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彩色電子紙來了！除了電子書閱讀器外，在物聯網的應用場景更廣泛HaopengHaopeng 發表於 2021年6月22日 09:00 2021-06-22 彩色電子紙來了！除了電子書閱讀器外，在物聯網的應用場景更廣泛一般大眾對於電子紙的認識，大多來自電子書。這幾年許多電子書閱讀器投入台灣的市場，讓大家對於電子書閱讀器所使用的電子紙有了更多的了解。但電子紙能做的事情，不是只有電子書閲讀而已，而是試圖要取代紙張。 現在全世界每分鐘大約消耗了2千萬張A4大小的紙張，換算下來大概是100公噸的重量；而每生產1公噸的紙張，需要20棵生長20-40年，直徑16公分，高8公尺的樹木。從這簡單的數字中，我們大概就可以看出人類因為紙張的需求對於森林的砍伐有多麼嚴重。 20多年前個人電腦剛進入消費市場時，「無紙化辦公室」這個口號喊的震天嘠響。但20多年過去了、人類對於紙張的使用則是有增無減；手寫時代寫錯字大多用修正液修改，沒人想花時間再重抄一份；但到了電腦時代，哪怕只錯了一個字就可能電腦修改完後重新再列印一份，這導致紙張的使用不減反增。 不過隨著電子紙技術的進步，現在有可能可以朝著「無紙化」再前進一步。現在的電子紙的發展有什麼值得我們關心的嗎？ 電子紙特性：反射式和雙穩態電子紙的技術有很多種，像是電泳式、液晶型、微機電型.......等。但目前技術最成熟，商品化最成功的，就是元太科技電泳式電子墨水技術，目前超過九成的市場佔有率。 電子墨水是一種液態的材質，在這些液態材料中懸浮著成千上萬的微膠囊，每個微膠囊的大小差不多等於頭髮的直徑。然後將這些「墨水」透過開發的技術「印刷」到相關的介質表面，再貼覆上薄膜電晶體（TFT）電路，經由驅動IC控制，形成像素圖形。 一般大眾覺得電子紙有二大好處，分別是「護眼」和「省電」，而這就有依賴電子紙的「反射式」和「雙穩態」這兩個特性。 反射式讓電子紙和一般紙張一樣，需要有外在光源才能透過反射看見畫面，所以可以在戶外和陽光閲讀，成像後畫面不閃爍的特性也和紙張一樣，因此長時間閲讀眼睛比較不疲勞。而雙穩態則只有在元件被驅動時才會耗電，成像後顯示的靜態畫面並不使用電力，直到下一次更換顯示畫面時。簡單的說就是「持續顯示不耗電」。 雙穩態省電我們所熟知的黑白電子墨水的面板中，會幾百萬個微小的膠囊，每個膠囊裡都有帶負電的白色電子墨水粒子和帶正電的黑色電子墨水粒子，利用正負相吸的原理，當電場接通時，對應的黑色粒子或白色粒子，就會被吸附到面板的頂端，我們就可以在面板上看到黑色或白色。 利用這種方法，就可以在面板上排列顯示出我們所需要的文字或圖形。而一旦電子墨水排列固定後、就不需要使用電力，一直到下一次需要更換排列時墨水粒子，因此電子紙螢幕比起LCD的螢幕省電許多。一般說來，電子書閱讀器，在特定條件甚至使用長達14天，這是一般利用手機閱讀辦不到的續航力。 反射式護眼電子紙並不主動發光，所以你想看淸楚電子螢幕上所呈現的畫面，需要外在的光源，如同一般的書籍一樣。因此說電子紙護眼，其實是相對於LCD螢幕而言，因為LCD螢幕有個背光模組持續的發光，當你看電腦或手機螢幕時，光源是直射你的眼睛，因此有些人長時間看電腦或手機螢幕會覺得眼睛容易疲勞，加上光譜中最短波長最高能量的藍光問題，讓需要長時間閱讀人會選擇使用電子紙的產品。 現在的電子書閱讀器都有閱讀燈的設計，這在早期的產品上是沒有的。早期的電子書閱讀器就如同真正的書本一樣，沒有外在光源就沒法看，但這顯然會讓電子書閱讀器的使用場景很受限，因此後來的電子書閱讀器才加上了閱讀燈的設計。 但電子書閱讀器的閱讀燈並不是像LCD一樣加上背光模組，而是在螢幕的上方加上燈光照射，如同打開桌燈一樣，是反射式的。所以相較之下，對長時間閱讀的人來說，眼睛會比較舒服一點。彩色電子紙：Kaleido及E Ink Spectra彩色電子紙的發展已經有許多年的歷史，但一般大眾也大多是因為彩色電子書閱讀器才開始注意到彩色電子紙。長期以來電子書閱讀器只能顯示黑白的畫面，對於雜誌或是食譜之類的書籍來說顯然是不夠的，因此不斷的有讀者希望能夠推出彩色的電子書閱讀器。 而這二年，也開始有使用彩色電子紙的閱讀器出現在市場上，但因為顯像原理的關係，解析度從黑白的300 PPI下降到100 PPI，因此看起來就沒有黑色電子紙那麼細膩。一般會需要彩色電子紙的閱讀環境大多是雜誌這種有許多照片的版式書籍，因此需要更大尺寸的螢幕。但大螢幕加上低解析度，在閱讀上就會是場災難，因此市面上目前的彩色電子閱讀器目前大多以小尺寸居多，除了成本的考量外， 螢幕的解析度也是重要的考量。但彩色電子紙技術出現擴大了電子紙的應用空間，讓電子紙不再侷限於閲讀的環境，而可以更進一步的和物聯網結合。目前元太的彩色電子紙主要有Kaleido、E Ink Gallery和E Ink Spectra這幾個系列。 KaleidoKaleido微膠囊電泳技術呈現彩色的方式是在黑白粒子的上方，再加上一層RGB的彩色濾光片（CFA）技術，透過光線的反射來呈現不同的顏色，再利用RGB這3原色來混合出其他的顏色，最高可以呈現4096的色彩，灰階的部分則是16階的灰階顯示。新的Kaleido Plus彩色濾光片則比前一代的Kaleido產品更輕更薄。 但因為必須透過光線的反射才能呈現出色彩，所以在使用彩色電子紙的產品時，前光都必須開足，反射出來的顏色才會愈淸楚。因此在閱讀彩色電子書時，閱讀器的閱讀燈基本上都必須打開，很多使用者甚至都會把閲讀燈開到最亮。 E Ink SpectraSpectra的色彩呈現方式則和Kaleido不太一樣，Kaleido是在黑白粒子上再加上彩色濾光片，但Spectra微杯電泳技術則不使用彩色濾光片，是在原有的黑白粒子外再加上不同顏色的粒子來呈現色彩。 E Ink Spectra 3000在原有的黑色和白色粒子之外，再加上紅色的粒子，是一款三色電子紙；而Spectra 3100則會在黑、白、紅外，再加上黃色的粒子，是一款四色電子紙。 Spectra透過電壓的控制讓不同顏色的粒子出現在面板的上方，排列出需要的圖案。但因為不像Kaleido需要透過彩色濾光片的反射，反應出來的是粒子的純色，顏色的飽合度會更好，同時4個顏色的粒子混合後、可以呈現多種顏色，所以適合用在廣告或大型海報。尤其紅色和黃色顏色非常鮮明，也很適合應用在零售業的環境。電子紙新應用：零售智慧化電子紙除了我們所熟知的電子書閱讀器，隨著IoT的興起，電子紙有了更大的應用空間。網路電商興起後，如何推動零售智慧化，讓線上、線下有更多的整合一直都是店家思考的方向。電子商務標錯價錢的事件層出不窮，當實體賣場遇到特價時，更換價格標籤則要花去大量的人力和時間。 去年因為疫情的關係必須減少人和人的接觸，員工也儘量輪班上工，因此人力更為吃緊。在這種情況下，之前已經裝設了電子標籤的店家，開始享受它所帶來的好處，可以把寶貴的人力使用在服務客人等其他更有意義的地方。貨架的電子標籤台灣便利商店的密度之高，應該是全球之冠，以今年二月的統計數字來看，台灣有12,093間的便利商店。台灣便利商店的店員之能幹大家有目共睹，要結帳、補貨、應付各種繳貴，但其實更換貨架上的標籤，是很瑣碎的工作，也花去許多時間。 以一個有六萬個品項的大賣場為例，平均有20％的品項每二周就會輪流的降價促銷，這意味著工作人員經常性的要為12,000個品項更換售價標籤，然後等到促銷結束，又要更換回來。每次更換標籤就需要花去6個小時的時間。 除著去年的疫情升溫，許多零售業儘量減少工作人員到店，以減少感染的機會。在這樣的情況下，許多零售業開始使用電子標籤來減少無謂的人力耗損，希望能把寶貴的人力拿去對客戶做更好的服務，而不是更換標籤。 每個電子標籤都會有一個獨立的識別碼，控管系統可以一次對每一張電子標籤的內容個別修改和調整。不僅大幅度的縮短更換標籤的時間、也減少人為作業可能產生的錯誤。 運送箱的物流標籤電商這幾年的成長一直都很迅速，去年開始的疫情讓許多的使用者更選擇電商的服務。但大量的紙箱也造成紙張的浪費。歐盟規定從2030年，所有的紙箱都要能夠再重覆利用，許多的廠商也在材料改良和商業模式在做調整。但目前唯一還沒有辦法解決的，就是貼在運送箱上的物流貼紙。除了不利於重覆使用外，物流人員清理箱子上的殘膠也要花費大量的力氣。 目前大部分的物流貼紙仍然都是紙質的貼紙，沒法重覆使用。但使用電子紙的物流標籤可以解決物流標籤重覆使用的問題，而且電子標籤結果其他的感應器後，可以即時得知物品的位置；甚至收貨後，只要按個按鈕就會自動通知相關人士去取回箱子E Ink能否替代LCD螢幕？雖然E Ink主要的目標是取代傳統紙張，但對於一般的使用者來說，難免會拿來和常見的LCD螢幕做比較。既然電子紙有護眼的特性，對於上班時需要長時間盯著螢幕看的工作者來說，如果把電腦用的螢幕換成電子紙的產品，不是更好嗎？ 但是E Ink因為技術原理的關係，螢幕更新速率沒有那麼快，所以大家最常接觸的電腦螢幕和手機螢幕大多是使用LCD的產品。但是其實仍然有少部分的廠商開發了使用電子紙螢幕的手機和電腦螢幕，但其實都比較像是概念性的產品，較少被大眾所接受。 最早推出E Ink手機的是2010年的俄羅斯手機YotaPhone，它是一款雙螢幕手機，手機的一面使用LCD螢幕，另一面則採用E Ink。這款手機的銷量並不出色，2016年開始轉入中國發展，並在2017年推出YotaPhone 3，但是仍然沒有什麼起色，Yota在2019年宣布導閉。 不過E Ink手機的概念開始有幾家中國廠商推出，像掌閱推出過4G的電子墨水手機，而海信更是在去年推出使用彩色電子紙的5G手機，也有廠商推出電腦使用的電子墨水螢幕。雖然電子紙的反應速率仍然比不上LCD螢幕，但現在有廠商推出25.3吋的電子紙顯示螢幕，透過粒子調控技術，讓反應速度大幅加快甚至可以播放動畫，雖然仍然不及LCD來的快，但已經相當適合文書與程式開發者使用，對於有乾眼症的患者來說更是一大福音。 雖然說現在的電子紙也有閲讀燈的光線設計，不同於LCD的背光的直接照射，電子閲讀使用的是「前光」也就是光線是從上方照射電子墨水層，再依靠反射來呈現。因此即使是內建了閲讀燈的裝置，它仍然保有了護眼的特性。 但整體來說，在播放影片或是需要快速反應時，E Ink還是比不上LCD，但反射式的特性，讓使用者在長時間使用時，眼睛會舒服一些。 電子紙未來應用更廣電子紙並不是個新科技，它發展的時間幾乎和電腦一樣長，有30年的歷史了。在這段時間中，一般民眾習慣於電腦螢幕和手機螢幕，電子紙常被拿來和LCD做比較，反而突顯不出電子紙的特點。 Amazon 於2007年底推出第一款的Kindle之後，電子書閲讀器輕薄容易攜帶、可以儲存大量的書籍和省電可以長時間閲讀的特性讓電子紙開始被大眾認知。2017讀墨推出台灣第一款本土自製的電子書閲讀器mooInk後，也在2021年推出彩色的電子書閲讀，在這4年之間，台灣民對電子紙的認識也愈來愈多。 除了護眼、省電、輕薄之外，可折疊彎曲的特性，讓電子紙可以印刷在不同的表面上。隨著5G和物聯網的到來，大家未來看到電子紙的機會，將會比現在大得多。 可折疊可捲曲電子紙的優點，除了我們之前說的護眼、省電和輕薄外，還有一個優點就是可以折疊、彎曲。這是因為電子墨水的膠囊是液態，所以比LCD螢幕更容易做成可折疊的產品，不受物體表面形狀的限制。 以目前可以看到的應用來說，像是手錶的錶面可以顯示相關資訊，也可以打洞。或是國外也有人把電子紙縫製在帆船選手的運動服的前臂上，讓選手在激烈的動作中，仍然可以看到大會所發送的各種資訊。https://youtu.be/aC5gb9yM8I4 ▲可摺疊的彩色電子紙。https://youtu.be/RijO7oY8k3M▲可捲曲的電子紙。https://youtu.be/KCZnNSOzMkU ▲這些公車站牌是可以著不同公車進站的時間，動態更新資料。 表單電子化 在我們的生活經驗中，有許多的場合都需要填寫大量的相關資料，許多行業的表格填寫都是以紙本為主，像是保險的保單、就診時的表格或是銀行開戶時填寫的各式表單。新北市一個衛生所一年會填寫8,400張的表格，永豐銀行一年125個分行印出來的紙張加起來有2個101大樓那麼高。 這些表格除了填寫之外，按照法規，有許多還需要保存七年之久。存儲這些文件的空間和條件都有一定的溫濕度要求，更別說真要查詢調閱多年前的資料時，搜尋調閱也是一個大問題。 電子紙近年來最大的改變，就是加入了「手寫」的功能，因為加入了筆，讓電子紙在取代紙張上又向前跨進了一大步。而「儲存」和「搜尋」剛好都是數位化的強項，因此新北市衛生所和永豐銀行都開始讓民眾和客戶都已經開始使用電子筆記來做這些記錄。除了節省紙張外，也大大的降低了儲存的難度和提高搜尋的便利性。附圖：▲ 這張圖片可以很好的說明雙色電子墨水的原理 （圖片來源：元太科技）▲ 因為反射式的特性，所以在大太陽下畫面仍然清晰可讀。 ▲ 電子書閲讀器是一般民眾最熟知的電子紙應用 ▲ 目前彩色電子書閲讀器使用的，大多是Kaleido的技術。▲ Kaleido是在黑白粒子的上方，再加上一層新的RGB的彩色濾光片（CFA）技術，透過光線的反射來呈現不同的顏色。（圖片來源：元太科技）▲ 目前彩色電子書閲讀器使用的，大多是Kaleido的技術。▲ 彩色電子紙也可以應用在可重覆使用的員工識別證上。▲ E Ink Spectra微杯電泳技術不使用彩色濾光片，是在原有的黑白粒子外再加上不同顏色的粒子來呈現色彩。（圖片來源：元太科技） ▲ 使用彩色電子紙製作的桌牌。▲ E Ink Spectra 3000在原有的黑色和白色粒子之外，再加上紅色的粒子，是一款三色電子紙。（圖片來源：元太科技） ▲ 使用彩色電子紙製作的桌牌。▲ 可重覆使用、更換的展示桌牌。 ▲ 色彩鮮明，飽和度高的微杯技術很適合應用在桌牌或是廣告展示。 ▲ 電子標籤可以省去更換大量貨架標籤的時間，把寶貴的人力用在服務客人。▲ 電子標籤方便管理又可重覆使用的特性，在這波疫情中受到很大的歡迎。  ▲ 2010年推出的俄羅斯手機YotaPhone，是一款雙螢幕手機。正面是LCD螢幕，背面是電子墨水螢幕。  ▲ 透過這張圖，我們可以清楚的看到即使內建了閲讀燈的裝置，電子紙的光線仍然是來自於反射，因此還是保有護眼的優點。（圖片來源：元太科技）▲ 2010年推出的俄羅斯手機YotaPhone，是一款雙螢幕手機。正面是LCD螢幕，背面是電子墨水螢幕。 ▲ 使用彩色電子紙的手機▲ 有些廠商開發的技術，可以讓顯示的螢幕更新速度幾乎可以媲美液晶螢幕。  ▲ 手錶的錶面使用電子紙，可以在螢幕上打洞安裝指針；在太陽光下也可以很清楚的看見錶面上的訊息。 ▲ 彩色電子紙也可以拿製作可重覆使用的員工門禁卡或訪客通行證。 ▲ 電子墨水畫廊使用 ACeP全反射式的彩色電子紙，透過帶色的粒子，實現了包含八種原色的全色域顯示效果。可以使用在公共看板或是零售業促銷看板。▲ 部分銀行和醫院已經開始使用電子表單來取代傳統的紙張。資料來源：https://www.techbang.com/posts/87328-colored-electronic-paper-is-coming-in-the-age-of-the-internet?fbclid=IwAR2uJghIo-xDa7fZ3uGJ6OvgBt1ARznUiFcuBMON24C0-WcNViM9v9a9oqg

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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 Horizo​​n 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

Question 3

手機螢幕更新率查詢李屏瑤 在Facebook 的評價

Accepted Answer

｜走神（刊登於本期《字花》雜誌。）+神走了。回想起來，是一波迅速且確實的撤離。當世界挺過一場毀滅性的災難，每個國家開始緩慢重整秩序，國與國之間試著重新串連起來的忙亂中，神早一步離開了。最先發難的是小鎮的某一個乩身，連續數週，她先是感覺訊號斷斷續續，難以連線，傳來的訊息十分破碎。最慘烈的那次也是最後一次，降駕到一半，突然沒了。像是拔牙手術中途，麻醉全消的清醒，她站在主殿前，切實地感到孤身一人，遠方的訊號源，真的什麼都沒有了。她繞圈圈，她踱步，她重新來過，皆無用。起初沒有人相信她。宮廟裡的其他人快速推論，果然還是不能用女性乩身。狀況漸漸傳開，其他仍舊可以問事的所在，問出來的全部背道而馳，甚至出現異象。沒過多久，連異象都沒有了。什麼都沒有了。困擾無解的時刻該怎麼辦？人們於是更加依賴大數據。年復一年，許多詞彙逐漸被堆疊成另一個語義。課堂上，老師詢問眾學生，信仰是什麼？幾乎同一時間，桌前投射出大小不一的圖案。許多相似的，是目前當紅的歌唱團體成員，也有知名演員，漫畫人物，甚至有政治人物。老師笑著一揮手，虛空就被收拾，連殘影都不剩下。光是消除殘影，就花了多年技術去研究，飛蚊症不再是教師必有的職業傷害。教室的主畫面出現色彩繽紛、風格各異的神明塑像，老師解釋，不很久以前，有過供奉這些偶像的信仰。人們會在廟宇、教堂、禮拜寺等空間，對著實體的偶像、象徵物，或者一面牆壁進行儀式，在此尋求問題的答案，甚至心靈的平靜。文化課的基本教材大致如此，下一課談民族。要不要對十歲左右的學生施行傳統教育，官方與民間數度激辯。支持者認為，需要理解舊社會的文化建構，才是真正的文化教育。反對者則認為，對年幼的兒童談論傳統信仰，只會造成人格養成的混淆。最後得出一個折衷版本，教，但不深入教，以概論的方式帶過。反正這是資訊全面平權的時代，有興趣的學生可以自行查詢。放學時間，學生們各自回家，沒有路隊，三三兩兩地走。交通工具會自行偵測並避開生物，安全系統不斷精進升級，車禍早已經是歷史名詞。iGod系統覆蓋率在多年前已達100%，內化的生命體徵檢測裝置，讓人類的壽命一口氣延展至自然的極限。再長就進入器官複製的道德議題，仍屬爭論不休的領域。十歲的小甯在放學途中路過舊城區，附近居民習慣將不要的傢俱物件丟棄在此地，小甯跟同學們喜歡來此做尋寶遊戲。空地中央有棵大榕樹，枝葉橫生，成為整年暑熱的最好遮蔽。此地的更新計畫在多年前擱置，連棟大樓的後半部已被拆毀，卻意外保留前半的結構體。從正面看過去，一樓的店招外觀狀況良好，服飾店櫥窗仍有展示商品，雜貨店玻璃罐內的糖果零食鮮豔有光澤。抬頭看，某戶前陽台，竟還有緊急搬遷來不及收回的兒童衣物，另一戶陽台的植物，在無人照料下，照樣發出新葉。孩子們也曾試著進入空置的大樓，無奈四面八方均被封死，無處可入。整排大樓就是一座巨大的展示櫥窗，成為本城的特色文史景點。小甯在新增的物件山中，看見一張熟悉的臉。她小心翼翼將整尊塑像挖出，一查，原來這個長鬚金袍的塑像名為福德正神。她趕著回家，無暇多做處理，將塑像藏回了衣物堆。隔日為校外教學，全班去參觀博物館。有佔滿整間展覽室的電腦主機，可以實際敲打出聲響的鍵盤，還有巨型的實體螢幕。走到最後一個展間前，導師問，手機是什麼？眾人皆舉起手。導師笑著說明，過去的手機真的是一種機器，過去的人需要靠實體的機器通話以及查詢。導師帶大家走進挑高三層樓的巨型展間，世界上最後一批被使用的手機，被灌膠封存成一座小山。帶著神秘光澤的牆面，盡數由過往的手機拼貼而成。導師指著其中一款機型，懷念地說，他用過這種機器與人通話。導覽的空檔，小甯忙著跟同學們討論她的新發現。有人很快地查到福德正神又名土地公，找出各式各樣的圖像。從這些圖像他們歸納出，土地公常常待在樹下的小空間。放學後，他們用廢棄桌板跟石塊，在榕樹鬚根的小洞搭出屋頂，將塑像放了進去。沒有特別說出口，但他們隱隱感覺到，這個新遊戲不能讓成人參與。孩子們開始特別留意周邊，帶來可用的資源以裝潢樹下的小房間。遊戲在不久後碰到了瓶頸，他們不知道該搜尋什麼才能獲得更多資訊。下課後他們圍著老師，詢問課綱裡沒提到的許多細節。老師拋出了新詞彙：「祭拜」。板材好找，他們用撿來的小板凳作為供桌，將吃剩的營養午餐、挑食不吃的水果，擺放在土地公桌前。香爐則實在難尋，翻找過舊城區的廢物堆，還是沒有近似之物。他們決定電繪，再趁著導師不注意的空檔，將香爐立體列印出來。形體可模擬，氣味難再製，拜拜用的線香實在遍尋不著，也難以製作。他們拔了一些長型的堅韌野草，硬是立在香爐裡。他們不時來樹下遊玩，帶來吃食，強化空間結構。沒有新的遊戲玩法，小廟倒是愈來愈像樣。某日有人在樹洞裡撈到十元硬幣，這個國家不採用實體貨幣已經很多年了，想必是很久很久以前的遺留物。以圖像搜尋得知，幣面上的頭像惡名昭彰。他們不懂，為什麼要將這樣的人物到處流通？不過這一點點疑惑，很快就被其他資訊掩蓋。他們發現硬幣可以用來跟土地公溝通，一正一反代表正面意涵，若兩正或兩反，則是失敗。他們胡亂地發問，發現答案意外地準確。小甯不信，開啟當日分發的作業檔，投擲硬幣問著選擇題，Ａ、否，Ｂ、否、Ｃ，是。或者也有緊湊的，Ａ、是。每一次回答，右上角都跳出正確的綠色圓圈。土地公的答題正確率是百分之百。消息漸漸傳開，高年級的學長姐們也會來此，使用珍貴的硬幣與神溝通。問的問題更為抽象了，通常都是喜歡或暗戀的是非題。問神的小隊愈來愈長，小廟前堆滿小學生們熱愛的吃食，不意外地都是甜食，布丁、巧克力、汽水，孩子們的每日攝取糖量被嚴格控管，多餘的食物在此堆成一落落小塔，想要的人可以自行取用。畢竟這是個無人在乎的舊城區，孩子們以自己的規則維持秩序。他們也想過要找出更多土地公，可以比較順暢地消化這些問題。小甯搜尋過資料庫，問過老師，甚至大費周章去圖書館翻找古舊的紙本書籍，沒有人知道其他神像的下落。由宗教場所改建成的健身中心，也找不到蛛絲馬跡。屋頂上的剪黏或是門片的畫作尚在，那是作為傳統藝術保存的項目，但神像們似乎全員消失。神離去後，信仰退潮，作為具體代表的神像一波接著一波消失了。人們懼怕未知的內裝，也曾經轉化成憤怒，神像被丟棄在各處，在河流中漂流，堆成垃圾山，最常見的，是直接丟在香爐裡焚香一併燒毀。時至今日，健康才是最普遍的全球信仰，所有的儀器都不斷在創新前進，唯有肉體，仍舊需要傳統方式的鍛鍊。也不是一無所獲，小甯在厚厚的民俗信仰書籍中，翻到另一個突破的可能。秋高氣爽的下午，放學的小學生們再次聚集在榕樹下，小甯指揮大家鋪平榕樹前的沙地，要非常平整，非常一絲不苟。接著她點名兩個牢靠的高年級生，一左一右，輕輕扶住木椅的兩邊。如同丟出一個短訊那樣的輕鬆，小甯問：你好嗎？樹上有電子蟬的叫聲，風吹過來有焚燒過什麼的味道，大概過了一個世紀那麼久，或者沒有，在漫長的沉默過後，椅子笨拙的移動，然後停止。眾生探頭，無人參透這個神諭的用意。沙地上有淺淺的痕跡，上書：QQ。（全文完。）

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