11、智能家庭食品浪费减少的FWR架构解析

智能家庭食品浪费减少的FWR架构解析

1. FWR架构的传感网络
1.1 传感器节点

传感器节点采用基于Microchip的ATMega328PB - AU的低成本印刷电路板。微控制器工作频率为16 MHz,连接了温度(T)和相对湿度(RH)传感器、环境光传感器(ALS)以及惯性测量单元(IMU)。

各传感器特点如下:
| 传感器类型 | 型号 | 精度 | 分辨率 | 功耗 |
| — | — | — | — | — |
| 温度/湿度传感器 | HDCx系列(Texas Instrument) | RH精度±2%(典型),T精度±0.2 °C(典型) | 本应用用12位 | 1.3 µA @ 1sps |
| 环境光传感器 | OPTx系列(Texas Instrument) | - | 本应用用12位 | 1.8 µA @ 1sps |
| 惯性测量单元 | GY - 521模块(基于MPU6050,TDK - Invensense) | - | 加速度计和陀螺仪ADC 16位 | 最大接近10 mA |

传感器节点通过蓝牙低功耗(BLE)接口将数据发送到指定网关,也支持通过TCP - IP协议进行Wi - Fi通信,使用3.7 V LiPo电池供电,在特定条件下最少可工作50天。其固件可通过专用GUI利用空中下载框架更新,有整体版(60 mm × 48 mm)和紧凑型(39 mm × 48 mm)两种版本。

graph LR
    A[传感器节点] --> B[温度/湿度传感器]
    A --> C
内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全与AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程与代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获与WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行与vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令与网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件与端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写与能效优化策略。
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