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智能家居消费者的个人信息保护

智能家居设备在获取、储存、联网传输甚至分析、利用与人类生活各方面密切相关的信息时，可能 与消费者个人信息保护的需要相冲突。物联网使家居智能化增大了消费者在注册使用环节、信息存储环节个 人信息泄露的风险和较为隐秘的间接隐私泄露的风险。欧盟GDPR对用户的个人隐私进行了全方位保护， 为我国智能家居消费者个人信息保护提供了参考。我国应当重构《消费者权益保护法》规定的经营者对消费 者负有的个人信息保护义务，如消费者因隐私泄露而面临个人人身、财产安全的威胁，则须考虑消费者个人 信息受保护权与安全权的竞合及偶发的价值冲突，在实践中需要做出更有利于消费者的解释，如消费者因隐 私泄露遭受精神上的重大伤害，应当赋予其请求精神损害赔偿的权利。

  • 2021-06-20
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智能家居设计

“无接触”被动隔离在家方法十分有效，但也给居家隔离的人们带来许多隐患，年迈的老人、幼小的孩子、慢性病患者、残障人士等让家人和社会揪心，如何利用智能家居系统营造一个智慧、方便的家居环境，并调剂在家办公、上网课带来的枯燥，从而让生活便利，内心舒缓，“隔离病毒”不“隔离生活”，智能家居的特殊价值就突显出来了。科学技术使智慧生活变得无限可能，开启智能家居新时代，创造高效、便捷、安全的居家生活。

  • 2021-06-20
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基于5G及人工智能的企业AR实践应用与探索

在经济飞速发展的今天，节能降耗已成为全社会共同关注的话题，也是工业制 造企业迈向智能制造 4.0必须思考的问题。AR在未来企业中的重度应用和现 在的技术特性决定了 AR需要更高的带宽和更低的时延，才能达到更好的用户 体验。而 5G背景下，企业 AR应用在人工智能的加持下，可实现智能识别及智 能运算，能够解决企业切实问题，提高制造效率，降低出错率，降低生产成本，实 现真正的智能制造。

  • 2021-06-19
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云计算下通信大数据多属性特征引导融合仿真

对云计算下通信大数据的引导融合是当前数据处理和使用的核心技术之一，传统引导融合技术均存在属性节点生存 期较短的问题，造成后续维护和运营成本有较大幅度的增加，融合效率降低。为了解决上述问题，提出云计算下通信大数据 多属性引导融合新技术，对当前用户所需要的特征数据划分为不同的数据团，根据属性信息制备属性标签，进行数据团集 成；根据集成结果，利用粗糙制备决策树，计算数据属性特征。对当前决策树获取的信息属性特征进行权值排序和计算，明确 输入和输出特征的属性关联度；最后通过寻找属性关联度实现多属性的引导融合。仿真结果表明，应用上述引导方法后，特 征数据节点融合能耗降低22％，节点挖掘率提高30％，可以有效解决数据属性节点生存期问题。

  • 2021-06-19
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基于专利大数据的企业侵权风险预警指标体系研究

以专利文献数据和专利审查数据为载体，以企业经营的 3C 战略模型理论为基础，从市场环境维度、企业 自身维度、竞争对手维度分析专利侵权风险的来源，建立预警理论模型和侵权风险预警指标体系。综合考虑专利 审查要素以及企业经营要素，建立专利侵权风险预警指标体系及方法，丰富和完善专利侵权风险预警指标体系及 工作机制，使得侵权风险预警更准确。

  • 2021-06-19
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大型跨国企业财务共享与人工智能融合发展研究

伴随着21世纪初期全球一体化经济浪潮，大型跨国公司发展迅速，集团化的特征日趋 明显，财务共享服务中心应运而生。而现代高新技术的发展和成熟应用，使人工智能以其突出的高 效、准确、便捷等特征及技术优势，从理论上而言迎合了财务共享服务中心的建设需求。在大型跨 国企业财务共享服务中心的发展中，可以考虑借助于人工智能融合发展，不断优化提升管理服务水 平。从人工智能的发展现状及其对财务金融行业的影响出发，研究探讨大型跨国企业财务共享服 务中心在与人工智能融合发展的过程中存在的困难和问题，提出相应的对策及建议，以期促进大型 跨国企业财务管理能力的提高，推动大型跨国企业健康发展。

  • 2021-06-19
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大数据下的医院财务信息共享系统研究

对医院财务信息共享系统不完善、信息管理复杂、财务数据安全性低的问题，设计出一种 基于大数据技术的医院财务信息共享系统，利用反向传播（BP）神经网络算法完成财务信息的风险评 估，采用大数据可视化技术完成医院财务数据成像处理，通过元数据共享技术，进行财务共享数据的 传输，从而完成财务信息的共享。经过数据分析，发现本研究设计的医院财务信息共享系统安全性更 高，信息处理速度更快，获得效益更高，证明了本设计的可行性。

  • 2021-06-19
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基于新能源高频大数据的驾驶行为与能耗分析

近年来，在新能源汽车示范推广和财政补贴的大背景下，我国新能源汽车产业快速发展。但与传统燃油车 相比，新能源汽车的技术成熟度尚且不足，在研发、运行阶段仍存在诸多问题等待解决，其中能耗和续航 问题的关注度尤为突出。本文基于车载终端采集到的新能源高频大数据，提取能够反映驾驶行为精细时空 变化特征的特征参数集，采用主成分分析方法将特征参数集进行优化，利用 K-means 算法实现驾驶行为 的自动分级，并分析了不同级别驾驶行为的能耗分布情况。分析结果表明，驾驶行为影响新能源汽车能耗 水平，其中平稳驾驶对应的能耗较低，对新能源汽车产品升级和用户驾驶习惯优化具有一定的参考价值。

  • 2021-06-19
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