清华大学人工智能研究院-人工智能之认知图谱-2020.8-239页.pdf

内容概要：本文档主要介绍并解析了智能密码钥匙在用户终端登录过程中所涉及的APDU（应用协议数据单元）数据。文中详细展示了使用Bushound工具从USB端口抓取的A1.txt数据文件，并通过具体实例解析了APDU签名命令报文、待签名数据、签名响应报文及其内容。此外，还提供了签名证书、签名算法（SM3withSM2）、签名原文、签名值以及PKCS标准格式（PKCS#7 attach）等关键信息，确保能够验证用户终端调用智能密码钥匙进行签名过程的真实性。 适合人群：对智能密码钥匙工作机制感兴趣的网络安全工程师、信息安全研究人员或有一定计算机网络基础的学习者。 使用场景及目标：①帮助技术人员理解智能密码钥匙的工作流程，特别是APDU协议的应用；②为研究数字签名机制提供实际案例支持，包括签名命令的构造与响应；③为开发者测试和验证签名过程的有效性提供参考依据。 其他说明：本资料不仅有助于深入理解智能密码钥匙的技术细节，也为相关领域的研究和开发提供了宝贵的实际操作经验和数据样本。建议读者结合实际应用场景，仔细研究提供的具体数据和协议细节，以增强理解和应用能力。

haos_ova-16.0.vhdx是 Home Assistant OS 16.0 版本的虚拟磁盘文件，主要用于在支持.vhdx格式的虚拟机环境中部署 Home Assistant 系统，具体作用如下： - 1. 方便虚拟机部署：.vhdx是微软 Hyper - V 等虚拟机软件常用的磁盘格式。haos_ova-16.0.vhdx包含了预配置好的 Home Assistant OS 系统环境，用户可在 Hyper - V 或其他支持该格式的虚拟机软件中直接导入，快速创建运行 Home Assistant OS 16.0 的虚拟机，无需进行复杂的系统安装和配置操作。 - 2. 确保系统一致性：Home Assistant OS 是专为智能家居管理设计的操作系统，基于 Linux 内核构建，集成了运行 Home Assistant 所需的所有依赖和组件。haos_ova-16.0.vhdx能保证用户安装的系统环境与官方标准一致，避免因手动安装导致的依赖缺失、版本不兼容等问题，有助于 Home Assistant 稳定运行，实现集成和控制各类智能设备的功能。 - 3. 适配特定虚拟机场景：与其他虚拟磁盘格式相比，.vhdx格式具有支持更大存储容量（高达 64TB）、电源故障时数据保护、大型扇区磁盘上性能表现更好等优势。如果用户使用 Hyper - V 虚拟机或其他偏好.vhdx格式的环境来部署 Home Assistant，该文件能更好地发挥性能，提供更稳定的使用体验。

haos_ova-16.0.vmdk 是 Home Assistant OS 16.0 版本的虚拟磁盘文件，主要用于在虚拟机中部署 Home Assistant 系统，方便用户快速搭建智能家居管理平台，具体作用如下： - 1. 便于虚拟机安装：.vmdk 是 VMware 等虚拟机软件常用的磁盘格式。haos_ova-16.0.vmdk 文件包含了预配置好的 Home Assistant OS 系统环境，用户只需在支持.vmdk 格式的虚拟机软件（如 VMware Workstation、ESXi 等）中导入该文件，即可快速创建一个运行 Home Assistant OS 16.0 的虚拟机，无需手动进行复杂的系统安装和配置过程。 - 2. 确保系统环境一致性：Home Assistant OS 是基于 Linux 内核专为智能家居管理设计的开源操作系统，该虚拟磁盘文件能保证用户安装的系统环境与官方标准一致，包含运行 Home Assistant 所需的所有依赖和组件，避免因手动安装导致的依赖缺失或版本不兼容等问题，有助于 Home Assistant 稳定运行，正常实现集成并控制各类智能设备的功能。 - 3. 降低部署门槛：对于没有专用硬件设备（如树莓派），或希望在现有服务器、NAS 等设备上测试或运行 Home Assistant 的用户，使用虚拟机是一种低成本且便捷的方式。通过 haos_ova-16.0.vmdk 文件，用户无需深入了解底层硬件驱动和系统安装细节，只需具备基本的虚拟机操作知识，即可完成 Home Assistant 的部署，轻松搭建起智能家居管理平台。

haos_ova-16.0.vdi 就是 “Home Assistant OS 16.0 版本的虚拟机‘预制盘’”—— 通过它，用户能在虚拟机中快速、稳定地启动 Home Assistant 系统，无需从零开始配置，尤其适合新手或需要在电脑上测试 Home Assistant 的场景。 - 其具体作用如下： 1. 简化 Home Assistant 安装流程 Home Assistant OS 是官方推荐的部署方式之一，但直接在物理设备或虚拟机中安装需要手动配置镜像、分区等步骤。而 .vdi 作为预配置的虚拟磁盘文件，包含了完整的 HaOS 16.0 系统环境，用户无需手动安装系统： 只需在 VirtualBox（或支持 .vdi 格式的虚拟机软件，如 VMware）中导入该文件，创建虚拟机并启动，即可直接进入 Home Assistant 的初始化界面，省去了镜像烧录、系统安装等繁琐步骤。 2. 保证系统环境一致性 HaOS 是 Home Assistant 官方定制的专用操作系统，集成了运行 Home Assistant Core 所需的全部依赖（如 Python 环境、数据库、网络服务等），而 haos_ova-16.0.vdi 作为官方或可靠来源的虚拟磁盘文件： 避免了因手动安装依赖缺失、版本不兼容导致的运行错误； 16.0 版本对应特定的 HaOS 更新（如修复漏洞、优化性能、支持新硬件等），适合需要使用该版本系统的用户。 3. 适配虚拟机场景，降低部署门槛 对于没有物理设备（如树莓派）或希望在电脑上测试 Home Assistant 的用户，虚拟机是低成本方案： .vdi 格式专为 VirtualBox 设计，直接适配虚拟机的存储逻辑，无需转换格式； 导入后可直接运行，无需了解底层硬件适配（如驱动、分区），新手也能快速上手。

在本项目中，通过数据科学和AI的方法，分析挖掘人力资源流失问题，并基于机器学习构建解决问题的方法，并且，我们通过对AI模型的反向解释，可以深入理解导致人员流失的主要因素，HR部门也可以根据分析做出正确的决定。

KNX智能家居系统培训资料 前言 欧洲安装总线EIB（European Installation Bus）是在上世纪九十年代初发展起来的一种通信协议，用户对建筑物自控系统在安全性 、灵活性和实用性方面的要求以及在节能方面的需求促进了这项技术的迅速推广。与此 同时，同样的需求在法国促进了Batibus技术的发展，欧洲家用电器协会（EHSA）也对家 用电器（又称白色电器）的网络通信制定了EHS协议。 1997年上述三个协议的管理结构联合成立了KNX协会，在这三个协议的基础上开发出KNX 标准。目前在家庭和建筑物自动化领域，KNX标准是唯一符合国际标准ISO/IEC 14543和欧洲标准EN 500990、CE 13321要求的开放式国际标准。 《KNX智能家居系统培训资料》是介绍KNX系统技术的基础资料，向广大的技术人员、项 目规划人员、系统集成商和操作人员介绍KNX系统的构成和应用，同时还介绍了有关系统 规划、安装、投运和扩展方面的知识。 KNX系统可使用多种通信介质，包括：双绞线、电力线和无线通信。本手册主要着重 介绍KNX 系统在TP（双绞线）中的基本知识和应用等。有关KNX系统在电力线和无线通信的介绍， 可以参考KNX标准资料介绍，资料下载网站：。 目录 一、KNX系统概论 3 1.智能家居的概念 3 标准简介 5 协会简介 6 4. KNX 技术简介 7 ．传输技术特点 7 ．拓扑结构 7 ．KNX传输介质 8 的发展 9 的优势 9 二、KNX 系统总线设备 11 1． 概述 11 2．总线设备的结构 12 3．KNX系统电源 14 4．三种配置模式的总线设备 14 三、KNX系统通信 16 1．基本工作原理 16 2．物理地址 18 3．组地址 19 4．组对象 20 ．标志 21 5．TP1位结构 23 6．TP1报文冲突 23 7．叠加数据和供电电压 24 8．TP1 电缆长度 24 四、KNX 系统拓扑结构 26 1．拓扑结构 26 2．物理地址 29 五、KNX传输技术 31 1．报文传输的时间需求 31 2．TP1报文确认 32 3．KNX总线访问 33 六、KNX报文的结构和寻址方式 34 1．控制字段 34 2．源地址 35 3．目标地址 36 4．路由计数和长度 37 5．实用数据 37 6．校验字节 40 七、ETS4-KNX项目设计：基本组态 40 1．ETS概述 40 2．ETS4 软件的使用 42 八、KNX系统的规划和设计 55 1．规划 55 2．系统设计 57 九、KNX应用 60 1．根据时间和室外照度控制办公室的照明 61 2. 场景控制 64 一、KNX系统概论 1.智能家居的概念 目前关于智能家居的定义又重新成为热门话题，有人把灯光和窗帘的控制看作是智能 家居，也有人把背景音乐看作智能家居，有厂家偏重于安防和对讲，有厂家炒作家庭影 院为智能家居等等。现在，我们从发展的眼光，站在生活者的平台上去看，以一个新的 主题表达出来，算是对智能家居新定义的补充。 智能家居是利用先进的计算机技术、网络通信技术、综合布线技术、依照人体工程学 原理，融合个性需求，将与家居生活有关的各个子系统如安防、灯光控制、窗帘控制、 煤气阀控制、信息家电、场景联动、地板采暖等有机地结合在一起，通过网络化综合智 能控制和管理，实现"以人为本"的全新家居生活体验。 智能家居中，核心在于系统的集成能力，即把灯光、遮阳系统、窗帘系统、HVAC暖通 空调系统、中央背景音乐系统、家庭影院系统、安防系统等完美的融合起来的能力。而 这个能力，很大程度上取决与该系统的开放性。这就需要一种标准，或者有一个大部分 设备厂家都能认可并采用的"语言"，即控制协议。这就牵涉到自动控制领域中的"现场总 线技术"，我们称之为Field Bus。这种技术要求控制与智能"本地化"与"模块化"，让控制系统的传感器与控制器都具 有独立的运算、处理、发送信号的能力，相互独立又相互联系，构成一个控制网络中的 "Internet"。 例举：传统的灯光控制方式与智能的灯光控制方式： 传统灯光控制方式 智能灯光控制方式 2.KNX标准简介 KNX 是家居和楼宇控制领域唯一的开放式国际标准，是由欧洲三大总线协议 EIB、BatiBus和EHS合并发展而来。KNX标准目前已被批准为欧洲标准 (CENELEC EN 50090 & CEN EN 13321-1)、国际标准 (ISO/IEC 14543-3)、美国标准 (ANSI/ASHRAE 135)和中国指导性标准 (GB/Z 20965)，已经成为"HBES技术规范- 住宅与楼宇控制"的国家标准化指导性技术文件。 KNX协议以EIB为基础，兼顾了BatiBus和EHS的物理层规范，并吸收了BatiBus和EHS 【KNX智能家居系统】是一种基于KNX标准的住宅和楼宇自动化解决方案，该标准源自上世纪九十年代欧洲的EIB（European Installation Bus）、Batibus和EHS协议的整合。KNX协会成立于1997年，负责维护和发展这个开放的国际标准，它符合ISO/IEC 14543和EN 50090、CE 13321等多国标准。 KNX系统的核心在于它的灵活性和多功能性，能够集成多个子系统，如照明、遮阳、HVAC、安防等，实现家居生活的智能化。系统集成能力是关键，这依赖于KNX协议，一种现场总线技术，允许设备间的独立交互和网络化控制。 在KNX系统中，通信介质多样，包括双绞线（TP）、电力线和无线通信。本培训资料主要关注双绞线（TP）的应用。系统设备包括总线电源、不同配置模式的总线设备等，它们通过物理地址和组地址进行识别和通信。报文传输涉及物理地址、组地址、组对象、控制字段、校验字节等要素，确保数据准确无误地传输。 系统规划和设计是KNX应用的重要环节，包括设备布局、网络拓扑结构的选择。KNX的拓扑结构可能包括线形、星形、混合型等，物理地址用于设备定位。报文传输时间需求、报文确认和总线访问机制保证了通信的高效和可靠性。 实际应用案例展示了KNX如何用于照明控制、场景控制等，例如根据时间和室外光照自动调节办公室照明，以及设置不同场景模式。ETS（Engineering Tool Software）是用于设计和配置KNX系统的软件工具，提供用户友好的界面来管理项目配置。 KNX系统的优势在于其开放性和互操作性，允许不同厂商的设备协同工作，降低了用户的设备选择限制。随着技术的发展，KNX将继续在智能家居和楼宇自动化领域扮演重要角色，推动更智能、更节能的生活方式。

疲劳驾驶监测系统是旨在通过技术手段及时发现驾驶员的疲劳状态，以预防可能由此引发的交通事故，保障行车安全。近年来，随着人工智能技术的快速发展，疲劳驾驶监测系统得到了长足的进步，尤其是在Android平台上，由于其开放性与广泛应用，结合嵌入式系统的高效稳定，疲劳驾驶监测系统得到了更为广泛的关注和应用。 本研究重点在于Android平台疲劳驾驶监测系统的嵌入式实现与优化。会对Android平台的系统简介、特点及优势，以及Android平台在疲劳驾驶监测中应用现状进行深入的探讨。随后，对疲劳驾驶的定义、分类、影响因素进行解析，并对现有的疲劳驾驶检测技术进行综述。为了更进一步，论文将深入探讨嵌入式系统的基础知识，包括嵌入式系统的概念、特点、开发环境以及编程基础。 在系统架构设计方面，论文将从系统总体架构设计、硬件设计模块，以及软件设计模块进行详细介绍。其中硬件设计模块涵盖传感器模块、数据采集模块和数据处理模块；软件设计模块则包含用户界面设计、数据处理与分析模块、数据存储与管理模块。这样的设计使得疲劳驾驶监测系统能够高效、准确地运行。 在算法实现方面，研究将着重分析疲劳驾驶监测系统所采用的信号处理算法，包括时频域分析方法和小波变换方法，以及特征提取算法和疲劳程度评估算法。其中特征提取算法将涉及机器学习和深度学习方法，而疲劳程度评估算法则包括疲劳度计算模型和疲劳程度预测模型。这些算法是疲劳驾驶监测系统核心，其准确度和效率直接影响系统的性能。 为了提高嵌入式系统的性能，研究将探讨系统的性能优化策略，主要集中在系统功耗优化上。优化策略的实施，旨在确保疲劳驾驶监测系统在实时监测的同时，尽可能降低能耗，从而延长系统的工作时间，并确保系统的长期稳定性。 本研究将对Android平台上疲劳驾驶监测系统的嵌入式实现与优化进行全面的分析与探讨，为相关领域提供理论与实践的参考。通过深入研究，本系统可望在降低交通事故率、保障驾驶安全方面发挥积极作用。

智能仓储物流系统是一种高效自动化管理仓库的解决方案，它利用先进的信息技术和自动化设备，实现货物的自动定位、存储、搬运和追踪。在这个毕设后端项目中，我们将关注的重点放在了如何构建一个能够接收并展示算法结果的系统界面，以提升仓储物流的决策效率和准确性。 该项目基于Java技术栈进行开发，Java是一种广泛使用的面向对象编程语言，具有跨平台、稳定性和高性能的特点，特别适合大型分布式系统的开发。在这个系统中，Java不仅作为后端的主要编程语言，还可能用于数据处理和算法的实现。 在智能仓储物流系统中，算法扮演着至关重要的角色。这些算法可能包括但不限于以下几种： 1. **库存优化算法**：通过分析历史订单数据和预测未来需求，确定最佳库存水平，避免过度库存或缺货情况。 2. **路径规划算法**：为仓库内的自动化设备（如AGV小车）规划最短或最优路径，减少搬运时间，提高效率。 3. **货物分类与分拣算法**：根据货物特性，自动进行分类和分拣，提高存储和出库的准确率。 4. **动态调度算法**：实时调整作业任务，以应对订单波动，确保资源的合理分配。 后端开发通常包括以下几个关键模块： - **数据接口**：设计RESTful API，让前端可以获取和提交数据，包括算法的结果。 - **数据库设计**：使用关系型数据库（如MySQL）或NoSQL数据库（如MongoDB），存储货物信息、库存状态、订单数据等。 - **业务逻辑处理**：实现上述算法，对数据进行计算和处理，生成可供前端展示的结果。 - **安全性**：设置身份验证和授权机制，保护系统免受未授权访问。 - **监控与日志**：集成日志记录和监控工具，以便于系统维护和问题排查。 前端部分则负责将后端提供的数据以直观、友好的方式展示给用户。这可能涉及到使用HTML、CSS和JavaScript，以及前端框架如React或Vue.js。界面设计应清晰易用，方便操作人员查看算法预测和当前仓库状态，同时支持交互操作，如输入指令、查看历史记录等。 这个毕设项目旨在通过结合Java后端技术和算法应用，构建一个能够实时展示智能仓储物流系统运行情况的界面。这样的系统有助于提高仓库运营的效率，降低人工错误，并为未来的自动化升级打下坚实基础。在开发过程中，还需要考虑到系统的可扩展性、性能优化和用户体验等因素，以确保系统的实用性和可持续发展性。

LF-AI-STREAM-AI人工智能资源是围绕LF-AI-STREAM和GB28181标准设计的，旨在整合人工智能技术与流媒体处理，为开发者提供一套完整的资源包。LF-AI-STREAMGB28181是一个开放标准，它规定了如何在IP网络上传输视频、音频和控制信息的协议，广泛应用于安全监控、视频会议等场景。在人工智能领域，这一标准结合了AI技术，提升了视频流分析的智能化水平，使系统能够更好地识别、分析和处理视频内容。 该项目采用多模块化设计，包含多个子项目，如iot-parent、iot-device、iot-system、iot-stream、iot-things等，这些模块涵盖了从设备、系统到流处理的各个方面。其中，iot-parent可能是整个项目的基础父模块，负责管理项目依赖关系和版本信息；iot-device关注于设备端的接入和管理；iot-system可能涉及整个系统的架构设计；iot-stream专注于视频流的处理；iot-things则可能与物联网设备和相关技术相结合。 在项目中，readme.txt文件是至关重要的文档，通常包含项目的基本介绍、安装指南、使用说明和注意事项，是用户了解和使用资源包的首要参考。pom.xml文件则涉及到Java项目管理和构建的配置文件，其中定义了项目的坐标、依赖关系、构建配置等，是基于Maven构建系统的重要文件。 .iot-infra文件夹可能包含了项目基础设施的配置和管理，包括网络、服务器、数据库等方面的设置；.idea文件夹则是IntelliJ IDEA开发环境的配置文件夹，它保存了IDE的个性化设置，便于开发者在不同的工作环境中保持一致的开发体验；.image文件夹可能用于存放项目中使用到的图像资源或者进行持续集成/持续部署(CI/CD)流程中的镜像文件。 整个资源包支持了AI技术与流媒体处理的结合，为开发者提供了丰富的模块和工具，无论是从单个设备接入到系统集成，还是流媒体的处理和分析，都能找到相应的解决方案和接口。开发者可以根据具体需求，灵活选择和组合这些模块，快速搭建出符合GB28181标准的智能化视频监控系统或流媒体应用。 此外，LF-AI-STREAM-AI项目中的标签表明其专注于人工智能技术，尤其在流媒体处理方面。在当前数字化转型和智能化升级的浪潮中，该项目的资源包能够帮助企业和组织更好地实现视频数据的智能分析和应用，提升业务效率和智能化水平。