87、普适计算中的隐私、安全与信任:上下文的关键影响

普适计算中的隐私、安全与信任:上下文的关键影响

普适计算概述

普适计算是一种让计算服务随时随地按需可用的理念。它主要涵盖了五个研究领域:
1. 移动计算 :允许人们在移动过程中使用熟悉的用户界面和应用程序。如今的个人数字助理(PDA)、笔记本电脑和部分手机都具备支持基本应用的能力。不过,这些小型、便携的设备容易成为盗窃目标,导致设备和敏感信息的丢失。
2. 无线网络 :为解决有线网络的局限性而发展起来,包括长距离(如GSM、GPRS)、局域网(如IEEE 802.11)和短距离(如IrDA、蓝牙)通信协议。但无线环境存在安全隐患,容易遭受窃听和恶意攻击。
3. 嵌入式计算 :通常是内置在大型系统、设备或物体中的小型专用计算机。虽然它们为普适计算做出了贡献,但由于资源有限,不支持大规模加密协议,可能会忽视隐私、安全和信任要求。
4. 基于传感器技术的上下文感知 :计算机系统通过分布在环境中的各种传感器(如温度、光强、运动和位置传感器)收集信息,以更好地适应用户和环境的需求。然而,这也涉及到个人信息的获取和隐私问题。
5. 人机交互(HCI) :从最初关注图形用户界面上文本和图形的显示,发展到现在通过直接操作物理对象来实现计算机接口。这要求数字信息的可用性和可控性与相关物理对象的处理方式相匹配。

下面是普适计算的主要研究领域及其特点的表格:
|研究领域|特点|
| ---- | ---- |
|移动计算|支持移动办公,但设备易被盗,信息有

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解应用能力。
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