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智能家居的可迁移强化学习
为了充分利用需求侧大量未开发的资源，智能家居技术在解决智能电网“最后一英里”问题中发挥着至关重要的作用。强化学习 (RL) 在解决许多连续决策问题方面表现出色，是智能家居控制的绝佳候选。例如，许多研究已经开始研究动态定价方案下的家电调度问题。基于这些，本研究旨在提供一种经济实惠的解决方案，以鼓励更高的智能家居采用率。具体来说，我们研究将迁移学习 (TL) 与 RL 相结合，以降低最佳 RL 控制策略的训练成本。给定基准住宅的最佳策略，TL 可以启动针对具有不同家电和用户偏好的新住宅的策略的 RL 训练。模拟结果表明，通过利用 TL，RL 训练收敛速度更快，并且对于与基准住宅相似的新住宅，所需的计算时间要少得多。总之，本研究提出了一种经济有效的方法来大规模训练家庭 RL 控制策略，最终降低控制器的实施成本，提高 RL 控制器的采用率，并使更多家庭实现电网互动。
人工智能在智能家居中的融合...
7 最终报告，国家安全委员会。通讯人工智能 1，24（2021 年 3 月1），https://assets.foleon.com/eu-west-2/uploads-7e3kk3/48187/nscai_full_ report_digital.04d6b124173c.pdf；另请参阅 Michèle A. Flournoy 等人，通过测试建立信任：调整国防部的测试和评估、验证和验证 (TEVV) 企业以用于机器学习系统，包括深度学习系统，中心。安全委员会。和新兴技术。1, 4 (2020 年 10 月)，https:// cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Building-Trust-Through-Testing.pdf（“如果没有紧急改革和优先投资。..国防部。..将失去利用新的私营部门发展的机会，同时允许其他没有此类标准的国家采用最新的创新”）。8 全球趋势 2040，上文注 5，第 58-9 页。
人工智能驱动的智能家居：挑战与机遇
电子邮件：waleed.abdlekhalik@zu.edu.eg 摘要 随着基于人工智能的智能家居越来越受欢迎，我们需要更好地了解这项新兴技术的优势和挑战。对基于人工智能的智能家居的调查可以提供关于用户需求、采用率、用户满意度、采用障碍和创新机会的宝贵见解。本研究概述了智能家居发展的前沿文献，重点介绍了人工智能 (AI) 方法在该应用领域的运用。我们首先回顾人工智能技术以及实现人工智能所需的智能家居必需品。然后，我们介绍了人工智能在智能家居中的几种应用，并描述了文学作品中已经存在的最流行的方法。本文还讨论了智能家居发展中遇到的未决问题（例如安全和隐私、数据收集和共享、数据分析和延迟）。最后，本文提出了一些可能富有成效的未来研究方向。 关键词：人工智能；智能家居；智能系统；机器学习 1. 简介：人工智能 (AI) 彻底改变了我们与技术互动的方式，使我们更容易自动执行日常任务并让我们的生活更加便捷。人工智能取得重大进步的一个领域是智能家居领域。智能家居是配备各种设备和电器的房屋，可以通过智能手机、平板电脑或计算机远程控制。在人工智能的帮助下，这些设备可以学习我们的习惯和偏好，并自动进行自我调整，让我们的生活更加舒适和方便。从根据我们的时间表和偏好调节温度的恒温器，到可以关灯和锁门的语音助手，智能家居技术已经取得了长足的进步。人工智能算法甚至可以分析我们的能源使用情况并提出减少消耗的方法，最终为我们节省水电费。尽管人工智能驱动的智能家居有很多好处，但人们也担心数据隐私和安全。由于收集和分析了如此多的个人数据，确保智能家居安全并保护我们的隐私非常重要。随着人工智能的不断发展，智能家居可能会变得更加复杂，为我们提供更高水平的便利和自动化。然而，在我们拥抱这些令人兴奋的新技术时，重要的是要注意潜在的风险，并采取措施保护我们的隐私和安全。机器学习 (ML) 是一种强大的工具，可用于改进智能家居应用。通过分析来自各种传感器和设备的数据，ML 算法可以了解我们的偏好和习惯，并相应地调整智能家居系统，以提供更加个性化和舒适的生活环境。例如，机器学习可以在智能家居能源管理中发挥关键作用，帮助房主优化能源使用并降低成本。通过分析来自传感器、智能电表和其他设备的数据，机器学习算法可以了解家庭能源消耗模式并预测未来的使用情况。机器学习还可以应用于智能家居安全，帮助房主识别潜在的安全威胁并采取主动措施保护他们的房屋。异常
智能家居系统中人工智能的演变
摘要：人工智能 (AI) 的发展极大地改变了智能家居系统的格局，使之进入了一个便捷、高效和个性化体验的新时代。本文对智能家居环境中人工智能的历史进程和当代发展进行了深入的探索。从早期自动化技术的概述开始，我们追溯了人工智能融入智能家居的演变轨迹，重点介绍了关键的里程碑、突破和范式转变。此外，本文还重点介绍了人工智能在智能家居生态系统中的应用，包括家庭自动化、能源管理、安全监控、医疗监控和个性化协助。通过先进的传感器技术、无处不在的连接和基于云计算，支持人工智能的智能家居平台提供了无缝集成、互操作性和可扩展性，为更加互联和智能的生活环境铺平了道路。此外，我们讨论了影响智能家居系统中人工智能发展的新兴趋势和未来方向。我们还解决了相关的挑战和考虑因素，包括隐私问题、数据安全风险、道德影响和监管框架，这些都需要认真关注和制定缓解策略。索引术语 - 智能家居、人工智能、物联网、人工智能、传感器。
norman®智能汽车 - 智能家居收藏
36W vs 65W适配器1。如果可以根据尺寸限制规格使用36W进行整个订单，则将为订单上的所有阴影提供36W。2。如果订单要求某些阴影使用65W，则将与较大的65W电动机一起提供整个订单。3。如果订单尺寸要求在订单内的某些阴影上使用36W（由于最小尺寸的限制），而65W需要在订单内的其他阴影上使用（由于较大的阴影尺寸），则该订单可能需要在同一顺序内混合36W和65W。
SMUD 的全电动智能家居和社区......
1. 设备必须是新设备且首次安装，硬接线安装在墙上或基座上。 2. 充电电流：提供最高 32 安培（7.7 千瓦）的输出电流，由最大 40 安培的断路器供电。 3. 具有可调功率输出的设备符合条件，只要最大千瓦输出可由 40 安培断路器安全供电即可 4. 设备必须是新设备且首次安装，硬接线安装在墙上或基座上或插入式设备，位于相应的合格 SMUD 服务地址。 5. 车辆连接器：使用符合 SAE J1772 标准的充电连接器 6. 安全认证：UL 或由国家认可测试实验室 (NRTL) 认证的同等认证 7. EPA 认证：ENERGY STAR® 认证 8. 保修：至少 3 年 9. 限制 – 每个家庭 1 个充电器
智能家居项目的财务评估
摘要：智能家居是全球趋势。它们可以优化能源使用，帮助家庭减少电费甚至赚取利润。 2018年美国和英国的智能家居数量分别达到4030万和530万。到2024年，预计美国53.1%和英国39%的家庭将成为智能家居。然而，在巴西，2018年注册的智能家居仅有120万套。尽管智能家居似乎是住房的未来，但许多客户认为，从现有住宅过渡到智能家居并不有利可图，因为需要前期投资，而且存在无法获得回报来弥补这笔投资的风险。目前的文献并未满足塞阿拉州住宅业主从财务角度寻找最佳电机和家用电器组合以实现智能家居的需求，而这正是本研究的目标。本文提出了一个案例研究，目的是评估塞阿拉州特定房屋的多个智能家居实施项目的盈利能力。使用基于运筹学的方法和通过精确优化的数学规划来最大化净现值，结果表明必须购买一组设备/技术，以便家庭的投资获得正的财务回报。关键词：优化。智能家居。活力。净现值。摘要：智能家居是全球性的趋势。它们可以优化能源使用，帮助家庭减少电费甚至赚取利润。 2018年，美国和英国的智能家居数量分别达到4030万和530万。到2024年，预计美国53.1%和英国39%的家庭将实现智能家居。然而，在巴西，2018年注册的智能家居仅有120万套。尽管智能家居似乎是家庭的未来，但许多客户认为，从现有家庭过渡到智能家居是无利可图的，因为需要大量的初始投资，并且存在没有回报来弥补这笔投资的风险。本文提出了一个案例研究，目的是评估在塞阿拉州某所房屋实施的多个智能家居项目的盈利能力。以净现值最大化为重点，结果表明应购买一套家用电器/技术，以便户主的投资获得正的财务回报。关键词：优化。智能家居。活力。净现值。
智能家居负载聚合容量预测...
摘要 — 通信和控制基础设施的技术进步有助于那些更积极地参与激励型需求响应 (IBDR) 计划的智能家庭 (SH)。作为促进 SH 参与 IBDR 计划的代理，负荷聚合器 (LA) 需要在日前市场交易之前了解 SH 的可用需求响应 (DR) 容量。然而，很少有研究从 LA 的角度预测可用的聚合 DR 容量。因此，本文提出了一个预测模型，旨在帮助 LA 预测日前市场中可用的 SH 聚合 DR 容量。首先，实施家庭能源管理系统，对 SH 进行优化调度，并对 IBDR 计划中的客户响应行为进行建模；其次，应用客户基线负荷估计方法来量化 SH 在 DR 日内的聚合 DR 容量；第三，几个可能对聚合 DR 产生重大影响的特征