“5G 混合现实”出版物著作权侵权风险及其应对

新时代科技与产业革命造就新技术发展日新月异，“5G+混合现实”出版物亦应运而生。传统出版物因融合“5G+混合现实”技术在产业化过程中多环节产生侵权风险，而目前我国《著作权法》无法合理界定并予以规制。在《著作权法》第三次修改的关键节点，建议采取合理规范临时复制、明晰合理使用判定标准、删除修改权等大力举措，持续优化著作权人权利并对权利限制制度全面完善，将有利于推动新技术革命并促进“5G+混合现实”出版物长足发展。

2021-06-18
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基于嵌入式单片机的智能家居远程控制系统设计

针对智能家居远程控制系统输出稳定性差的问题，设计了一种基于嵌入式单片机的智能家居远程控制系统。设计了智能家居远程控制系统的总体结构，对系统功能模块结构进行了分析。在此基础上，构建联合测试工作组（Joint Test Action Group，JTAG）接口控制模块，利用内置模块的寄存器实现对系统的嵌入式控制。实验结果表明，本文所设计的智能家居远程控制系统具有较好的输出稳定性和较高的控制精度，对智能家居远程控制系统的设计具有一定的借鉴价值。

2021-06-18
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智能家居控制系统设计与实现

随着生活水平的不断提高, 家居智能化已逐渐成为一种趋势, 设计出稳定安全、可靠实用和低成本低功耗的智能家居控制系统, 成为目前迫切需要解决的问题。针对这一问题, 设计了基于 Arduino 的智能家居控制系统, 该系统将采集到的数据信息传给 Arduino, 同时通过 WiFi 模块联网上传至 OneNet 平台予以保存, 在室外可通过手机实现远程监测与控制, 实时掌握家居情况；在室内显示单元显示室内实时数据, 通过控制面板对场景模式进行切换；用户可将采集到的数据共享, 以形成整个区域性的环境监测点, 为环境监测提供有价值的信息。

2021-06-18
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安防与智能家居机器人

要随着 5G 时代的到来，智能家居、家居机器人等逐渐成为现代家庭重要的电子设备。传统的安防系统，往往以远程监控为主，对于室内出现诸如有毒气体泄漏、温湿度不适等情况无法做出判断和警示。安防和智能家居机器人是利用履带式行驶机器人在移动中完成对室内温湿度、有毒气体和人体红外信号的监测功能。该系统包括一台履带车、温湿度建模模块、气体检测模块和人体红外信号检测模块。其中，电机转动为履带机器人提供动力，温湿度检测模块可以实现高温火灾和室内潮湿度监测，气体检测模块可以对室内诸如一氧化碳等有害气体进行监测报警，人体检测模块则可以实现白天或夜晚对非法入室人员的监测。安防和智能家居机器人为家庭提供安全保障，是现代家庭重要的电子产品。

2021-06-18
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智能家居通信安全研究与展望

随着物联网技术的快速发展，智能家居系统使人们的生活变得更加便利和舒适，然而随之带来的安全隐患越来越受到关注。参照智能家居安全相关研究：首先介绍了基于物联网智能家居的相关知识和总体框架；然后通过文献分析，重点探讨了智能家居中的身份认证和通信安全问题，并对系统中数据存储安全和访问控制机制进行了研究，指出了智能家居系统面临的一些安全问题；最后对未来研究热点进行了展望。

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基于MSP430单片机和蓝牙的智能家居控制系统设计

针对智能家居推广过程中传统电器和智能设备大量共存的现状，设计了一种基于蓝牙通讯的室内智能家居控制系统，用于传统家电与新式智能设备的组网。该系统采用MSP430f5529单片机为主控制器，使用多种传感器采集室内的温湿度、光强、可燃性气体含量等环境参数，形成决策信息，通过手机APP发送蓝牙指令，对窗帘、风扇、照明灯等家用设备进行遥控；增加了窗帘的自动光感运行和风扇的温控运行两种自适应工作新模式；改进开关的电气结构，解决了机械开关和遥控指令共存导致的指令竞争问题。实测结果表明，系统操作方便、反应迅速，为室内智能家居系统的改进设计开辟了思路。

2021-06-18
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基于开源硬件的智能家居系统的设计与实现

随着社会经济的飞速发展，科学技术的不断进步，智能家居行业也逐步发展。目前，智能家居产品有功耗大、安全性不足和价格昂贵的劣势，因此该系统的设计目标是设计低成本、低功耗的智能家居系统。文中主要研究一种基于开源硬件 Arduino的智能家居系统，利用 Arduino UNO 作为主控制器结合基于 ZigBee无线通信技术的 XBee模块、基于 WiFi技术的 esp8266模块来实现对家居环境中的照明设备、家用电器设备以及安防监控设备的控制。文中设计的系统是一种低功耗、低成本、安全可靠的智能家居系统。

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基于MicroPython的智能家居实验平台设计

为了更好地实现家居的智能化，方便于物联网技术课程的实践教学，该文基于 MicroPython 设计了一种智能家居数据采集与控制实验平台。该平台采用 TI CC3200 作为工作节点，通过微信公众号和 OneNet 获取平台采集的数据，并在云服务器中进行判断和相应处理，实现了智能家居数据采集与控制功能。实验测试结果表明：实验平台运行稳定，具有较好的人机交互体验，能方便应用于实践教学。

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