建大数据训练集的模糊知识库,提高大数据分类精度;采用改进 DIT 进行模糊粗糙集属性约简,以并行方式利用映射函数对信息进行分区,将洗牌算法融入模糊分类器的设计中,提高大数据分类效率;利用 CloudSim 仿真器在大型网络数据集对所提方法的性能进行实验论证。实验结果表明,所提方法提高了分类准确度,降低了计算时间,提高了计算效率。

  • 2021-06-21
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家居智能的超现实体验_—边缘侧分布式实时渲染

随着“Homekit”等家居电子设备链接平台的普及,以及大数据和人工智能等新兴技术的引入,智能家庭已经逐步实现了全家居的数字在线和自动化管控, 如何进一步激发 令人身心愉悦的体验功效便成为大家日益关注的话题。近年来,随着 AR/VR/MR 等新兴交互和数字内容呈现技术的不断完善和快速发展,在居家环境中,人们结合 5G 等新型网络技术和边缘计算系统(边缘侧分布式实时渲染),以相对经济的方式构建一种“超现实体验”已开始崭露头角。同时,结合机器学习、深度生成模型和计算机图形学的深度网络渲染技术的快速崛起,为家居智能体验升级提供了更广阔的空间。

  • 2021-06-21
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基于物联网平台的智能家居中心控制系统设计

智能家居为现代家庭提升了安全性、便利性、舒适性,并且智能家居的应用使生活更加节能环保;针对目前人们生活中对室内环境质量、家庭娱乐、智能安防等方面的需求,以EsP32单片机为控制芯片,设计了基于物联网平台的智能家居中心控制系统;用户可以通过设备端离线语音识别、wEB端在线语音识别和wEB端界面操作对设备进行操作,wEB端的操作指令由网络通过物联网平台将指令发送到设备,完成智能家居中心控制系统数据采集和设备控制的目标;详细介绍了系统总体方案设计.系统硬件电路设计,系统各功能模块的选择与分析,系统软件流程设计;进行了系统软硬件环境下的运行结果及性能分析,运行结果表明该系统稳定、准确,操作简单、维护方便,具有很高的产业化价值,对于其它的智能家居工程同样具有借鉴意义。

  • 2021-06-21
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基于物联网的智能家居控制系统设计探讨

在简要分析物联网概念、物联网基本特征以及智能家居核心特点的基础上,采 用 Raspberry Pi 以 及 Arduino 联合开发出一套智能家居控制系统,并详细介绍了各个模块的设计方式和功能特征,最终实现对门禁、室 内环境、温度湿度的有效管理。 进行了系统的运行测试,验证了系统稳定性以及功能实效性。

  • 2021-06-21
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基于算法参数、模型与模型参数优选的智能DISOPE方法

给 出 了 , - . / 0 1 算 法 收 敛 速 度 指 标 的 定 义 2 提 出 了 基 于 算 法 参 数 + 模 型 与 模 型 参 数 优 选 的 智 能 , - . / 0 1 方 法 2 有 效 地 改 善 了 , - . / 0 1 算 法 的 收 敛 性 能 和 实 用 性 8 仿 真 表 明 了 该 方 法 的 可 靠 性 和 有 效 性 8

  • 2021-06-21
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基于眼动跟踪的智能家居控制器

针对现有智能家居控制器存在抗干扰及适应性均较差的问题,设计了一种基于眼动跟踪技 术的智能家居控制器。 该控制器使用现场可编程门阵列(FPGA)作为处理核心,根据人眼在红外 光照射下的反射光斑特征,快速定位人眼,通过阈值分割、边缘检测及椭圆拟合定位光斑中心和瞳 孔中心,使用映射函数构建视线与用户界面的位置关系,实现用户通过视线选择界面家电图标,然 后搭配其它功能电路,通过眨眼控制家电的开启、关闭实现眼动控制家居电器。 实验结果表明,该 控制器有效控制准确率达 92% ,控制响应时间为 0. 47s,满足实时性的要求,同时采用视频图像处 理技术能有效避免环境语音噪声的干扰,尤其适用于肢体残障人士。

  • 2021-06-21
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基于微信小程序的智能家居控制系统设计

为实现家居智能化,设计一款基于微信小程序的智能家居控制系统.阐述了系统所需的微信 小程序、Arduino、无线传输以及物联网平台 OneNET 等技术.给出了系统的远程控制端、客户端和搭建 服务器的详细设计过程,并进行程序测试调试,实现了利用网络对家居设备的添加、选择、移除、控制等 远程操作,提升了用户的体验感与居住舒适感.

  • 2021-06-21
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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