安全监督内核uVisor的智能家居端节点系统安全设计

本文将分析传统智能家居物联网端节点系统存在的安全问题,基于uVisor改进传统的端节点系统,保护智能家居端节点中的隐私数据和重要设备。以智能家居中空气检测应用为例,用改进的物联网端节点系统设计实现端节点,验证了基于uVisor改进的物联网端节点系统在较小的额外资源消耗下为端节点设备带来的安全性。

基于深度可分离卷积神经网络的关键词识别系统

关键词识别系统是智能语音交互系统的重要组成部分.本文使用Google语音命令数据集,探索使用传统卷积神经网络和深度可分离卷积神经网络在关键词识别任务中的应用,对两种卷积神经网络模型从识别率、计算量、内存消耗进行对比,并提出适用于受限设备的低资源、较高识别率的网络模型.实验结果显示无论传统卷积神经网络还是深度可分离卷积神经网络在关键词识别任务中的表现都优于传统的的隐马尔科夫模型和全连接深度学习模型,而深度可分离卷积神经网络进一步优于传统卷积神经网络.

一种基于Thread的IPv6智能家居解决方案

Thread是一种新兴的无线组网通信技术,专为家庭设备的连接所设计,不仅具有低速率、低功耗的技术特点,并在组网能力、可靠性、安全性以及IPv6支持方面具备突出优势,在智能家居领域有广泛的应用前景。本文将介绍该技术的特点,包括协议栈架构、组网方式,并应用Thread开源实现——OpenThread,提出一种基于IPv6的智能家居网络解决方案。