我很不願意把矛頭對準柯粉,畢竟卸下政治的一面,大家也不過就是平頭老百姓。但是我真的不得不批評一下,柯系網軍的詭辯話術。這種詭辯話術,讓台灣公共政策的討論品質江河日下,對國家社會是非常有害的。
😡 偷換概念的詭辯話術
柯系網軍的一個很大的詭辯話術,就是偷換概念,拿XX比雞腿,然後說XX跟雞腿一樣爛。這種話術就是騙不懂的人、騙那些沒有時間精力去追究真相的人。
但很不幸地,我們社會上絕大多數的人都是如此,包括我們自己。也因此這樣XX跟雞腿一樣爛的話術,再加上隱晦一點、去脈絡的修辭,就很容易削到社會大眾。連我自己有時候都會覺得,要破解這種柯式話術很費力氣。
剛才柯文哲在記者會上,就刻意把風向帶到禾馨診所身上。然後柯系網軍就開始炒作,禾馨診所的主事者蘇怡寧醫師,是政治立場偏綠;往正面解釋就是北市府看似一碗水端平,也把疫苗分配給不同政治立場的人;往負面解釋就是言下之意,禾馨和好心肝都在做壞事,大家一樣爛,沒有誰可以批評誰。
😡 打定主意要打泥巴戰的柯文哲
這其實就是一種「我爛你也沒多好」的泥巴戰話術。但不得不承認,要破解這樣的泥巴戰話術,必須花時間去掌握深一層的真相。因此泥巴戰話術很容易阻絕接下來的討論,讓究責不了了之。
稍微考究一下蘇醫師的說法就知道,禾馨並沒有做錯:人家是真的把旗下六間大型診所,千餘名屬於第一梯次員工,造冊上呈,堂堂正正地申請配發疫苗,並且按照現行規定把疫苗用在正當的用途上。而好心肝診所既沒有確切造冊上呈,而且還以「志工」的名義濫打「人情疫苗」。
禾馨和好心肝,根本完全是兩碼子事。柯文哲請不要在公開記者會上,用這種XX比雞腿的泥巴戰話術,來唬弄全國人民的智商,謝謝!
柯系網軍正在帶的另一個風向,就是「台北有好心肝又怎麼樣?高雄也有黃昭順啊!」但是這個風向相比之下就真的是弱到爆,只能讓柯粉道德自爽而已。首先,造冊管制,不是這一波疫苗開打,最基本最基本的程序嗎?高雄在造冊→指定地點→指定時間這件事上面做得是很紮實的,黃昭順充其量不過是撿到罐底而已。可是台北卻是連造冊都不確實,就糊里糊塗地把上千劑疫苗交給了好心肝診所。第二,高雄即使有零星的撿罐底事件,至少也做到了一線醫護人人有得打的前提,而台北還有數千名一線醫護被晾在那邊晒乾。
我無法接受柯系網軍的這種偷換概念。
😡 一個特別沒品的例子
再講一個比較沒有良心的例子,是我跟我臉友裡面的柯粉的一個極不愉快的對話。
前些日子柯文哲「要把病歷砸到石崇良臉上」的風波。結果早上還在喊病床生不出來,公開羞辱石崇良,晚上就說台北市可以把專責病床擴增到一千兩百床。
我看了當然覺得柯很沒品。他明知道台北市還可以生出病床,為什麼不hold住一下,或請阿中部長調度隔壁縣市代打一下?這麼急著砲打指揮中心,這是做事的正確態度嗎?台北市事先準備不周全,兩手一攤說擺爛,結果轉頭又生出一堆病床,這種做事方式,支援縣市看在眼裡,豈不很不是滋味?
結果我那個柯粉臉友就嗆我,說「同島一命」,大家幫忙是應該,為什麼要計較這麼多?
這種給你方便當隨便,用「同島一命」來對他人情緒勒索的話術,已經很沒品了。但他接下來有句話更是徹徹底底激怒了我。他說:當初高雄氣爆,也不是沒用到外縣市的資源,為什麼支援縣市就不跟高雄計較?
哪壺不開提哪壺,這句話完全批到了我這個高雄人的逆鱗。但退一步想,這種修辭,其實也是柯系網軍慣常的偷換概念話術。
要辨明事理也很簡單:在「丟病歷」事件發生的兩週之前,陳其邁已經準備好兩千多張專責病床在那邊了;台北坐擁八大醫學中心,有全國最大的市立聯醫系統,不可能生不出這個數目。如果柯文哲稍有警覺心,兩個禮拜還不夠他準備的嗎?
而高雄氣爆是可以預先做準備的事情嗎?是兩個禮拜前就叫你準備好病床,我今天要氣爆嗎?拿高雄氣爆來比台北擺爛,是可以這樣比的嗎?
瞭解到這個事理,就知道台北市長氣爆事件,和高雄氣爆事件,完全不是同一個概念。會講這種話的柯粉,不但敗人品,連邏輯都站不住腳。我很少決然絕然討厭一個人,但這個柯粉永遠失去了我的尊敬。
😡 萬用的「3+11」大黑鍋
柯粉也很喜歡什麼事情都拿「3+11」來給柯文哲的種種失職來開脫(當然我們現在知道了,萬華群聚案時間早於華航機師案,「3+11」根本揹了個大黑鍋)。
但我也要說,「3+11」不是可以拿來幫柯文哲開脫的理由。
機師隔離要幾天,這是一個很困難的權衡,畢竟機師的工作就是出國,一直實施十四天強隔離,給身心帶來的負擔很大。再者,再嚴格的規定,也擋不了不自律的人。台灣不是新疆,沒有那麼多的維穩預算可以緊緊控制住每一個人(話說柯文哲好像很喜歡講國民素質齁…)。
科學證據顯示,「3+11」不是這次疫情的起因。而即使這件事有漏洞,也是在防疫實踐中不得不面對的風險狀況。
但是柯文哲的諸多失政,是「明知道可以做卻不去做,或故意唱反調」。
包括萬華社區感染剛開始的時候,就放棄疫調匡列,推託說人數太多疫調不可能,或說特種茶室管理困難。但是人家陳其邁,在牌仔間群聚案一次爆出十四例的時候,也就紮紮實實下去疫調做匡列,最後成功守住,到現在高雄已經連三天加零。賭場管得到,難道特種茶室管不到嗎?而台北坐擁全國最大、素質最佳的公務員體系,難道就不能大規模做疫調,而不是連嘗試都懶嗎?
拿指揮中心必然要面對的防疫風險,來為柯文哲的不作為來做開脫,我覺得這真的是一種很沒品但是又很有效的詭辯話術。
😡 聽其言,觀其行,人焉廋哉?
不得不承認,詭辯話術很沒品,卻有效。尤其在特定媒體與蜂擁而上的網軍,再加上外圍柯粉的強力放送之下,大多數時候理直的那一邊反而挨揍挨得最慘。
作為一個貼錢的負1450,我真的也拿不出善策。人家就是有媒體幫忙,而且還有一批統一指揮、到處出征的網軍。我們能做的,只有盡力反擊而已。
而我們能給大家的建議,就是當柯文哲和柯系網軍又在帶什麼風向的時候,能夠多花那麼一分鐘,去回歸常識,想想事情的真相是什麼?柯背後的動機是什麼?
多一點給自己的思考訓練,就多一分對柯文哲詭辯話術的看透。在此與版友諸君共勉之。
(圖片來源:《情色漫畫老師》)
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過1萬的網紅高雄市議員鳳山黃捷,也在其Youtube影片中提到,2019-04-17 #15mins衛環委員會質詢 #環保局 1.要求擬定《高雄市生煤管制自治條例》 從臨時會要求到現在,環保局承諾過了還是什麼都沒做,今天局長更以「中央已修空污法,地方沒有評估必要」#拒絕研擬!高雄不值得要求更嚴格的標準、不能要求更好的空氣品質是嗎?消極怠惰的態度實在令...
品質管制例子 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
佈署 IoT Edge 和霧運算技術以開發智慧建築服務
2021年2月19日 星期五
《3S MARKET》這篇報導把物聯網的架構與實作,描寫的非常詳細,雖然在建築的細節上描述不多,但報導中也提及這是個實際驗證,可適用在很多的場域。不知道,有多少人真正看得懂?當然,連這篇都看不懂的人,就別說他真正了解物聯網、Edge 與 Cloud。
事實上這篇報導的描述不難了解,真正物聯網與邊緣運算的挑戰,是在實作。實作真正面臨的,是這些數據處理、融合、分析上的完整度,還有 —— 找到實作的場景!
摘要
基於 SoC 架構的嵌入式系統的進步,使許多商業設備的開發變得足夠強大,足以運行操作系統和複雜的算法。這些設備整合了一組具有連通性、運算能力和成本降低的不同感測器。在這種情況下,物聯網(IoT)的潛力不斷增加,並帶來了其他發展可能性:「事物」現在可以增加數據源附近的運算量;因此,可以在本地系統上,佈署不同的物聯網服務。
這種範例稱為「邊緣運算」,它整合了物聯網技術和雲端運算系統。邊緣運算可以減少感測器與中央數據中心之間,所需的通信頻寬。此方法需要管理感測器、執行器、嵌入式設備,和可能不連續連接到網路的其他資源(例如智慧手機)。這種趨勢對於智慧建築設計非常有吸引力,在智慧建築設計中,必須整合不同的子系統(能源、氣候控制、安全性、舒適性、使用者服務、維護和營運成本)以開發智慧設施。在這項工作中,分析和提出了一種基於邊緣運算範例的智慧服務設計方法。
這種新穎的方法,克服了現有設計中與服務的互操作性,和可伸縮性有關的一些缺點。描述了基於嵌入式設備的實驗架構。能源管理、安全系統、氣候控制和資訊服務,是實施新智慧設施的子系統。
1. 簡介
建築自動化系統使用開放式通信標準和介面,可以整合多種不同的建築控制規則,例如供暖、通風、空調、照明和百葉窗、安全功能和設備。但是,現有建築物通常不具有這些系統。
通常,每種安裝類型都提供特定的服務:供暖通風和空調(HVAC)控制氣候服務,攝影機和感測器提供安全服務等。僅當設計能源管理系統時,不同的子系統相關,但僅透過以下方式,連接建築物的能源管理系統。能源管理服務,集中在專用軟體中。
對於使用者和維護技術人員來說,提供不同服務的不同製造商,發現很難整合新的服務和功能。自動化建築將用於控制和數據採集的軟體,與工業協議和介面整合在一起。此外,將新服務整合到這種解決方案中並不容易,這取決於已安裝軟體的開發。
這些工業發展還為能源管理,提供了雲端連接解決方案和智慧服務。這些服務,也在集中式電腦系統中開發。數據被傳輸到這些系統或雲端進行分析。本文提出使用佈署在物聯網(IoT)技術中的邊緣和霧運算範例,主要有兩個目的:
A. 在自動化和非自動化建築物中,促進新的智慧和可互操作服務的整合(整合)。
B. 允許在建築物的所有子系統之間,分配智慧服務(互操作性)。
透過該建議,可以促進建築物子系統之間的關係。它還促進創建新的智慧服務(例如,新的分佈式智慧控制算法;使用電源管理捕獲的數據,來檢測人類活動;捕獲設備連接的模式辨識,運算可再生電力預測,在安全服務中使用電力數據等)。在這項工作中,我們設計了一個中間軟體的體系結構,該體系結構具有兩個主要層,這些層基於嵌入式設備、IoT 通信協議和硬體支援,來開發人工智慧算法(圖1)。
為了實現這一目標,我們在建築物的設施中添加了兩個概念等級:邊緣節點和霧節點。每個等級都有不同種類的設備和功能。我們佈署並實現了基於層的中間軟體的體系結構,以對模式進行實驗。
本文的組織結構如下:第 2 節回顧了智慧建築技術,建築物中的 IoT 佈署以及邊緣運算範例。第 3 節提出了一種在建築物(自動與否)中佈署邊緣和霧運算範例的方法。第 4 節介紹了進行的實驗。最後,第 5 節介紹了結論和未來的工作。
2. 相關工作
本節介紹與這項工作相關的主要研究領域。首先,我們在分析雲端運算層之後,回顧了基於邊緣運算範例的資源和服務供應。最後,我們研究了實現智慧建築的技術,並在最後的小節中,總結了先前研究的貢獻。
2.1. 邊緣運算資源和服務供應
最近,網路在兩端被標記為「邊緣」和「核心」,以查明處理發生的位置。邊緣端靠近數據源和使用者,核心端由雲端伺服器組成。透過這種方式,邊緣運算範例將運算推送到 IoT 網路的邊緣,以減少數據處理延遲,和發送到雲端的數據數量。基於雲端的後端,可以處理對時間不太敏感,或源設備本身不需要結果的處理請求(例如,物聯網網路狀態下的大數據分析)。
在邊緣運算資源供應方面,正在進行的 Horizon 2020 RECAP 項目,提出了一種整合的雲端 - 邊緣 - 霧端架構,目的在解決應用放置、基礎架構管理和容量供應。雲端/邊緣基礎架構監控功能豐富了應用,基礎架構和工作負載模型,這些模型又被回饋到優化系統中,該系統可以協調應用並持續配置基礎架構。
徐等人進行的研究。 提出了一種用於邊緣運算的實用感知資源分配方法,稱為 Zenith。借助 Zenith,服務提供商可以與邊緣基礎設施提供商,建立資源共享合同,從而允許延遲感知資源調配算法,以滿足其延遲需求的方式,來調度邊緣任務。
邊緣節點資源管理(簡稱 ENORM),是管理邊緣/霧節點資源的框架,可透過監控應用需求,來自動擴展邊緣節點。可以透過靜態優先等級分配,來確定特定應用的優先等級。供應和自動縮放機制,是基於線性搜索的相對簡單的實現。
當源本身是可行動的時,邊緣雲範例也是可行的。 Chen 等人研究了行動設備向邊緣節點(特別是在無線電接入網路邊緣)的智慧運算分流。在這項工作中,作者提供了任務卸載算法,將分佈式運算卸載決策表述,為多使用者運算卸載功能。在同一項工作中,Wang 等人研究了聯合協調卸載任務,到多個邊緣節點的問題,並提出在邊緣等級引入及准入控制,以及兩階段調度方法,與傳統的最近邊緣選擇方法相比,改進了卸載性能。
2.2. 雲端運算服務配置
就社會和行業採用資訊技術而言,雲端運算範例是最具創新性的策略之一。提供的優勢提高了效率,並降低了成本,同時提供了可透過 Internet,普遍存取訪問的按需 IT 資源和服務。
當前,雲端運算服務種類繁多,甚至如何提供,這是一個受到廣泛研究的主題,正在提出許多的方案。甚至有評論總結了雲端運算範例的相關研究。
本小節介紹了有關以下問題的先前工作,這些問題與本手稿的主題有關:(i)安全性; (ii)服務品質(QoS); (iii)提供邊緣服務。
(i)安全是雲端運算中一個具有挑戰性的問題。雲端服務位於應用環境之外,並且超出了防火牆的保護範圍,因此,需要附加的安全層。另外,邊緣和霧運算應用的行動性和異構性,使得難以定義單個過程。因此,需要一種分佈式安全策略。
此外,必須有一個標準化的環境,才能正確解決此問題,並指定霧運算和邊緣設備,如何相互協作。網路邊緣上的多個霧節點之間的敏感數據通信,需要資源受限的事物的輕量級解決方案。另一個與安全性相關的問題是數據位置。在雲端中運行數據分析是很常見的。因此,關於數據安全或隱私的公有雲與私有雲的爭論就出現了。
(ii)分配給雲端應用的資源,通常是根據合同規定的服務水準協議(SLA)所設置的。但是,實際上,由於偶爾執行大量事務,而導致分配的基礎結構飽和,可能會出現瓶頸。為了解決此問題,可以在資源可用時,動態擴展雲端基礎架構。當前,最具創新性的趨勢,目的在建構自動 SLA 合同合規系統。在 Faniyi 和 Bahsoon,以及 Singh 和 Chana 進行的研究中,可以找到與品質服務管理相關建議的詳盡綜述。考慮到這一點,提出了幾種策略來預測,應用的資源需求和 QoS 的要求。最近的工作試圖將安全性和 QoS 問題結合起來,以提供全面的性能指標。
(iii)最後,濫用雲端服務,是該領域的另一個問題。物聯網環境是霧和邊緣設備不斷加入或離開,動態的執行前後關聯。因此必須在網路邊緣提供彈性的服務。為此,在網路的可用設備之間,共享應用工作負載,可以為高階運算應用提供靈活性。提出了可靠的服務供應方法,來為系統提供更高的彈性,並提供靈活和優化的雲端服務。
在本主題中,將雲端框架和中間軟體技術,設置為與雲端層,以及具有不同介面操作系統,和體系結構的設備之間,進行通信的平台。
2.3. 物聯網在建築服務工程中
物聯網開發為在建築物上,開發數位服務提供了新資源。建築物中常見的物聯網應用,包括節能的過程環節、維護改進、雜務自動化和增強安全性。由於全球變暖,建築物的節能是一個重要的課題。
物聯網技術引入智慧建築,不僅可以減少本地溫室氣體排放,還可以將減少溫室效應擴大到更大的領域。目前,物聯網還被用於建築領域,以協助設施管理。物聯網使營運系統能夠提供更準確和更有用的資訊,從而改善營運,並為房客租戶提供最佳體驗。有基於物聯網的建議,這些建議顯示建築系統,如何與雲端進行通信,並分析所獲取的數據,以開發新的業務見解,從而能夠推動真正的增值和更高的績效。
實驗研究顯示,物聯網平台不僅可以改善,工業能源管理系統中實體的互連性,而且可以降低工業設施的能源成本。 FacilitiesNet 表示,建築物聯網(BIoT)正在推動我們獲取資訊,彼此互動和做出決策的方式發生重大轉變。BIoT 不僅與連接性或設備數量有關,而且還與交付實際和相關結果有關。當前,有很多基於物聯網的智慧家庭應用的例子。
然而,智慧設備或「物」,僅僅是連接到網路的設備或嵌入式系統。增值來自設計協調系統,和提供智慧服務,以提供實際收益的能力。這些特徵基本上,取決於對不同類型連接事物的異質性,及其互操作性的管理,並取決於數據處理提供的情報潛力。
Tolga 和 Esra 進行的研究得出的結論是,就智慧家庭系統中的軟體和硬體而言,物聯網技術尚未變得穩定。原因之一,有可能是物聯網技術仍處於發展階段。McEIhannon 所撰寫有關物聯網應用的邊緣雲和邊緣運算的未來,其評論得出了類似的結論。這篇評論提到概念和發展,目前還處於早期階段,從學術和行業的角度來看,許多挑戰都需要解決。
物聯網帶來了新的機會,但許多企業仍在尋求了解和分析,其將如何影響,並與現有的 IT 結構和管理策略整合。為此,必須創建專門的使用模式和技術,來彌合這一差距。
2.4. 發現
以下結論闡明了這項研究建議的新穎之處:
雲端運算作為「實用」的一般概念,非常適合智慧家庭應用的常規需求。但是,在某些情況下,將所有運算都移到雲端中,是不切實際的。
邊緣計算作為一種計算範例而出現,可以在物聯網設備生成的數據附近執行計算。這種範例可能有助於滿足最新應用的安全性和 QoS 的要求。
當前,控制子系統的高級建築設施,通常使用 Internet、IoT 協議和 Web 服務。專有系統是使用標準的 Internet 通信協議設計的,用於管制和監控。先前的工作顯示,基於無線感測器網路、Web 介面和工業控制模式,用於氣候控制、電源管理或安全性的控制系統,使用不同的監視和控制技術。監控應用分析,得自監控和數據採集系統中的這些子系統。對於不同的子系統,有不同的解決方案。考慮到上述情況,本工作中提出的模式,引入了以下新穎元素:
A. 介紹了一種分層架構(整合了邊緣和霧端等級),以及提供子系統之間互操作性,以及在建築物控制中開發智慧服務的方法,該方法使用了邊緣和霧端範例,這些範例將 IoT 協議整合在一起,並在本地 Intranet 中操作 AI 技術,讓雲端服務的通信層,完善了該層的架構。
B. 介紹了一種基於使用者為中心的方法,用於在互操作性需求下設計、驗證和改進新服務。
C. 該提案允許使用可以在已建的建築物中,實施的非專有硬體和軟體系統。
3. 計算模式設計
建築物中的設施子系統分為有照明、氣候、能源、安全、警報、電梯等。在自動化建築中,這些子系統由專門的控制技術控制和監控。在非自動化建築物中,不存在這些服務,並且子系統透過電子和電氣方式進行控制。在這兩種情況下,所有子系統都為建築營運,提供必要的服務。
從邏輯上講,每個子系統都在其場景中起作用,並且不能與其他子系統互操作。嵌入式電子控制器和連接的不同感測器,可以使每個子系統自動化。這些服務都是基於直接反應性控制規則。除了嵌入式控制系統和感測器之外,通信技術(基於 Internet 協議)和新的行動設備還為開發管制、監控和數據訪問服務,提供了新的可能性。
在智慧型動設備上開發,並連接到 Web 伺服器的人機介面和專用應用,是近年來已實現的服務的範例。每個子系統中的專家(氣候、安全性、電源等),都具有可以轉換為專家規則的知識。這些規則被轉換為用於管理、維護、控制、優化和其他活動的控制算法。這些規則是可以,在可程式設備上編程和實現的。但是,它們是靜態的,不會在出現新情況時發生變化,並且不能互操作,也無法適應每個安裝的特性。
例如,氣候或安全專家決定,如何使用標準啟動條件,來配置每個子系統。每個控制規則僅在一個子系統(此範例中為氣候或安全性)中工作,因此,這些子系統之間沒有互操作性。考慮到這種情況,提出的模式有助於並允許,基於不同子系統的互操作性,來整合新的數位服務,並將人工智慧(AI)技術的新服務,引入當前設施。
例如,諸如電梯控制的設施,可以用於安全服務或建築能源管理服務。氣候控制設施,可以與安全子系統整合在一起。整合到模式中的天氣預報軟體系統,可以由能源管理服務,或建築物空調服務使用。
目的是讓每個子系統中的專家,參與設計整合服務,並將所有子系統轉換為可互操作的系統。該模式會開發自動規則,並允許在考慮安裝行為本身的情況下進行決策。該模式基於一個過程,該過程包括四個開發階段(圖2)和分為不同級別的硬體 - 軟體體系結構(圖3)。該體系結構的主要等級,是邊緣等級和霧等級。這兩個層次介紹了在建築物中,應用物聯網技術的新穎性。下面介紹了模式的各個階段(分析、設計、實施和啟動)。
.分析:在此階段確定了不同的專家使用者(氣候、安全、電力、水、能源、管理人員,以及資訊和通信技術(ICT)技術人員)。諮詢專家使用者,以指定需要控制的主要過程。資訊通信技術專家作為整合環節,參與了這一過程。第一種方法產生了設計控制規則,和潛在服務所需的事物(對象)。在此階段,使用以使用者為中心的方法,並捕獲子系統的需求。
.設計:我們提出了一個三層架構(邊緣、霧端和雲端),如圖 3 所示。
.實施和數據分析:在此階段中已安裝和整合了子系統。服務基於每個子系統中的規則,分析事物(對象)生成的數據,以設計基於機器學習的服務。
.啟動:最初,在每個子系統的監督下制訂專家規則。然後,使用回饋過程安裝規則。最後,透過人工智慧技術,可以推斷出自動的和經過調整的規則。
3.1. 分析與設計
專家使用者對此過程,進行不同的審查。以使用者為中心的技術,用於設計整合流程。目的是獲得所需的所有事物(對象),它們之間的關係,以及潛在的服務。一旦指定了事物(對象)和服務,就必須關聯通信協議和控制技術。選擇了物聯網協議和嵌入式控制器;提出了人機介面;指定了邊緣層和霧層及其功能;分析專家規則和智慧服務。最後,提出了維護和操作方法。所有這些任務在專家技術人員,和資訊技術專家之間共享。
結果是事物的定義,它們之間的關係,以及與邊緣和霧層的交互作用。該過程中代表了建築物的所有子系統,數據感測器、執行器、控制器、規則和過程經過設計,可以整合所有子系統。數據集、對象和設備,由物聯網概念表示。事物由具有狀態和配置數據的實體,和前後關聯組成。事物數據位於霧和邊緣節點中,儲存的不同配置中的關聯性。
事物以數據向量表示:[ID、類型、節點、前後關聯情境]。
– ID是辨識碼。
– 類型可以是感測器、執行器、變量、過程、設備、介面、數據儲存,或可以在 IoT 生態系統中寫入、處理、通信、儲存或讀取數據的任何對象。
– 節點指定建築物子系統、功能描述、層類型(邊緣、霧端、通信或雲端)、IoT 協議和時程存取訪問。
– 前後關聯表示在 IoT 生態系統中,用於發布或讀取數據的時間、日期、位置,與其他事物的關係、狀態和訪問頻率。
表 1 是由事物([ID、類型、節點])。所有事物都可以訪問配置文件(CF),以了解如何使用可用數據,以及如何使用適當的訪問權限配置新數據。前後關聯數據位於內建記憶體,或是靜態儲存。使用定義的事物,設計不同的控制規則。這些控制規則是分佈在連接到網路的不同嵌入式系統中,控制過程的一部分。事物表示佈署在安裝的不同子系統中,所有的可用資源。在此等級上,設計師對所有事物進行分析、指定和關聯。基本控制算法是使用此資訊實現的。配置關聯性允許層和設備之間,所有事物的互操作性。
在此階段的另一級設計,必須提出物聯網管理中,使用的節點要求和規範。設計的流程和服務,將在邊緣或模糊節點中實施。必須指定每個節點,以確定其內部功能、通信及其服務。在獲取數據的地方,開發了智慧和處理能力。邊緣和霧層的節點,位於數據感測器、執行器和控制器附近。本文提出的方法,使用具有兩個功能的兩層(邊緣和霧端)。每一層都可以佈署互連節點的網路,以促進互操作性。
邊緣和霧層的功能是:
邊緣層功能:在連接感測器/執行器的嵌入式設備上,開發的控制軟體。某些 AI 算法可以安裝在邊緣節點上。中央處理器(CPU)和計算資源有限。安裝了通信介面,以允許在本地網路中進行整合。
霧層功能:局域網級別的通信、AI 範例、儲存、配置關聯性和監控活動。霧節點透過處理、通信和儲存,來處理 IoT 的Gateway、伺服器設備,或其他設備中的數據。在此等級實施本地、全球的整合服務。利用這些節點的硬體、軟體和通信功能,開發了基於機器學習範例的算法。霧層設備還可以在很少單位的設施或服務中,執行邊緣節點功能。
透過這兩個等級,可以優化建築設施,以獲得不同子系統之間的整合和互操作性。
表 1 顯示了每件事與關聯性配置,和節點規範的關係。節點標識其所屬的子系統(控制、能源、氣候等),層(霧端、邊緣、通信和雲端)及其執行的功能。
3.2. 架構設計
在分析和設計階段,獲得對象(事物)及其關係。規範和要求用於實現每個層。實施取決於提供所需功能的設計,和現有技術(硬體、通信和軟體)。在此階段,開發了一種適合現有設施的體系結構。物聯網協議提供互操作性,而 AI 範例則提供了適應性和優化性。邊緣運算節點用於控制設備,霧運算節點安裝在本地網路節點上。這些等級為配置、安裝和運行新流程,提供了強大的資源。
物聯網協議,傳達所有子系統數據。每個子系統由對象/事物(虛擬等級)組成,安裝為可連接的感測器/執行器/控制器設備(硬體等級)。
物聯網通信中,針對建築場景建立的要求是:標準協議、低功耗、易於存取訪問和維護、支援整合新模組,非專有硬體或軟體,以及低成本設備。
MQTT 協議,是目的在用於提供整合和互操作性資源,異構通信場景的主要物聯網協議之一。該協議被提議作為感測器、執行器、控制器、通信設備,和子系統之間的通信範例。
MQTT 協議的一些主要功能,在不同的著作中有所顯示,這使其特別適合於這項研究。他們之中有一些是:
.它是針對資源受限的場景開發的發布 - 訂閱消息協議。
.它具有低頻寬要求。
.這是一個非常節能的協議。
.編程資源非常簡單,使其特別適合於嵌入式設備。
.具有三個 QoS 等級,它提供了可靠和安全的通信。
MQTT 開發了無所不在的網路,該網路支持 n-m 節點通信模式。任何節點都可以查詢其他節點,並對其進行查詢。在這些情況下,任何節點都可以充當基地台的角色,能夠將其資訊傳輸到遠端處理位置。無處不在的感測器網路(USN)中的節點,可以處理本地數據。如果使用 Gateway,則它們具有全局可訪問性;他們可以提供擴展服務。
節點(邊緣或霧),可以具有本地和全局存取訪問權限。這些設施具有不同的可能性和益處。本地數據處理,對於基本過程控制是必需的,而全局處理則可用於模式檢測和資訊生成。從這個意義上講,擬議的平台使用了組合功能:連接到 IoT 雲端服務,本地網路區域上不同的 USN。在這種情況下,運算層(邊緣或模糊等級)將用作控制流程和雲端服務之間的介面。該層可以在與雲端進行通信之前,進行處理數據。
實現邊緣和霧端運算節點需要執行三個操作:
.連接和通信服務:所有設備必須在同一網路中,並且可以互操作。所有感測器和執行器都可用於開發服務。此活動的一個示例,是在 Internet 上遠端讀取建築物的電源參數、環境條件和開放的天氣預報數據。此活動中應實現其他功能,例如連接的安全性、可靠性和互操作性。
.嵌入式設備(邊緣運算層)中的控制算法和數據處理:在此活動中,這些設備中實現的基本控制規則和數據分析服務,可以開發新功能。此階段可以應用於數據過濾、運算氣候數據或分析功耗、直接反應控製,或使用模式辨識技術檢測事件。
.Gateway 節點(霧運算層)上的高階服務:此等級使用和管理 AI 範例,和 IoT 通信協議。霧運算節點對數據執行智慧分析,對其進行儲存,過濾並將其傳遞到不同等級,以糾正較低級別的新控制措施,或者生成雲端中服務感興趣的資訊。此階段的應用示例,包括分析新模式、預測用水量,或功耗、智慧檢測和其他預測服務。
3.3. 測試與回饋
在測試階段使用標準方法,邊緣和霧層提供不同的功能。提出了針對不同子系統的機器學習模式,並且可以將其安裝在邊緣或霧節點上。必須執行以下操作,來測試機器學習應用:
A. 定義和捕獲數據集:必須辨識、捕獲和儲存主要變量。在不同的建築子系統中,過程數據集是由連接到邊緣層的感測器捕獲的數據。使用通信協議監控和儲存數據集。一個案例是電表,該電表在配電盤中連接到嵌入式設備(邊緣節點),該嵌入式設備傳送電力數據,以在霧節點設備中儲存和處理。
B. 訓練數據集和形式辨識模式。先前數據集的一個子集,用於訓練不同的模式。評估針對從未用於訓練的數據測試模式,此過程的結果已由專家使用者驗證。目的是獲得一組代表性的結果,以了解模式在現實世界中的表現。
C. 實際場景中的驗證:必須在邊緣和霧節點上,實施新的服務和控制算法。這些模式具有用於分析數據,實施特定模式,並使用結果開發最佳參數的算法。在此階段,可以修改或進行改善模式。
D. 用統計術語和模式演變,得出測試結果:基於 AI 算法的模式而將產生近似值,而不是精確的結果。分析應用結果以確定置信度,並允許模式演化。該活動支持開發新的 AI 服務,或對已實現的算法進行修改。有監督的自動更改,是維護和改進系統的過程。此階段的過程,包括所有模式層。
建議對使用邊緣和霧,任何的安裝進行這些活動。如前所述,該模式既可以安裝在既有舊的建築物中,也可以安裝在新建築物中。對於新建築設計,基於建議模式的安裝更易於整合。此外,可以提供的服務的潛力,也使其對於既有建築物具有吸引力。
4.在建築子系統中,實施智慧服務
該模式在預先存在的住宅建築物上,進行了測試。設計和實施電源管理、管制和監控服務。物聯網協議(MQTT 和 HTTP)和 ML 範例,用於建議的層體系結構。基於 KNN 的機器學習方法,和樹決策算法用於管理功耗(家用電器),和可再生能源發電(風能和太陽能)。使用房屋中的霧節點,在雲端平台上實現監控和統計數據。該節點連接到控制可再生,和家用電器子系統的不同邊緣節點。
在圖 6 中,邊緣節點,整合在先前安裝的可再生子系統中。透過邊緣層上的這種新設備、電源管理、安全控制和操作流程得以整合,並且可以與其他子系統互操作。可以設計新的智慧服務。邊緣節點將數據傳輸到霧節點 Gateway,該 Gateway 管理功耗和發電,並控製家用電器。該節點中的輸入,是可再生能源發電的數據。輸出控件是 ON-OFF 開關,用於優化發電、安全性和操作。
4.1. 分析與設計
分析了住宅建築,以設計電源管理,安全和控制服務。 在第一種方法中,所需的主要事物(對象),它們之間的關係和不同的服務,如表 2 所示。
4.2. 執行
分析房屋中的建築子系統,以整合這個執行模式層:邊緣控制、霧服務,與雲端的通信和雲端服務。 選擇了本實驗工作中使用的感測器、執行器和控制過程(事物)。 表 3 列出了使用的嵌入式設備。
家庭服務中的控制過程,需要反應時間和互操作性。人機介面、數據存取訪問和分析服務,是本地和雲端運算上的服務。上面提到的兩個需求,都使用不同的協議處理:控制/通信上的 MQTT,和雲端服務上的 HTTP(RESTful API)是用於整合,並使所有子系統互操作的 IoT 協議。在提出的該層模式中,還使用 MQTT 協議、控制、數據處理,以及使用 RESTful 協議,到雲端的數據通信,來開發機器對機器(M2M)應用。
MQTT 使用開放的消息協議,該協議可以將遙測樣式的數據(即在遠端位置收集的測量結果),以消息的形式,從設備和感測器,沿著不可靠或受約束的網路傳輸,到伺服器(BROKER)。消息是簡單、緊湊的二進制數據包,有效載荷(壓縮的標頭,比超連結傳輸協議(HTTP)少得多的詳細資訊),並且非常適合推送簡單的消息傳遞方案,例如溫度更新或移動通知。例如,消息也可以很好地用於,將受約束的或更小的設備,和感測器連接到 Web 服務。
MQTT 通信協議,使所有對象可以互操作。透過此協議實現的發布者和訂閱者模式,可以互連所有設備和事物。該通信層由安裝在霧節點上的代理設備管理。不同的發布者和訂閱者,在不同的節點上實現。安裝了一個 Gateway 設備(霧節點)和兩個嵌入式控制器(邊緣節點),來控製家用電器和電源管理。事物和流程佈署在所有節點上。
邊緣節點控制子系統,霧節點根據決策樹,以及專家定義的規則,實現 AI 範例。霧設備將數據傳輸到雲端平台,以開發儀表板螢幕,來監看子系統的狀態。
可以開發新的雲端平台服務:事件檢測、機器學習處理、統計分析等。專家使用者設計基本的控制算法。在學習和訓練過程之後,將根據專家系統的結果,對這些算法進行調整和修改。在這項工作中,目標是在不損失生產力的情況下優化資源(控制和能源)。在邊緣或霧節點中,執行不同的控製過程;分類過程和決策樹在霧節點中實現。算法以 Python 語言實現。此語言的開源庫用於不同的應用。
4.3. 佈署與測試
對於現有建築物,邊緣節點交錯插入已安裝的控制器、配電板,以及感測器和執行器中。如果在分析階段指定了新的東西(電錶、氣候和控制器),則會安裝一些新的感測器/執行器。這項工作中佈署的邊緣節點具有以下優點:
.請勿干擾先前的安裝操作。
.他們使用新的專家規則和自動規則,引入新控件。
.他們測試和重新配置,在分析、學習和測試驗證中,設計更新的專家規則。
圖 7. 佈署在配電盤中的節點。 使用 IoT 協議通信,在不同節點中開發數據捕獲、控制算法、數據分析、儲存和通信服務
在電力管理過程中,專家使用者根據電力消耗、發電量、消耗負荷曲線、氣候數據和氣候預測數據,對具有選定流程的時間表,進行可程式處理。邊緣節點捕獲數據,並將其發送到霧節點。
霧節點處理室內和室外環境的日記數據,以及天氣狀況。霧節點還可以捕獲其他感測器數據。對房屋中的這些數據消耗和生成方式,進行檢測和分類。消費和發電結果,作為數據添加,以便與儲存的數據一起進行分析。可以使用機器學習方法開發,作為家用電器或人類活動檢測的智慧服務(圖8)。
4.3.1. 機器學習:數據捕獲過程(邊緣節點)和家用電器分類(霧節點)
連接在主配電盤中的電表,用於捕獲數據,並使用標準的 K 近似值,最近鄰(KNN)分類算法,來開發形式辨識模式。 KNN 是機器學習系統中最常見的方法之一。電表捕獲電流;如果連接了新的家用電器,則電流數據會更改。不同的家用電器具有不同的變化等級。
用於辨識家用電器的不同模式的主要變量,是連接時的電流水準差異。數據捕獲過程流程圖(圖9),顯示了在邊緣節點中實現的算法,以捕獲預處理並傳遞電力數據。
在此過程中,監督階段使用訓練數據集。接下來,真實場景中的驗證,將測試分類模式。家用分類設備將用於不同的服務:人類活動的辨識、負載控制、可再生能源管理、空調、安全性等。在訓練階段,已捕獲了不同的家用電器開機,以獲得一組形式。每個家庭都有一個矩心向量,將用於分類過程中的檢測。如上面所示的算法所示,分類器處理將產生連接時的電流數據作為輸入。KNN 分類過程流程圖(圖10)描述了 KNN 方法,它在霧節點中實現。
4.3.2. 可再生電源管理。控制電力自耗的決策樹
每個建築物都有不同的需求曲線,以及在接入電網方面的特定情況。為此,整合和可互操作的設施,可以實施適用於每種情況的不同解決方案,從而提供對太陽風資源的最佳管理,優化電源效率,簡化管理流程,並實現最高的成本節省。當可再生能源超過消耗的能源時,在使用 AC 耦合到電網的設施中,會出現問題。
在實驗工作中,太陽能在一天的中央時段的能量,大於所消耗的能量(圖11)。但是,在分析了消耗曲線之後,可以在這段時間內連接負載,以避免注入電網。可以透過設計一種算法,來滿足這一要求,該算法可以預測,何時發生此事件,以自動連接不同的負載。利用所有感測器和執行器的整合,和互操作通信,已經開發了在不同節點中,所實現的算法(圖12)。
13. 在電源管理子系統上開發的決策樹。 它由專業使用者設計,並整合在邊緣節點上。該決策樹的目的,在優化可再生能源的使用。
4.3.3. 基於 Edge 和 Fog 節點的 Control Home
圖 14 顯示了安裝在住宅房間中的邊緣節點。 該節點可以控制四個設備(設備),並捕獲感測器數據(功耗、發電量、溫度、濕度等)。該設備可以使用 MQTT 協議進行通信。該協議允許設備之間,進行其他類型的通信:智慧手機、新邊緣節點等。圖 7 和圖 14 顯示了可以在其他建築物中,佈署的標準實現。在所有系統中,都有配電板,這些配電盤佈署了霧節點和邊緣節點,如圖所示。
4.3.4. 使用物聯網協議的雲端服務
雲端服務可以監控,透過霧節點或人機介面(HMI)訪問的數據。 IoT 協議(MQTT)從任何已連接 Internet 的設備推送數據。事件檢測、儲存統計分析等其他服務,完善了該資源的功能。提供類似服務的不同平台,顯示了商用物聯網技術的狀態:Amazon IoT、Microsoft Azure、Ubidots 和 Thingspeak,是提供 IoT 平台的公司一些案例。提供了資源以及客戶端,和 IoT 平台之間的應用程式介面(API)通信,以便可以使用它們。
用於設計儀表板監控和管制的 HMI 資源,是這些平台上的主要實用功能之一。霧節點使用雲端 API 傳達數據和資訊,可以實施其他控制服務。在這些雲端平台上,預先建構了用於監控數據的儀表板設計。使用 API 實用功能,霧節點中的過程處理,會將數據發送到每個儀表板。API 文件指定了在設備、IoT 平台和 Mobile-Alerts Cloud 之間,交換數據的結構,以及用於加速項目的代碼案例和形成資料庫。
圖 15 顯示了在 Ubidots 雲平台上,設計的儀表板。Ubidots是本實驗工作中使用的物聯網平台。該模式可以在實現這些協議的層,和平台中使用不同的標準協議。圖 16 顯示了在雲端平台中,IF 變量 THEN 動作的事件配置。大多數物聯網平台,都提供此功能。
5. 結論
為了設計物聯網系統,越來越多地提出邊緣霧模式。但是,每個範例都提供特定應用領域的解決方案。不同子系統之間的整合和互操作性,可以改善這種情況,並提供更好的服務。這項工作的主要目的,是透過提出一種基於邊緣層和霧層,兩層體系結構的運算模式,來解決這個問題。透過這兩層,可以基於使用邊緣或霧節點中,嵌入式的設備捕獲數據所產生的新型有用資訊,來設計和開發新服務。這些節點使用雲端平台和 IoT 協議(例如 MQTT)。
MQTT 是作為不同層(霧 – 邊緣 – 雲)之間提出的通信協議,並進行實驗的。雲端平台用於開發儀表板的面板資訊和 Internet 上的新服務,例如控制、儲存和通信事件。該平台可用於透過 API,交付不同的服務。
該模式可以在現有建築物和新建築物中,開發這些服務。在這種情況下,要求每個子系統中的專家和專業人員,參與新服務的設計。
為了測試該模式的功能,並顯示如何在實際設施中,實現該模式,在住宅中進行了一項實驗性工作。在此霧和邊緣節點前後關聯中,描述了實現的幾個範例。開發了模式辨識和決策樹方法,以展示人工智慧在設計 IoT 解決方案中的潛力。已安裝服務的結果顯示,邊緣和霧節點佈署,產生了預期中整合和互操作性的好處。
提出的工作演示了,如何將邊緣和霧範例,整合到可以增強其優勢的新架構中,從而擴展了應用領域。該體系結構的主要科學貢獻,是整合、技術的互操作性,及其為開發 AI 服務提供的設施的範例。所有這些改進,都在已開發的實驗的不同示例中顯示。具體的優化和改進,將在以後的工作中進行。此外,使用機器學習平台,和 AI 範例的新控制規則,將確保可以創建和改進新的智慧服務。
附圖:圖1.自動建構子系統和資訊技術環境。
圖2.基於使用者為中心關係的模式。
圖3.通信架構。 每個等級都有不同的功能。 提出了兩個通信等級:IoT(使用消息隊列遙測傳輸(MQTT))和 Web(使用代表性狀態傳輸(REST)協議)。這些協議的層,涵蓋了已建立的整合和互操作性要求。
圖4. 在建築物的現有設施上實施的邊緣霧架構示例:邊緣節點是較低的層次,必須與安裝的設備進行新連接。互連所有子系統的霧節點,是透過整合連接到邊緣節點的新設備來實現的。邊緣和霧節點,可以佈署在所有建築物子系統中。
圖5. 住宅建築中的第一個實驗工作。
圖6. 整合在先前安裝的可再生子系統中,邊緣節點的示例。 該節點可以使用新算法控制 ON-OFF 開關,以管理發電過程,以及通信和監控電源數據。
表1.事物示例描述。寫入 ID、類型和節點數據,以配置 XML 文件。配置關聯性儲存在霧節點中。
表 2. 實驗工作中的分析和設計要求。
表 3. 實驗室內使用的嵌入式設備。
圖 7 顯示了分佈在配電板上的節點(邊緣和霧狀)。在此節點中,設計並安裝了功率計、ON-OFF 開關控件和 AI 服務。
圖 8. 佈署的智慧電源功能。在霧節點中實施的分類過程,可用於檢測電連接和人類活動。可以使用 IoT 通信實現其他服務
圖9. 邊緣節點中捕獲,並預處理的用電量數據;MQTT 協議用於通信數據。另外,其他節點可以使用捕獲的數據,來提供其他智慧服務,佈署了整合和互操作性。
圖10. 分類過程。處理捕獲的電數據以檢測家用電器連接。可以使用 IoT 協議整合,來設計其他智慧服務。
圖11. 該圖顯示了實驗工作中的消耗和生產數據。 在自儲存的電力自備設施中,沒有儲存並且沒有注入電網,所產生的能量必須即時使用,並且不得超過所消耗的能量。 能源經理必須預測此事件,並提前連接電荷。
圖 12. 用電自耗設施中的可再生電源管理。
圖 13 是在電源管理子系統中,開發的算法的示例。 可以在邊緣節點上安裝此過程。該節點獲取氣候數據預測,並預測系統是否可以在不儲存的情況下,使用可再生能源。
圖14. 佈署的邊緣節點。該節點可以使用新算法,控制 ON-OFF 開關,並可以在每個房間或建築物中,通信和監控感測器數據。
圖 15. 在雲平台上配置的儀表板。顯示了風力發電數據和預測風力。
圖 16. 在雲端平台上配置事件的儀表板:IF 事件 THEN 動作。 該服務顯示了,如何使用雲端訪問來控制設施。與霧節點的 Internet 通信,可以控制建築物中的不同子系統,並使用電子郵件,SMS 或其他 Internet 服務來通報事件。
資料來源:https://3smarket-info.blogspot.com/2021/02/iot-edge.html?m=1&fbclid=IwAR0uijX5WdNrfzmGjVsakFGaEsWivPgyH1zumxVr7fwvvgqtdFFTI6jJXS8
品質管制例子 在 張金鶚 Facebook 的最佳解答
為回應最近央行副總裁陳南光及財政部長蘇建榮對房市擔憂的意見,我在蘋果日報的專欄文章,提早撰文刊登。
明天10/14(三)蘋果日報將刊登我第56篇十月份專欄《房市過熱隱憂 確應提前部署》。此專欄文章蘋果即時論壇已經於今晚先在網路版刊登,提前分享,其內容如下連結(副標為編輯所下)。為方便大家閲讀,我將全文轉貼如下。
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張金鶚專欄:房市過熱隱憂 確應提前部署
(張金鶚/清華大學科技管理學院榮譽講座教授)
最近各媒體大幅報導央行副總裁陳南光撰文擔心房市過熱,房市產生泡沫現象,而且房地產業並非火車頭產業,且幾乎沒有「財富效果」,房價持續上漲,將影響總體經濟發展。尤其看到南韓及香港例子,若是政府未能超前部署,防範金融循環風險,未來房價上漲預期一但確立,任何總體審慎政策工具皆難以撼動房價不合理的飆漲趨勢。
前兩天財政部長蘇建榮接受立委質詢,亦回應為避免房市過熱,需要跨部會合作,建議實施「選擇性信用管制」措施。
基本上,我完全同意央行陳南光副總裁及財政部蘇建榮部長的看法。根據我們過去長期研究台灣房地產業對總體經濟的影響,發表在嚴謹的學術期刊上,發現不論從投入產出的關連效果,或是從總體經濟景氣循環的領先指標來看,房地產從來就不是火車頭產業。
有關房市泡沫現象,根據學術界對泡沫的界定,多從「房價所得(負擔能力)」或「房價租金(使用價值)」來衡量。然而根據我們長期研究結果,也多發表在國內外知名學術期刊,發現台灣房價的確長期存在明顯泡沫。然而問題關鍵是房價泡沫是否過大?會不斷膨脹造成破裂(硬著陸)?還是逐漸受到適當的監管泡沫逐漸消風(軟著路)?日本是早期最明顯泡沫過大而破裂的前例,至今二、三十年來長期受到房市泡沫的影響,不但房市長期持續不振,總體經濟更受到嚴重打擊。
整體熱絡個案差異仍大
至於最近房市是否有過熱現象?不論根據國泰房地產新推個案的價量指數、清華安富中古屋房市價量指數、信義房價指數、實價登錄資料、房屋買賣移轉登記、新建房屋的建造執照與使用執照、房屋貸款新增金額以及各個不同單位所進行的購屋需求者信心調查報告,以及土地銀行的房市專業調查報告,所有的資料均顯示最近房市的確有明顯熱絡跡象。
然而是否是全面過熱現象,仍因不同的地區、產品、價位,甚至不同建商與個案而有所差異。換言之,整體房市看似熱絡,但個案差異仍不小,其中小宅低總價產品以及許多重劃新興地區,很清楚的已經看到有明顯過熱現象,非自住客也多開始蠢蠢欲動,投資客的紅單炒作及投資相關講座宣傳,也紛紛重現房市。
因為部分產品及地區已有明顯過熱現象,使得有不少自住需求者,因受到投資炒作及媒體宣染所影響,焦慮房價未來會持續上漲,甚而擔心買不到原本有意的個案,雖然認為房價過高不合理,但仍被迫匆促進場購屋。如此一來,是否會因此產生當前房市持續擴散氛圍,一發不可收拾,令人關注與擔憂!
為避免房市泡沫持續擴大,最後產生破裂硬著陸的風險,建議中央及地方政府各部門及金融單位應本於職責,各自發揮其功效,多管齊下,循序漸進,讓房市扭轉,趨向健康合理。
非自用購屋增貸款利率
內政部及地方政府應充分掌握資訊,健全房屋市場資訊,不容個案誇大扭曲欺騙消費者;財政部、國稅局及地方政府應落實稅制改革,避免業者及非自住多屋者的囤房及逃漏稅,抑制投資炒作行為;央行及金管會應加強實施選擇性信用管制,特別應針對非自用購屋者降低其貸款成數,並考慮增加其貸款利率,以降低銀行風險,同時可減緩投資誘因。
房市過熱的隱憂已是許多房市專業者的共識,的確值得政府及金融機構予以重視!政府相關單位及金融機構應及早因應提前部署,以避免房子泡沫破裂,讓房市得以軟著陸!若能避免房市過熱,將過多的房市資金引導到股市或其他傳統與科技新創產業,不但可提升總體經濟的成長,而且可以増加就業機會,提升大多數人民所得,合理降低房價,減少人民生活壓力、提高國民消費能力及生活品質。懇切期盼政府及金融單位的積極作為,國家與人民是幸!
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央行副總裁陳南光於銀行家撰文
https://yns.page.link/ekSY6
財政部長蘇建榮回應立委質詢新聞報導
https://house.udn.com/house/story/5886/4930741
https://tw.appledaily.com/forum/20201013/FHKUDJJRFZE3VK6NWPUTPF3QDU/
品質管制例子 在 高雄市議員鳳山黃捷 Youtube 的精選貼文
2019-04-17 #15mins衛環委員會質詢
#環保局
1.要求擬定《高雄市生煤管制自治條例》
從臨時會要求到現在,環保局承諾過了還是什麼都沒做,今天局長更以「中央已修空污法,地方沒有評估必要」#拒絕研擬!高雄不值得要求更嚴格的標準、不能要求更好的空氣品質是嗎?消極怠惰的態度實在令人失望,除了籌錢讓學校買空氣清淨機,不見市府空汙減量決心,更何況還是違法募款!
2.修正《環保基金管理會設置要點》、完善《高雄市二行程機車汰舊加碼補助》
今年高雄市的電動車補助拖了四個月的主要原因是委員空窗三個月且基金見底,我要求環保基金在設置要點裡新增「該屆委員任期屆滿前三個月,完成下屆委員之招聘作業。」條文,並善盡說明責任,避免名額認定不公平、讓民眾等待的問題再發生,也要檢討補助無法年年延續的問題,否則民眾沒有誘因汰換。
3.檢討垃圾處理費隨水徵收
一來隨水徵收本不合邏輯,二來變相懲罰使用環保餐具需要用水清洗的民眾,三來高雄的一般廢棄物清除處理費用隨水徵收的方式每度水4.1元是全國最高,雙北隨袋徵收的垃圾處理費是全國最低。高雄若有心要推垃圾減量,應參考雙北成功和台中失敗的例子來認真研擬更好地推動辦法,而非因遇到阻礙就擱置,繼續使用更有問題的徵收方式。對此局長僅承諾 #會再評估。
4.「石化專區」和「循環經濟產業示範區」兩者明顯不同
韓國瑜市長說高雄缺一個石化專區,經發局長伏和中緩頰說「市長比較接地氣,講循環經濟很多人聽不懂」,指兩者是一樣的意思。我今天質詢環保局長兩者的定義一樣嗎?是市長不懂循環經濟還是市民不懂?局長答覆 #有機會的話會和市長解釋。
#衛生局
5.醫療觀光小組納入法制局、勞工局及醫護工會代表
局長僅回覆會遵循中央法規、不會違法,且勞工意見會向「醫師公會」諮詢。顯然局長對於醫療行銷、醫療廣告等可能觸及醫療法規、遊走法律邊緣的推銷行為絲毫不警惕,更顯見局長的勞動意識很有問題,怎麼會找「公會」諮詢勞工問題呢?!再者,市府欲合作的五大院所高醫大附醫、高雄榮總、義大醫院、高雄長庚、阮綜合可是出了名的血汗,局長怎能完全不替基層醫護人員把關勞動權益?
6.制定「危勞職務認定範圍」及「退休年齡酌減方案」
我向衛生局長為護理人員請命,護病比超標、待命制、花花班的勞動問題已層出不窮,而根據《公務人員退休資遣撫卹法》危勞認定新制,主管機關須擬定「危勞職務認定範圍」及「退休年齡酌減方案」,現在衛福部、退輔會、臺北市政府、新北市政府、臺中市政府已擬定方案送銓敘部核備了,為何高雄市衛生局遲遲不送出?所屬高雄市管轄的醫院護理人員就比較命苦?局長承諾今年底前會完成。
#勞工局
7.建立工會陪檢制度並實施
勞檢法規定勞檢時需通知工會,但目前仍只有企業工會可進行陪檢,產業工會和職業工會仍被排除在外,我要求局長盡快研擬相關計畫,讓工會陪檢制完整落實。
8.完成勞動教材專區設立
勞工局過去的勞動法制教材僅提供少數資料上網,我要求應在網站上設置完整教材專區,讓企業、學校都能使用正確且即時的勞動資料,供民眾索取,讓勞動教育進到校園和各行各業。
9.勞動法制教育結合勞博資源
高雄市勞工博物館具豐富的勞工文史資料,我要求勞工局應整合勞博文史資源來做更完整的勞動教育規劃,讓勞動意識透過更多元的方式進入公民的生活。
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以下為本段內容文稿:
歡迎來到「一天聽一點」,今天我們來解決一個,幾乎是上班族,或者是習慣熬夜的人,經常面對的問題,那就是沒有辦法集中「注意力」。
你會不會常常有一種感覺喔,就是經過一夜的休息、睡眠,照道來理講當你起床的時候,應該要神清氣爽、精神抖擻。
但是呢,偏偏你一大早起來,老是覺得頭重腳輕,魂不附體,做什麼都卡卡的…。可能是呢,好不容易一起床,腳去踢到門板,痛得哇哇大叫,還留血見紅。
再不然就是呢,睡眼惺忪底下,倒個水還打翻,然後弄髒了衣服,為了要再換一套新的衣服,還延遲了出門的時間,甚至於是後面的行程。
就算呢,到了公司沒有遲到,但也不知道怎麼搞的,就是坐在會議室裡面,還是昏昏沉沉。主管問你開會相關的數字,你昨天晚上明明很認真、很努力的去做了準備,但是在這眼前當下,就是結結巴巴,回答不出來。
一大早呢,在主管面前出包也就算了,更慘的是,你還要花更大、更多的力氣,去重新贏回主管對你的信任。
當我說到這裡的時候喔,讓我想到一個老笑話。就是有一對兄弟喔,相約要去馬術場去騎馬。
在跨上馬鞍的同時,哥哥是精神飽滿,神清氣爽的坐上去。而這弟弟呢,是有氣無力,一臉昏沉的坐上了馬背。
等到兩兄弟都開始騎馬奔馳的時候,哥哥大老遠就看見,前面有一個很大的坑洞。所以呢拉了拉韁繩,讓這個馬兒的速度慢下來;而這弟弟呢,卻沒有看見這個大坑洞,繼續呢一馬當先的往前衝啊。
那這時候你是哥哥,是不是一定會提醒弟弟?所以呢,哥哥眼看危險快要發生,情急之下,很快的大喊:「弟弟,你快勒馬!」
結果呢,弟弟雖然聽見了,但是因為精神不好,所以理解錯誤,一時半刻聽成:「弟弟,你快樂嗎?」
於是呢,他回頭笑著跟他的哥哥說:「我很快樂~」。於是這個時候,悲劇就發生了,弟弟就栽到洞裡面了…。
好的,毫無疑問,這個悲劇的結果,就是弟弟的精神不好,缺乏必要的「注意力」,所以才會連人帶馬,重重的摔到大坑洞裡面。
那你一定聽過一句話囉:「一日之計在於晨」;但是你可能不知道,究竟要怎麼樣計畫,讓自己的專注力才會變好?
事實上呢,要順利啟動自己的「注意力」是有SOP的。今天呢,我提供四個經過科學實驗,能夠幫助你在每天起床之後,很快的啟動自己專注力、注意力的有效方法。
相信呢,你要是能夠在每天早上,都順利的啟動自己的「注意力」,提高自己的效率,讓自己呈現最佳狀態;那你這一整天就會特別的有成就感,做起事來都可以事半功倍。
我先說第一個方法喔,你可以在每天早上起床之後,「先喝一杯水」。
我們人的身體喔,在經過長時間的睡眠,滴水不沾的狀況底下,我們的身體在起床的時候,我們的水份其實會透過呼吸,和皮膚的蒸發,呈現一種有點脫水的狀態。
所以,在我們脫水的時候,會有的生理現象,就是會昏昏沉沉、沒辦法集中注意力;所以每天早上起床,第一件事情先喝一杯水,幫自己的身體解渴。而且呢,還能夠暫時去控制自己空腹的飢餓感,讓你大腦可以慢慢的開機。
而第二個方法,就是在你剛起床的時候,「不要馬上喝咖啡」。
這是因為呢,當我們剛起來之後,我們的身體會開始分泌,叫做「皮質醇」這樣的內分泌物質。
「皮質醇」呢,是一種壓力的賀爾蒙,讓你能夠在醒來、昏昏沉沉的狀況底下,慢慢的打起精神。
更直接的說喔,「皮質醇」其實就是讓我們變得更專心,變得更有精神的關鍵。
所以,舉個例子來說,你一定有看電影的經驗,當你在螢幕上面,看到男主角快要被壞人勒死的時候;這時候你知道他不能死,要不然這戲就演不下去了嘛。
可是呢你又想不出來,他到底有什麼辦法能夠脫困,特別是這樣的一個狀況底下,你整個人喔,會非常的緊張跟專注,而且有一點興奮,你的眼睛沒辦法移開,完全被電影吸引。
這個時候你體內的「皮質醇」,就會處在強烈分泌的狀態;所以你會有很高的專注力,讓你全神貫注、目不轉睛。可是咖啡呢,會干擾你皮質醇的自然成生。
這就像是喔,你有一點提前「預支」了自己的注意力;幫自己強制開機,而不是自然暖機之後的順暢運作。
這樣子的狀況底下,長此以往,在你真的需要注意力的時候,反而會因為皮質醇沒有辦法正常的分泌。
也就是會讓你慢慢的變成一種,你「知道」自己要專心,但是你卻怎麼樣也「做不到」專注的尷尬的情況。
所以,當你一大早起床的時候,就直接喝咖啡,這個是有一點殺雞取卵的提神方法。短期之內有效果,但長此以往,其實是破壞你內分泌,自然開機的自然機制。
所以,比較好的方法就是,在你起床的一個小時之後再喝咖啡。這個時候,你的皮質醇分泌會達到高峰,而咖啡也能夠順勢的幫助你,提升你的專注力。
再來呢,第三個啟動「注意力」的方法,就是「感受早晨的陽光」。
如果你剛好是那種喔,很容易在早上覺得沒有精神的人,那你就應該要多利用這個方法。早上一起床,多曬曬早晨的太陽。
太陽光喔,和大部份的燈泡光線,其實是不一樣的。它能夠散發出更廣的色彩光譜。當這些特殊的色彩波長,透過眼睛,把訊號傳到大腦的時候,它就會去抑制你睡眠賀爾蒙的產生,讓皮質醇有更好的發揮。
所以呢,請你在早上起床的時候,善用早上的陽光。
而最後一個方法,就是讓你盡可能的「把重要的會議,都安排在上午」。
一般來說,我們大部分的人,都是在上午的「注意力」比較好,工作效率也比較好。原因沒有別的,還是因為前面一直提到「皮質醇」的功效。
另外一方面,在你的夥伴、對手皮質醇比較高的水平況狀底下,無論你要進行腦力激盪,或者是商業的洽談。
雙方都會因為彼此擁有比較好的「注意力」,比較容易專注,所以比較能夠聽得懂你的意思、比較容易聽進你的建議。
事實上呢,有很多大型的企業,早就觀察到一個很特別的現象。就是如果會議安排在下午,特別是快下班之前的那個時間的會議喔。
通常就會造成會議品質不好,沒有能夠達成共識;然後呢,還很容易在會議的進行過程當中,在言語之間擦槍走火,造成會議與會人員,彼此之間產生很多衝突跟嫌隙。
這也就是喔,在全球的各大企業,通常會把重要會議,安排在早上的原因。因為會議需要大量的表達跟傾聽,才能夠去理解各個不同的立場、跟各個不同的想法。
所以,當我們在面對觀念、想法的差異的時候,需要滿大的腦力跟注意力,才能夠讓自己把心、把大腦打開來,去聽進各種不同的建議。
所以,我想邀請你喔,試著想像一個情境。如果你忙了一整天,已經又餓又累,你的皮質醇和注意力,早就全部消耗殆盡。
偏偏這個時候,有一個二百五還來跟你說一個,跟你意見相左的事情,你覺得你自己聽得下去嗎?
就算他說得再有道理、再好,你會不會不由自主的覺得非常的刺耳,因為你已經沒有多餘的心力去好好的聽他說、去理解他、去承接他了。
所以呢,我們說:「人類的『注意力』是很有限的資源」。每天的總量,是有總量管制的;就像是當季限量的水果一樣啊。你當季現採當然是最新鮮的,而如果擺得太久,是不是就很容易走味?
就像是你明明知道西瓜是夏天的水果,但是如果你偏偏要堅持,在冬天買西瓜、吃西瓜,那你是不是在跟自己過不去呢?
這種逆天而行的事情,真的有必要幹嗎?你可以好好的想一想喔。
所以,你聽到這裡,相信喔不用我再多去陳述;你已經知道,什麼時候是「注意力」最好的時機。
如果你想要擁有美好的一天,你可以刻意為自己量身打造,只要你記得這四個小方法,再提醒一下~
第一個「起床先喝水」;第二個「不要一起床就喝咖啡」,起碼一個小時之後再喝咖啡;第三個「多曬曬早晨的陽光」;第四個「把重要的會議安排在早上」。
如果你掌握這四個原則,你就可以用最簡單的方法,擁有省時省力又美好的一天。
很希望今天的分享,能對你產生一些啟發與幫助,我是凱宇。
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