38、远程监控与社交网络辅助生活平台中的隐私问题

远程监控与社交网络辅助生活平台中的隐私问题

1 引言

全球人口老龄化问题日益严峻,在未来 20 到 50 年,德国 65 岁以上人口占比将从 19% 增至超过 30%,未来 20 年需要医疗护理的人数将增加 58%。亚洲和欧洲的许多国家,如日本、意大利和西班牙,也面临着严重的人口老龄化问题。人口老龄化将导致全球医疗保健和养老金成本的总体上升,但同时也催生了一些能提高老年人生活质量的盈利性服务。

为了让老年人能够在自己家中实现自主、安全的生活,我们提出了一个在线平台。该平台结合了家庭无线传感器网络和基于个人资助者(Patrons)的社交网络方法,为老年人提供基于需求的护理。不过,由于资助者可能包括亲属、医生、朋友和商业服务提供商,这也引发了一系列隐私问题。

2 概念

2.1 用户群体

平台的用户主要分为两类:
- 老年人(Seniors) :65 岁及以上,退休或失业,大部分时间待在自己家中。他们在简易精神状态检查表(MMSE)中的得分至少为 23 分,未患有痴呆或认知障碍。从人口统计学特征来看,65 - 80 岁的人群中超过 60% 是女性,80 岁以上这一比例超过 70%;65 - 70 岁的人群中 18% 为独居,80 - 85 岁的人群中这一比例增至 53%。他们使用平台的动机,一方面可能是对预防性护理感兴趣,用于疾病和残疾的早期检测、诊断和预防;另一方面可能是需要平台提供的服务,或者两者兼具。
- 资助者(Patrons) :可以由多种群体担任,包括家庭成员、朋友、邻居、医疗人员或专业护理提供者。具体可分为以下几类:
-

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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