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EB5-智能家居太阳能电池摄像机-Kapalia
EB5具有EZVIZ的最高功能和智能，但对安装和日常维护的关注最少。它包含在人类和车辆上的直观智能检测集合，在4K视频中发送了即时警报和记录重要时刻。外观时尚而灰色，非常适合低调的外部房屋设计。通过消耗绿色太阳能而不是有线电力，该家庭不再需要担心与安全有关的电费。
使用 Juno AI™ 控制您的整个智能家居
Juno AI 让您可以轻松地将 Alexa 放置到家中的每个房间，最佳位置位于混乱之上，几乎看不见，无需集线器。它清除了杂乱，消除了对桌面单元、冰球和其他壁挂式智能设备的需求。使用 Juno AI，您可以安装一个可以控制多达 200 台设备的智能产品。
电动电动电池的智能家居电源管理系统...
t desired charging time (h) ADC Analog-to-Digital Converter AP Access Point BLE Bluetooth Low Energy CR available battery capacity (kWh) CT total battery capacity (kWh) DBMS Database Management System DSM Demand-Side Management EV Electric Vehicle EVBC Electric Vehicle Battery Charger FC Fixed Current (charging method) GUI Graphical User Interface I2C Inter-Integrated Circuit I EA RMS value of the electrical appliances current (A) I EVBC RMS value of the EVBC current (A) I H RMS value of the total current consumed at home (A) I MAX RMS nominal value of the home circuit breaker current (A) IoT Internet of Things IP Internet Protocol ISM Industrial, Scientific and Medical ISP Internet Service Provider MAC Medium Access Control MQTT Message Queuing Telemetry Transport PHY physical layer PM Power Management PMS Power Management System QoS Quality of Service SPI Serial Peripheral Interface UART Universal异步接收器 - 传播器USB通用串行总线VC变量电流（充电方法）V C电池充电电压（V）WPAN无线个人区域网络
基于SDN的DDOS攻击对智能家居的检测和缓解
采用物联网（IoT）在各个领域都激增，冰箱和洗衣机等日常物品现在配备了传感器并连接到Internet。不可否认，此类设备的安全性并非主要是为Internet连接而设计的，它至关重要，但在很大程度上被忽略了。在本文中，我们为实时DDOS攻击检测和缓解SDN的智能家居网络中的实时DDOS攻击检测和缓解。我们在常规操作和DDOS攻击期间捕获网络流量。此捕获的流量用于训练多个机器学习（ML）模型，包括支持向量机（SVM），逻辑回归，决策树和K-最近的邻居（KNN）算法。这些训练有素的模型被执行为SDN控制器应用程序，随后用于实时攻击检测。当我们利用ML技术来保护IoT设备时，我们建议使用SNORT（一种基于签名的检测技术）来保护SDN控制器本身。现实世界实验表明，在攻击后不久，SDN控制器没有鼻涕，导致数据包丢失100％。此外，我们表明ML算法可以有效地将流量分类为良性和攻击流量，而决策树算法的表现优于其他人的精度为99％。
智能家居能源管理系统需求响应应用调查
电力市场改革为需求侧负荷资源纳入供需调节提供了条件，居民侧电气化水平的提高使居民负荷资源成为需求响应（DR）的优质资源。居民家电以DR的形式参与电网的“双向互动”，可以有效缓解电力供应紧张局面并消纳清洁能源，提高电力系统安全稳定运行。本文首先概括了家庭能源管理系统（HEMS）的架构与功能；其次从先进计量基础设施（AMI）和DR技术入手，探讨了HEMS的关键技术；最后分析了HEMS的控制策略，包括组件模型和各种优化调度算法，并描述了HEMS面临的挑战。
智能家居能源管理系统需求响应应用调查
电力市场改革为需求侧负荷资源纳入供需调节提供了条件，居民侧电气化水平的提高使居民负荷资源成为需求响应（DR）的优质资源。居民家电以DR的形式参与电网的“双向互动”，可以有效缓解电力供应紧张局面并消纳清洁能源，提高电力系统安全稳定运行。本文首先概括了家庭能源管理系统（HEMS）的架构与功能；其次从先进计量基础设施（AMI）和DR技术入手，探讨了HEMS的关键技术；最后分析了HEMS的控制策略，包括组件模型和各种优化调度算法，并描述了HEMS面临的挑战。
集成可再生能源的智能家居能源管理系统
家庭能源管理系统 (HEMS) 在优化能源消耗方面发挥着重要作用。这些系统使用基于实时价格的需求响应程序来管理家用电器的电力消耗。这些系统的主要目标是降低电力成本并提高能源效率。本文提出了一种基于价格的需求响应方法，用于具有不同类型家用电器（包括电力存储和热存储系统）的智能家居。在所提出的方法中，在由能源中心系统建模的智能家居中考虑了各种电器。开发了一个目标函数，用于同时解决电力成本的日常管理，为智能家居提供全面的管理。所提出的模型研究了智能家居能源系统在各种条件下的响应方式。此外，随机优化考虑了需求、光伏 (PV) 和风能的概率性质。模拟结果表明，消费者的支付成本为 79 美分，排放成本为 7 美分。数值结果证明了该方法的有效性。
用于智能家居控制的脑机接口
摘要：一种新的通信通道称为脑机接口 (BCI)，它位于人脑和数字计算机之间。其目标是恢复残疾人的运动、恢复通信、恢复环境控制。使用该系统可以交替进行自然的通信和控制。神经肌肉通道是人体的有效通路，但 BCI 的人工系统绕过了这些通道。由于神经相互作用而产生的不同模式会导致大脑的不同状态。具有不同频率和振幅范围的不同波模式是由使用多个神经元执行的神经相互作用模式产生的。这些与神经元的相互作用导致较小范围内的放电。该项目处理头部传感器感知的脑信号。这些信号被分成数据包，然后将其传输到蓝牙等无线介质中。测量脑电波的单元将从传感器接收原始数据，并将其与微控制器接口。微控制器的输出数据被发送到家庭部分的操作过程，例如灯泡和风扇模块。根据 alpha 和 theta 波的振幅，家用电器的开启和关闭状态会有所不同。这有助于老年人和瘫痪患者轻松操作家用电器。由于智能技术近年来变得非常流行，这种智能技术在家庭控制中的应用非常有用和有帮助。关键词：BCI、EEG、神经交互、虚拟现实。
博士研究员：智能家居技术和能源管理中的数据分析和人工智能
您的研究将始终与商业合作，包括了解最先进的技术、确定商业创新研究差距、数据收集和清理、应用先进的数据科学模型、报告结果、将其转化为见解和建议并向学术界和商业界报告这项工作。
对称化智能家居：拓扑力量和物联网的新治理
本文探讨了物联网 (IoT) 的当前家庭应用（称为“智能家居”）如何改变场所营造的社会现象学意义。它将智能家居描述为一个拓扑连续体，可以根据软件应用程序如何将其嵌入式传感器和执行器重新部署为某些算法顺序来展开许多功能空间（针对各种可预测的用户行为和意图（例如就寝、锻炼和节能）进行优化）。这个曾经被埋没在人们日常生活中的连续体在智能家居中不断被重新挖掘出来，并重新分化为物联网的新服务领域。本文开发了一个拓扑框架来分析这种智能空间永久场所绑定背后的新形式的媒体权力，我称之为拓扑权力。为了实现这一目标，它借用了 Bernhard Riemann 和 Henri Poincaré 关于空间几何结构下的流形或多重性的数学思想。