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智能家居信息安全风险与防御

随着网络信息技术的飞速发展,依托于物联网的智能家居也迎来了高速发展阶段。 智能家居带给人们便捷、高效、智能的生 活环境,同时也带来了不少的安全隐患。 从智能家居的系统架构可知,智能家居产品的安全一般可从终端安全、云端安全、客户端安 全和通信安全四个方面进行评价。 通过设计安全的鉴权和访问控制机制、对固件和应用程序(APP)中的代码进行加固和混淆、本地 和云端数据的加密存储、加密的通信协议等措施,有效地降低智能家居产品的安全风险,从而保护广大消费者的人身财产安全。 该研 究对智能家居的安全风险和防御方法进行了全面的探索,为将来建设以人工智能为基础的软硬一体化生态体系起到了抛砖引玉的作 用,为实现更舒适、更安全的智慧生活打下坚实的基础。

  • 2021-06-18
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旅游城镇路网多目标优化模型及算法设计_奚宽响

为缓解旅游城镇的交通拥堵问题,提出将宏观交通仿真软件与启发式算法相融合进行路网优化设计.基于旅游城镇的交通流特点,将旅游城镇路网优化问题抽象为多目标优化模型进行研究.以路网中各条路段饱和度系统最优及投资成本最低为目标,建立多目标优化模型,寻求交通拥堵治理与道路资源投入博弈中的最优平衡点.运用TransCAD仿真软件,采用用户均衡模型对初始路网进行流量分配,基于遗传算法进行模型算法设计,编写Matlab算法程序求解模型.通过多次算法实验并对比分析实验结果,确定目标函数的最佳权重.算例分析结果表明,路网中所有路段饱和度的总和由16. 70下降至11. 12,平均值由0. 93下降至0. 62,且各优化后的路段饱和度稳定在0. 5~0. 8的合理范围内,路网整体饱和度明显降低且更加均衡,投资成本合理.研究结果对新型旅游城镇的路网规划具有一定指导意义.

  • 2021-06-18
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智能家居系统能耗分析及节能策略研究

能家居系统设备一般始终处于通电状态,但由于其单个设备的耗电量相对较小、能耗往往不被关注。对部分智能家居设备的耗电量进行测量及分析,对智能家居系统的节能策略进行探讨。提出利用智能家居系统的节能功效来“抵消”智能家居设备的自身能耗,实现智能家居设备的“零能耗”。

  • 2021-06-18
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基于NB-IoT小型智能家居系统的设计

利用NB-IoT(窄带物联网)技术设计了一套小型远程测控智能家居系统.系统采用ARM Cortex-M3超低功耗MCU STM32L151作为主控芯片,结合多种传感器、华为云服务器和执行器构成了具有实时远程测控功能的小型智能家居测控系统;家居系统采集到的数据,通过NB-IoT物联网通讯技术和转发网关将其发送至远程华为云服务器;通过人机交互应用软件端对云服务器数据库数据的获取和操控,实现了对家居环境情况的监测和对家庭用电器设备的控制.实验结果表明:系统具有远程实时测控、数据准确、低功耗等特点,具有一定的实际应用价值

  • 2021-06-18
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基于SA算法的主动配电网网损优化模型研究_曾鸣

分布式电源的接入会对主动配电网系统网损以及其运行经济性造成一定的影响。文章在传统最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)模型的基础上,提出了基于敏感性分析(Sensitivity Analysis,SA)算法的主动配电网系统网损优化模型及其求解流程,并在华北地区某34节点配电网系统中对上述模型进行了仿真验证。算例结果表明,在一定的优化误差内,SA算法较传统OPF优化过程具有更高的计算效率,风电出力的不确定性会对系统网损及其最佳接入位置的选择产生较大的影响。

  • 2021-06-17
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网络数字化侵害量表中文版在大学生群体中的信效度

采用网络数字化侵害量表中文版、焦虑自评量表和情感量表,对从四川省 4 所高校中整群抽取的 2 307 名 大学生进行调查,3 周后再从中抽取 86 名同学进行重测。使用 SPSS 23.0 与 Mplus 8.0 软件对数据进行探索性 和验证性因素分析。结果显示:DVS 中文版本 1 1 道题目得分在高分组和低分组间存在显著性差异(t 值为 -1 0.02 ~-88.1 3,均 P 值 <0.001 ),题总相关 r 介于 0.435 ~0.61 5 之间(P <0.01 );基于碎石图和平行分析法 交叉验证保留 3 个因子:私人信息泄露、网络账户困扰以及网络内容侵害,可解释 DVS 中文版所有题项 51 .56% 的变异,各条目的因素负荷介于 0.350 ~0.71 4 之间;验证性因素分析表明 DVS 中文版 3 因素模型较好地拟合数 据(CFI =0.908,TLI =0.877,RMSEA =0.063,RMSEA 90%的 CI 为 0.055 ~0.071 ,SRMR =0.048,因素负荷介于 0.353 ~0.71 1 之间);DVS 中文版与 SAS、AS 分别正相关(rSAS =0.259、rAS =0.26,均 P 值 <0.01 );DVS 中文版总 量表的 Cronbach’s α系数为 0.738,各维度的 Cronbach’s α系数在 0.535 ~0.661 之间,重测信度为 0.670。

  • 2021-06-17
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静电放电算法_混合核SVM的月径流预报模型及应用_李祥蓉

为提高水文预测预报精度,构建基于多项式核与高斯核混合的支持向量机(SVM),利用静电放电算法(ESDA)优化混合核SVM关键参数和混合权重系数,提出混合核ESDA-SVM枯水期月径流预测模型,并构建高斯核ESDA-SVM、多项式核ESDA-SVM及ESDA-BP作对比预测模型,以云南省某水文站枯水期1—4月月径流预测为例进行实例研究,利用实例前24 a和后10 a资料对各模型进行训练和预测。结果表明,混合核ESDA-SVM模型对实例1—4月月径流预测的平均相对误差绝对值分别为4.09%、3.32%、3.51%和5.64%,预测精度均高于多项式核ESDA-SVM等3种模型。混合核ESDA-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值。

  • 2021-06-17
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城市智能基础设施与智能汽车协同发展

回顾历史,十九世纪末期,车辆的出现对城市的形态与发展发生很大的促进和改变作用,因此我们可以判断,智能汽车与智慧城市协同发展是必然趋势,是相互支撑。未来,无人驾驶汽车与未来城市之间的型态关系,也引发了我们对智能汽车技术路线发展方向的思考。

  • 2021-06-16
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