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。

2021-06-18
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AI技术研究中国风格音乐的综述与展望——以探索中国乐派音响特征为例

笔者以中国乐派为例，思考如何利用灿技术，从音响特征方面探究中国风格的音乐作品。本文首先对于中国乐派的概念、现状和发展方向进行了阐述，并提出了探究其音响特征的原因，然后对于AI技术在音乐领域的应用进行了介绍。最后对基于AI技术在相关领域成型的经验如何应用在研究中国乐派音响特征方面进行了探讨，列举出以“中国乐派音乐识别分类”“中国民族乐器”“中国乐派作品创作”为三个切入点。

2021-06-18
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使用AI转录有声读物字幕的法律界限——基于亚马逊被诉侵犯版权案视角

亚马逊旗下的有声读物Audible被七家出版商起诉引起了有声读物企业、AI领域、版权领域的关注。对于使用AI生成有声读物字幕的行为是否构成侵权．应综合有声读物的作品法律属性、有声读物的生成方式等综合判断．虽然有所谓的避风港原则和合理使用规则．但两者无法完全阻却有声读取平台的侵权判定。因此，应加强有声读物平台的管理，要求有声读物平台履行相应的注意义务：对有声读物的著作权进行合理分类．建立不同层级的保护标准：同时探索有声读物平台对语音和文字版权的一体化购买模式．减少纠纷发生的可能性．

2021-06-18
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基于贝叶斯算法的网络安全评估模型研究

网络安全评估涉及两个方面，即技术和管理。评估中存在大量不确定性，无法完全量化。因此，很难实现完全客观的网络信息安全风险评估。为此，该文提出了一种基于贝叶斯算法的网络安全评估模型，以分析和量化由各种威胁源引起的网络安全风险。通过专家知识的整合，阐明了贝叶斯算法的推理规则的条件概率矩阵，综合了专家对目标信息系统威胁程度的主观判断信息，以此作为目标信息系统威胁程度的先验信息。利用贝叶斯算子实现了客观评估信息的观察节点，将主客观安全威胁等级进行了整合，实现了安全评估的连续性和积累性。通过模型应用实例验证了该模型的合理性和有效性。

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基于大数据的食品安全应急管理多源信息融合治理研究

基于多源信息融合可以从宏观微观两个层次无限逼近事实真相，依此作出更为科学的食品安全应急管理决策。政府大数据治理分为汇聚、融合、应用3个阶段，基于多源信息融合，从事前预防、事中处置和事后恢复应急管理过程构建大数据多源信息融合治理框架，包括治理主体、治理信息整合与主题数据库、信息共享与交换平台、信息安全管理保障等模块，分析在多源信息融合治理框架下，从政务资源整合、共享共建平台建设到信息安全管理保障的过程和实现途径。研究表明信息融合是提高食品安全应急管理能力的核心议题，是跨组织、跨部门协作的关键；政府必须基于共建共享的理念，将合作与共享纳入食品安全应急管理体系中；安全与监控体系应贯穿政府大数据融合过程，通过技术工具和数据标准实现数据安全保障。

2021-06-18
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基于大数据情境的组织宽裕与期望对组织绩效作用机理研究

在大数据时代，企业能够在海量信息中快速提取有效信息，从而做出科学理性的决策，这与传统研究中基于 “有限理性” 假设的组织行为相悖，亟待对此展开深入研究。本文旨在探索大数据情境下，组织宽裕和期望对组织绩效的作用，并进一步探究环境波动和制度支持对上述关系的调节作用。实证结果表明：在大数据情境下，组织宽裕和组织期望与组织绩效之间呈正相关；环境波动正向调节组织宽裕与组织绩效的关系，负向调节组织期望与组织绩效的关系；制度支持负向调节组织宽裕与组织绩效的关系。

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大数据时代个人数据隐私安全保护的一个分析框架

[目的/ 意义]大数据时代将人类社会带入了数据利用的黄金时代,与此相伴的个人隐私安全问题,成为数据价值开发及政府数据开放的瓶颈。文章旨在解决大数据时代的个人数据隐私安全问题,充分保障公民隐私权。 [方法/ 过程]在已有研究基础上,梳理大数据发展对个人隐私的挑战并分析产生影响的原因；按个人信息敏感程度与数据生命周期两个维度,构建大数据时代个人数据隐私安全保护的分析框架；从技术、政府、信息业者、公民四个方面, 分析各环节应当采取的针对性保护措施。 [结果/ 结论]不同类型的个人数据的信息敏感度及信息价值不同,在数据生命周期的各个阶段,需要采取差异化的保护策略。

2021-06-18
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AI换脸技术的法律风险评估_——从APP_ZAO_谈起

AI 换脸技术作为一种对人物面部图像进行替换的技术工具，因其深度拟真、低制作门槛的特点，在互联网时代呈现出了强大的传播力和影响力。在服务影视制作、满足公众社交、娱乐等需求的同时，AI 换脸技术的应用也给现代社会带来诸多潜在危险和不安全性。不当利用这一技术可能会给个人信息保护带来难题、增加侵权问题、诱发刑事犯罪，对此我们应当以客观中立的态度看待 AI 技术的应用，理性地分析并防范由此带来的法律风险，这样才能更好地享受技术进步的成果与福利。

2021-06-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

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