市議員李順進 轉傳 [110/06/17] 衛生福利部 及 高雄市政府 要點公告
●環安、治安、交安、工安、婦幼安 代言人!
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[110/06/17] 衛生福利部 接種COVID-19疫苗是預防感染、避免重症與死亡最有效的方式 指揮中心持續監測疫苗接種後不良事件
https://www.facebook.com/mohw.gov.tw/posts/1910083895824686
#衛福編編報報發文時間:2021.6.17
●記者會影片:https://youtu.be/RCzrDbERBzY
●記者會影片-即時字幕:https://youtu.be/3A2PFNfuhRo
●記者會客語口譯直播(週一~五):https://youtu.be/JssQKCu5jEo
※客語口譯直播將於14:40進入重點整理環節,不會全程直播口譯
●衛生福利部 LINE@:https://lin.ee/24imWWE
●衛生福利部 Twitter:https://twitter.com/MOHW_Taiwan
●中央流行疫情指揮中心今(17)日表示,疫苗接種是預防COVID-19感染、避免重症與死亡最有效的方式,全世界已有數億人接種過至少一劑疫苗,且COVID-19疫苗的安全性也正持續被監測當中。依過去經驗顯示,大規模疫苗接種與安全性監測時,會發現有部分人在疫苗接種後,發生對健康造成負面影響的事件,包括死亡。這些事件可能是由接種疫苗所導致,也可能與疫苗無關,僅是剛好發生在接種完疫苗後的巧合事件,相關死因皆仍待調查釐清。指揮中心亦將持續監測疫苗接種後不良事件,請國人放心。
●在大規模疫苗接種初期,大部分的接種對象均為年長者,並可能有潛在慢性疾病,使得這類疫苗接種後通報死亡的案件數量增加。因此需藉由回顧病歷資料或解剖釐清死因,調查這些事件是否可能與疫苗相關。此外,亦可藉由持續性自然死亡率的評估,觀察是否有疫苗安全性的疑慮。如根據109年度我國人口統計資料,75歲以上年中人口為1,433,286人,同年度75歲以上死亡人數為95,367人;故可得知,即便在未接種COVID-19疫苗的情形之下,預期平均每日都會有200多名75歲以上長者死亡。
●指揮中心統計,截至6月16日為止,國內共計1,133,515位民眾接種AstraZenecaCOVID-19疫苗,其中174,098名為75歲以上長者。根據疫苗不良事件通報系統(VAERS)顯示,目前已收到11例接種AstraZenecaCOVID-19疫苗後死亡之報告,其中8例發生在75歲以上長者,死亡個案絕大多數均為高齡長者且有慢性疾病。部分個案經解剖後已可確認死因。
●截至目前為止,尚未有死亡個案被判定為與疫苗相關。指揮中心將持續監測疫苗接種後不良事件,偵測安全疑慮並做出因應;同時提醒所有符合目前開放疫苗接種順序的民眾,皆能依照各縣市政府的說明接種COVID-19疫苗,除了保護個人免於罹病,更可建立群體對COVID-19的免疫力,避免疾病傳播。
#防疫最前線 #謝謝辛苦的檢疫人員
#謝謝臺灣醫護人員 #謝謝所有第一線人員 #臺灣加油
#2019nCoV
#嚴重特殊傳染性肺炎
#COVID19
#MOHW_Taiwan
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[110/06/17] 衛生福利部 居家有氧身體好,3分課程十分效
https://www.mohw.gov.tw/cp-16-61516-1.html
為因應全國實施新冠肺炎疫情第三級警戒,各級學校學生留在家中學習,以降低群聚感染風險。國民健康署提供國高中學生8式律動有氧,在熱身讓呼吸與心跳略為加快後,只要跟著影片節奏踩踏3分鐘就能訓練協調性、強化心肺功能。
每個動作可做10-15次,以8個動作為1個循環。可依據個人體能狀況做1-3個循環,讓學生在家透過輕快的律動有氧,提升健康防護力。
一、手臂向上張開深呼吸:做肩關節緩慢外展的動作,向上伸展時吸氣、下放內收時吐氣,將我們的肩關節活動度釋放,有效減緩肩頸緊繃,為接下來的動作做好暖身準備。
二、手臂上下旋轉身體搖擺:配合重心左右轉移做手臂交替上下旋轉的動作,挑戰手腳與身體的協調,有效活動我們的雙腿以及手臂的肌肉,為全身性的暖身動作。
三、手腳延伸動態伸展軀幹:雙腳交替做側跨步呈弓箭步的動作,手臂同時向對側身體前伸,有效伸展軀幹與活化上、下肢肌肉。
四、腳尖左點右點手抬高:雙腳尖交替向外點步,搭配雙手上下舉高,訓練手腳協調。
五、左右擴胸腳後踩:肩關節做水平外展的動作搭配腳向後踩點,可以有效打開胸廓,提升胸椎的活動度。
六、腹側核心活化操:保持不彎腰,交替側抬高膝蓋碰對側手肘,可以活化腹部核心的肌肉,健康的核心肌群能有效保護我們的脊椎。
七、左右踏步向上拍手:交替左右踏步雙手在頭頂做拍手的動作,調整呼吸喘息一下,為下一個動作做準備。
八、側跨三步向上歡呼:左右交替向側邊跨出三步,再雙手向上舉高歡呼,在保持平衡下可以跳起來歡呼,有效提升心跳增加心肺耐力。
運動結束後,重複做第一個手臂向上張開深呼吸的動作調整呼吸做收操,可以有效穩定心跳與呼吸。
國民健康署吳昭軍署長呼籲,防疫期間在家上體育課或是下課時跳跳律動有氧,可先熱好身再跟著節奏舞動,以減少運動傷害。並注意運動空間通風、出汗後保暖及適時補充水分。每日所累積的身體活動量,最好達到世界衛生組織建議之兒童及青少年應至少有60分鐘以上中度身體活動的標準,以提升健康體能及健康防護力。
延伸閱讀:
運動計算機:https://km.hpa.gov.tw/obesity/TC/SportCalculate.aspx
要宅不要廢!居家上課讀書不忘“動”(單張):https://health99.hpa.gov.tw/material/6899
異地、遠距辦公之「新生活運動」(單張):https://health99.hpa.gov.tw/material/6900
居家運動新模式 健康動起來(單張):https://health99.hpa.gov.tw/material/6901
我家也是健身房_故事篇(影片):https://health99.hpa.gov.tw/material/6483
只要2瓶礦泉水,我家就是健身房!(直播):https://reurl.cc/x0amnN
動動生活GO!我家也是健身房(直播):https://reurl.cc/gmGAKV
動動生活GO!我家也是健身房(深蹲、模仿跑步機、坐式健身車)(海報):
https://health99.hpa.gov.tw/material/4571
動動生活GO! 我家也是健身房! (推推球、左右跳) (海報):
https://health99.hpa.gov.tw/material/4572
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[110/06/17] 高雄市政府 挺身障機構平衡營運-高市社會局提供防疫期間補助措施
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=04757FA2BA0F07F7
疫情期間,連帶影響民間小額捐款意願,身心障礙機構也面臨民間企業捐款的縮減。高雄市政府社會局表示疫情期間對機構的人事費及照顧費用補助不會中斷,同時也會輔導申請中央紓困4.0補貼措施,全力幫助身障機構度過疫情難關。
疫情期間身障住宿機構可能面臨機構住民請假後無法返回機構或就醫返回機構困難,致機構照顧費用的收入減少而影響機構營運,社會局力挺身障機構,對因疫情不能返回機構的住民住宿照顧費用照常撥補給機構,補助不中斷,也不受限「請假超過15日不予補助」的規定。另外,機構工作人員請「防疫照顧假」一樣照常給薪,經費也由市府補貼,以穩住人員流動,讓服務品質得以維持。
另身障住宿機構自109年1月15日起,如任連續3個月平均收入較108年下半年或同期月平均減少達15%、或110年5至7月之月平均收入,較前二年任一年度同期或110年1至4月任連續3個月之月平均減少達15%者,可申請紓困4.0信用擔保、週轉金及員工薪資貸款,及政府補貼利息。如接獲因疫情停止服務的機構,也可補貼停業期間基本人事費及維持費(水費、電費、電話費、瓦斯費及租金等)。
目前高雄市身障住宿照顧機構10家,為讓身障朋友在疫情期間安心生活,仍於嚴謹的防疫措施下持續提供照顧,以每日清消、體溫測量、戴口罩、勤洗手、透過視訊互動替代返家及探視。社會局局長謝琍琍表示,看見機構工作人員犧牲休假時間,增加輪班人力,更要安撫不能返家住民的焦躁情緒,感謝工作人員的無私大愛,社會局提供各項措施來力挺機構,也讓身障朋友更安心。
另本市首創「慈善團體攜手身障團體共好平台」,透過架接慈善團體與身障團體資源,提升身障團體量能,目前共好平台啟動,已獲得82個慈善團體及個人支持,成功串連29個身障方案,未來市府會把攜手經驗擴大多元福利對象,包含兒少、婦女、高齡長輩、經濟弱勢戶、脆弱家庭等,擴大高雄市的福利資源。而疫情期間倘有近5年接受政府委託之社會福利事業單位(社福團體、基金會及社工師事務所等服務單位)收入總和之月平均,自109年1月15日起,任連續3個月之月平均收入總和較108年下半年或同期減少達15%,或今年5月至7月期間較同年連續3個月之月平均減少15%,亦可向衛生福利部申請紓困,得補助人員加班費及維持費,及協助取得員工貸款並補貼貸款利息。
高雄市政府紓困專區https://www.kcg.gov.tw/2019nCoV/cp.aspx?n=14B668C288C3F3D5
衛生福利部紓困4.0專區 https://covid19.mohw.gov.tw/ch/np-5187-205.html另開新視窗
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[110/06/17] 高雄市政府 地價稅適用自用住宅用地優惠稅率,設籍與否是關鍵
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=CE19E313D7593601
張先生因工作因素將戶籍遷出,誤以為只要有居住事實,即使戶籍遷出,地價稅仍可按自用住宅用地優惠稅率課徵,經稅捐處查獲予以改課,感到不解 ?
高雄市稅捐稽徵處說明,地價稅自用住宅優惠稅率必須符合下述條件:
一.土地所有權人或其配偶、直系親屬於該處設有戶籍登記。
二.土地上房屋沒有出租或供營業使用。
三.土地上房屋為土地所有權人或其配偶、直系親屬所有。
四.土地所有權人與其配偶及未成年之受扶養親屬,適用自用住宅用地稅率課徵地價稅者,以一處為限。
五.都市土地以300平方公尺為限;非都市土地以700平方公尺為限。
而符合上述規定經稅捐處核准按自用住宅用地稅率課徵地價稅,如嗣後因選舉、工作關係、子女就學或其他原因而將全戶戶籍遷出,雖實際居住於該地,仍不符合上述自用住宅用地應辦竣戶籍登記之要件,應自全戶戶籍遷出之次年起改按一般用地稅率課徵地價稅,最多補徵5年一般用地稅率與自用住宅稅率間差額地價稅。
該處提醒納稅人,戶籍遷徙時應特別注意,至少須有土地所有權人或其配偶、已成年直系親屬中任何1人留在原戶籍,地價稅才能繼續按自用住宅優惠稅率課徵,以免經查獲予以改課、補稅,造成荷包大失血。
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[110/06/17] 高雄市政府 申請延分期繳稅免出門,網路、電話攏ㄟ通
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=311FF7B70D53E27A
高雄市稅捐處表示,為降低臨櫃申請延(分)期繳稅之群聚染疫風險,建議納稅義務人透過該處官網申辦,或於上班時間內以電話方式提出申請。
市稅處說明,納稅義務人如受COVID-19疫情影響,無法於規定繳納期間內繳清稅款者,可於稅單繳納期間內,申請最長延期1年或分2至36期(每期為1個月)繳納。疫情三級警戒期間,建議民眾透過該處網站申辦(https://reurl.cc/NrGeNe),以避免群聚染疫風險。
不諳網路操作的民眾也不用擔心,稅捐處亦開放納稅義務人或其代理人以電話方式,在核對個人資料後提出申請。該處所轄稅目受理窗口如下:07-7410141分機221胡先生(使用牌照稅);分機551宋小姐(房屋稅);分機250林先生(娛樂稅);分機531張小姐(地價稅)。
市稅處提醒,如以電話方式申請延(分)期,納稅義務人須在中央流行疫情指揮中心宣布全國疫情警戒降至第二級以下之次日起10日內,補送申請書及相關證明文件至所轄稅捐分處,以完成延(分)期繳稅申請流程。
民眾如需瞭解疫期減稅相關資訊,可至高雄市稅捐處官網「防疫資訊專區」(https://reurl.cc/K6ZE1p)查詢;或撥打免付費電話0800-000-321轉2洽詢。
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[110/06/17] 高雄市政府 防疫期間海污防治工作不打烊,海洋局突擊海域稽查
https://www.kcg.gov.tw/News_Content.aspx?n=F29A02A9D36C47F0&sms=19902EF36D6B551D&s=B343F365F4C90047
目前全國疫情警戒仍為第三級,高雄市政府持續以防疫工作為主,海洋局為慎防有心人士在疫情期間利用各式船舶偷排廢污油水,特別針對轄區污染熱點強化稽查工作,俾達海域污染零死角,捍衛海域潔淨。
海洋局局長張漢雄表示,為避免有心人士利用全國防疫期間從事不法排放廢污油水行為,造成海洋環境污染,除例行性於陸域巡查外,亦啟動海域巡查,針對轄內商港區、漁港區、修造船廠及漁港加油站等執行重點稽查,以實際巡查工作來嚇阻不法人士之非法行為,避免海洋污染事件發生。
張漢雄強調,海洋污染防治沒有假期,平時海洋局積極於市轄海域的陸域及海域執行稽查,並設置24小時海污防治專線(0800-265-000)供民眾隨時檢舉海域污染不法情事,在疫情期間除防疫工作外亦加強稽查頻度,以杜絕所有非法海污行為的發生。
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太開心可以跟 Dance KarenCheetah用帥歌編一支帥舞
而且能在編排過程得到共鳴、一起回顧經典真的好爽,兩個在客廳忍不住叫來叫去:))
謝謝同學給的feedback及支持!
台中City的同學,你們準備好了嗎?
這次我們要去台中開課囉🎉🎉
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🎵: Chris Brown, Young Thug- City Girls
Choreography by Karen, Verna
Film by MeMore攝影工作室
#highheels
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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 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
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演唱:茶二娘
作詞:十三
作曲:趙壁立
編曲:龍小晨
混音:謝小啵junjsix
製作人:十三
彩虹的顏色是 透明的
愛你的心是滾燙的
天空的溫柔 飛鳥在等候
我深藏的愛意 醞釀了許久
雲朵像落肩上 的枕頭
夢一場我們到白頭
愛永不墜落 等日月白晝
我們在平行宇宙世界 目光相投
夢溢滿了溫度
我與你的共度
眾生皆草木 與山河共處
我們朝朝幕幕
萬事皆意的旅途
黃昏下的羡慕
我其實已誤入
愛給你的感悟
夕陽下的落幕
我還會回顧 彌漫的溫柔
記得歸途
這世間萬物
都因你我而復甦
彩虹的顏色是 透明的
愛你的心是滾燙的
天空的溫柔 飛鳥在等候
我深藏的愛意 醞釀了許久
雲朵像落肩上 的枕頭
夢一場我們到白頭
愛永不墜落 等日月白晝
我們在平行宇宙世界 目光相投
夢溢滿了溫度
我與你的共度
眾生皆草木 與山河共處
我們朝朝幕幕
萬事皆意的旅途
黃昏下的羡慕
我其實已誤入
愛給你的感悟
夕陽下的落幕
我還會回顧 彌漫的溫柔
記得歸途
這世間萬物
都因你我而復甦
陽光投入迷霧
海浪拍打沙丘
萬有引力是真的相互
遊蕩在這星球
我在你心裡常駐
在你心裡起伏
你沒有把我辜負
所有星辰來鋪路
夢溢滿了溫度
我與你的共度
眾生皆草木 與山河共處
我們朝朝幕幕
萬事皆意的旅途
黃昏下的羡慕
我其實已誤入
愛給你的感悟
夕陽下的落幕
我還會回顧 彌漫的溫柔
記得歸途
這世間萬物
都因你我而復甦
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❖歌詞在下面❖
「如果你心情不好,那麼請來我這裡。」
和你一起看過的四季,是我心底最美麗的風景
任家萱Selina Ren
療愈人心全新單曲《四季 All year round》
2020, 10/10 秋季限定
《四季》由Ice Paper填詞譜曲,是首節奏明快一聽便朗朗上口的歌曲。一開始由編曲的口哨音效揭開了音樂的序幕,跟著節奏踩著輕快步伐,徜徉在每個季節裡的隨心所欲。一年四季有春夏秋冬,每種季節都能看見不同的風景,亦象是人生也有高低起伏,不可能隨時會保持快樂或永遠待在谷底,度過寒冷便見暖陽撒落,大雨之後會有彩虹。無論人生的好壞,只要以開闊的心胸和眼界去面對,際遇中的一點一滴都會是最值得回味的旅程。
《四季》這首全新單曲無論是在製作或是配唱方面,堪稱是Selina音樂上最大的突破,她第一次全程參與製作流程,從編曲時開始提供想法,與共同製作人陳秀珠老師數度討論,如何將微風般的好心情呈現在歌曲裡,但又不失節奏感的烘托出屬於《四季》該有的氛圍;或是針對歌曲拍子要如何進行,激盪出如今成品的完美節奏;就連最後進入混音階段Selina也親自上陣,聽混音、調整歌曲的種種細節,全神貫注的投入於這首歌曲。Selina也補充的笑說:「感覺就象是把自己的耳朵的視野打開了,很謝謝老師指導與《四季》這首歌,完全是幫我上了一課,對歌曲的製作有更完整的了解。」
2020年是個不大尋常的一年,面對人生的無常還是該保持正常的步伐,累了可以停下來,倦了可以掉頭離開,整理好心裡背很久的行囊,再下一次啟程的時刻就把它放下吧!這首充滿正能量的歌曲,鼓勵大家把握現下所擁有的一切,多花點時間與愛的人相處,因為當下的每分每刻將來回顧都會是最美的風景。
演唱:任家萱
作曲:Ice Paper
作詞:Ice Paper
編曲Arranger:楊溢升Shocka、歐中建Richard Au
製作人Producer:歐中建Richard Au
聯合製作人Co-Producer:陳秀珠Jodie Chen、任家萱Selina Ren
配唱製作人Vocal Producer:陳秀珠Jodie Chen
吉他Guitar:王嵐Ken
和聲Chorus:陳秀珠Jodie Chen、任家萱Selina Ren
配唱錄音師Recording Engineer (Vocal):陳志翔Sean Chen
錄音師Recording Engineer:陳志翔Sean Chen
錄音室Recording Studio:DMS Studio、新奇鹿錄音室Saturday Studio
混音師Mixing Engineer:黃欽勝Adam Huang
混音室Mega Force Studio:強力錄音室Mega Force Studio
如果你的拖鞋丟了 肯定就在床底
如果你想伸個懶腰 像陽台上的貓咪
如果你能記得擁抱 跟我放下手機
如果你的心情不好 那麼就來我這裡
如果你想在心裡面 許一個願望
我是你的魔力 為你帶來好運
如果你想在心裡面 有一片海洋
趕快出來透氣 哪怕硬著頭皮
我知道會烈日當空 曬得人們都不想動
手裡變出一葉做成的傘 隨時隨地喚來彩虹
不要獨自漫步巷中 不要淹沒在人海中
如果和我一起 就能感覺到那春夏秋冬
太多太多風景 總讓你我動心
一年四季 一朝一夕
何時睜開眼睛 心事你細細聽
一年四季 一點一滴
有時候望著天空開始嚮往飛行
有時候蘋果想要擺脫地心引力
可能是生命之樹上頑皮的精靈
揮動著魔杖劃出看不見的軌跡
有時候你會忘了 (忘了)
你曾經擁有過的夢想 (夢想)
撫平心裡的皺摺 忘了經歷的風沙
迎接全新的感受 和我一起出發吧
和我和我在一起 一起看一年四季
紀錄著一點一滴 尋找著
如果你想在心裡面 許一個願望
我是你的魔力 為你帶來好運
如果你想在心裡面 有一片海洋
趕快出來透氣 哪怕硬著頭皮
我知道會烈日當空 曬得人們都不想動
手裡變出一葉做成的傘 隨時隨地喚來彩虹
不要獨自漫步巷中 不要淹沒在人海中
如果和我一起 就能感覺到那春夏秋冬
太多太多風景 總讓你我動心
一年四季 一朝一夕
何時睜開眼睛 心事你細細聽
一年四季 一點一滴
太多太多風景 總讓你我動心
一年四季 一朝一夕
何時睜開眼睛 心事你細細聽
一年四季 一點一滴
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演唱:廣東雨神
作詞:劉鵬鵬/廣東雨神
作曲:劉鵬鵬
製作人:劉鵬鵬
編曲:馬佳慶
鍵盤:孫維峰
吉他:王寶新
錄音:李東凱(叔伯兄弟娛樂)
混音:牧而
和聲:牧而
出品:牛牛音樂科技/牛頭村新文化
如果眼淚要流在天亮之前
讓我再回顧一遍 與你這些年
一路與我攜手並肩
共同面對人間冷暖
為何到今天 相顧無言
行李已被我整理好 擺在門前
鑰匙也被我放在你的床邊
準備好的萬語千言
定格在你冷漠的臉
我又該如何 表達眷戀
准許我五分鐘 煙熄了我便走
從此以後 不必再為我擔憂
准許我五分鐘 歌終了我便走
如果哪天 再相見 你我不必再回首
行李已被我整理好 擺在門前
鑰匙也被我放在你的床邊
準備好的萬語千言
定格在你冷漠的臉
我又該如何 表達眷戀
准許我五分鐘 煙熄了我便走
如果邂逅 算路人無視好嗎
准許我五分鐘 歌終了我便走
由此結束 不拖欠
你我孤單繼續走
由此結束 不拖欠
你我孤單繼續走
【Pinyin Lyrics】
Song:wǔ fēn zhōng
Singer:guǎng dōng yǔ shén
rú guǒ yǎn lèi yào liú zài tiān liàng zhī qián
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動態回顧查詢 在 Re: [詢問] FB有些過去照片突然無法顯示- 看板Facebook 的推薦與評價
※ 引述《srshin ( )》之銘言:
: 最近在看動態回顧時,發現有些照片一直load不出來,本來以為是網路的問題沒多想。
: 今天仔細看了一下,發現有些照片真的無法顯示,會像下圖這樣。
: 按了圖上的圓圈箭頭也是無法順利顯示出照片,但很確定以前是可以看到的。
:
: 然後又隨意開了幾個八年前的相簿,有些照片也是無法顯示了。以縮圖來看,無法顯示的
: 那一格就會是一整個空白。如下圖的那些空白。
:
: 請問是什麼原因呢?有辦法恢復嗎?
: Ios系統,app已更新至最新。
: 謝謝!
臉書是個龐大的資料庫,幾年前我也寫過 web,來說明一下這通常怎麼做
1。要有一個單一的進入介面,連向一個超大硬碟
你的照片會有一個網址
你看是這網址,你傳給一百個朋友看,也都是這個網址
這就是我說的單一進入介面
超大硬碟是當然的,不然怎麼放那麼多照片
2。上面第 1 點說的只是虛擬的,事實上是分散式資料庫
舉例來說,我撥 104 查號台,有個查詢小姐接走了
你又撥 104,總不能是被我佔線了吧!必需是另一位小姐接走
因此 104 是總機而已,其下必需自動跳號上百線
單一的進入介面要能自動跳號上百線,才有法子讓全世界的人一起看你的照片
不然我連上要看,別人就被佔線
網路雖然是分封交換,沒有佔線問題
但是仍然暫時性的會佔住主機
如果我去看時,暫時性的別人就無法存取,那也不行
另外台灣的網友能看,美國的網友也能看
如果美國的網友必需連上台灣才能看,那麼台灣的硬碟會很忙
而台灣連至美國的海底電纜也會很忙
因此美國只要有一個網友看,照片就存在美國了
再有一個美國的網友看,那麼照片直接從美國出,不會連向台灣要
這就是分散式資料庫
3。當臉書以海量的自動跳線,加上海量的 mirror 站時,負擔很大
所以以前看人批評臉書寫很爛時,我會笑。。
臉書寫得很好,裡面自己開發了多少演算法,我無法想像
只是我們沒想過它的負擔這麼大,只以單人單機的經驗去批評它
4。少看的照片,它在 cache 中的命中率會低,被拷貝到 mirror 的機會就少
分散式資料庫會不斷的把資料拷到不同的分站保存
同一個 user 的所有資料,未必全部存放在同一顆實體硬碟裡,也未必只有一份備份
更可能的是應用了 RAID 磁碟陣列演算法
所謂的"用N+1顆硬碟,存放N顆硬碟的資料,當其中一顆硬碟損毀時,可以直接置換
資料能夠由 N顆硬碟裡經過演算法還原"
而且臉書應該是把 RAID 這種演算法,做到雲端去的高手
因此資料應該是不會損毀,但是某天某顆硬碟壽命剛好到時,總是要被抽換掉的
在一定時間裡還在跑資料還原演算法
等跑完之後,資料就可以還原過來
綜上所述,臉書,google, Mac 這些雲端的大咖應該都投入不少心血在維護這些
Mac 本身的獲利很直接,它賣電腦及週邊,又很貴
而臉書和 google 的獲利在哪?
羊毛總是出在羊身上的
所以 google 的 youtube 現在廣告愈來愈多
臉書我也用十幾年了
從完全免費開始用,用到現在它開始一堆收費服務
但我還是在用它免費部份
會有抱怨,也會有體諒
因為我知道這不容易
不過照片我還是在自己私人硬碟有備份
在我用過的網路免費服務裡,什麼無名小站,MSN blog 倒了一堆
每次倒時網路世界都一堆哀嚎
成滯壞空的循環,臉書若倒了也不意外
--
活動/美食計劃
蘭嶼 魚白 勝興車站 星月天空 武陵 草嶺古道
嘉義阿里山小火車 保齡球 司馬庫斯
手包水餃 日月潭纜車 合歡攻頂 馬祖
鹽山 南庄 澎湖 溪頭/松林町 南投天梯
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.217.175.38 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Facebook/M.1639573293.A.ACA.html
: Ios系統,app已更新至最新。
問題不在程式
問題在臉書資料庫
你的資料已損毀,就讀不出來
但能花時間慢慢修復
以後可能還會出現
甚至有時會讀到損毀那顆,有時又讀到沒損毀的
(不是每次下指令都讀同一顆)
於是就會一下消失一下出現
這其實仍然是正常現象
若用我們自己的單一硬碟比較難理解
不能讀就是壞了,能搶讀的話當然趕快拷出來備份
怎麼會時好時壞不斷交替出現?
但雲端分散式資料庫會有這種問題很正常
不要太頻繁,但三不五時讀一下
都不去讀,不會引起資料 refresh
說一下資料更新
在 RAM 來說,不通電資料就會消失;不讀也會消失(可以理解成電容放電)
也就是說讀取時同時會重新做一次寫入
現在已經用更好的技術了,不去讀也會不斷更新自己
同樣的狀況在硬碟資料也有,磁性儲存裝置久了會消磁,讀取會更新它
在雲端資料庫,你去讀取,才會引起這些資料被注意
如果發現損毀,才會啟動復原程序;或許臉書還會發現一顆硬碟壞了把它換掉
如果一直讀不出來,我可能就會寫信給臉書了;發 bug report
這你發過嗎?要去找一下
蠻多問題反應後解掉的
※ 編輯: HuangJC (49.217.175.38 臺灣), 12/17/2021 05:35:54
... <看更多>
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※ 引述《srshin ( )》之銘言:
: 最近在看動態回顧時,發現有些照片一直load不出來,本來以為是網路的問題沒多想。
: 今天仔細看了一下,發現有些照片真的無法顯示,會像下圖這樣。
: 按了圖上的圓圈箭頭也是無法順利顯示出照片,但很確定以前是可以看到的。
:
: 然後又隨意開了幾個八年前的相簿,有些照片也是無法顯示了。以縮圖來看,無法顯示的
: 那一格就會是一整個空白。如下圖的那些空白。
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: 請問是什麼原因呢?有辦法恢復嗎?
: Ios系統,app已更新至最新。
: 謝謝!
臉書是個龐大的資料庫,幾年前我也寫過 web,來說明一下這通常怎麼做
1。要有一個單一的進入介面,連向一個超大硬碟
你的照片會有一個網址
你看是這網址,你傳給一百個朋友看,也都是這個網址
這就是我說的單一進入介面
超大硬碟是當然的,不然怎麼放那麼多照片
2。上面第 1 點說的只是虛擬的,事實上是分散式資料庫
舉例來說,我撥 104 查號台,有個查詢小姐接走了
你又撥 104,總不能是被我佔線了吧!必需是另一位小姐接走
因此 104 是總機而已,其下必需自動跳號上百線
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不然我連上要看,別人就被佔線
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但是仍然暫時性的會佔住主機
如果我去看時,暫時性的別人就無法存取,那也不行
另外台灣的網友能看,美國的網友也能看
如果美國的網友必需連上台灣才能看,那麼台灣的硬碟會很忙
而台灣連至美國的海底電纜也會很忙
因此美國只要有一個網友看,照片就存在美國了
再有一個美國的網友看,那麼照片直接從美國出,不會連向台灣要
這就是分散式資料庫
3。當臉書以海量的自動跳線,加上海量的 mirror 站時,負擔很大
所以以前看人批評臉書寫很爛時,我會笑。。
臉書寫得很好,裡面自己開發了多少演算法,我無法想像
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4。少看的照片,它在 cache 中的命中率會低,被拷貝到 mirror 的機會就少
分散式資料庫會不斷的把資料拷到不同的分站保存
同一個 user 的所有資料,未必全部存放在同一顆實體硬碟裡,也未必只有一份備份
更可能的是應用了 RAID 磁碟陣列演算法
所謂的"用N+1顆硬碟,存放N顆硬碟的資料,當其中一顆硬碟損毀時,可以直接置換
資料能夠由 N顆硬碟裡經過演算法還原"
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因此資料應該是不會損毀,但是某天某顆硬碟壽命剛好到時,總是要被抽換掉的
在一定時間裡還在跑資料還原演算法
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綜上所述,臉書,google, Mac 這些雲端的大咖應該都投入不少心血在維護這些
Mac 本身的獲利很直接,它賣電腦及週邊,又很貴
而臉書和 google 的獲利在哪?
羊毛總是出在羊身上的
所以 google 的 youtube 現在廣告愈來愈多
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從完全免費開始用,用到現在它開始一堆收費服務
但我還是在用它免費部份
會有抱怨,也會有體諒
因為我知道這不容易
不過照片我還是在自己私人硬碟有備份
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但能花時間慢慢修復
以後可能還會出現
甚至有時會讀到損毀那顆,有時又讀到沒損毀的
(不是每次下指令都讀同一顆)
於是就會一下消失一下出現
這其實仍然是正常現象
若用我們自己的單一硬碟比較難理解
不能讀就是壞了,能搶讀的話當然趕快拷出來備份
怎麼會時好時壞不斷交替出現?
但雲端分散式資料庫會有這種問題很正常
不要太頻繁,但三不五時讀一下
都不去讀,不會引起資料 refresh
說一下資料更新
在 RAM 來說,不通電資料就會消失;不讀也會消失(可以理解成電容放電)
也就是說讀取時同時會重新做一次寫入
現在已經用更好的技術了,不去讀也會不斷更新自己
同樣的狀況在硬碟資料也有,磁性儲存裝置久了會消磁,讀取會更新它
在雲端資料庫,你去讀取,才會引起這些資料被注意
如果發現損毀,才會啟動復原程序;或許臉書還會發現一顆硬碟壞了把它換掉
如果一直讀不出來,我可能就會寫信給臉書了;發 bug report
這你發過嗎?要去找一下
蠻多問題反應後解掉的
※ 編輯: HuangJC (49.217.175.38 臺灣), 12/17/2021 05:35:54
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