【智翔的議會質詢-環保局(4/13)】
#大潭電廠微型感測器設置
為監測空氣品質與污染源,工業區周邊會加裝微型感測器,但依照地圖分佈來看,相較於觀音工業區週邊遍佈的感測器,2025年將成為全球最大火力發電廠的大潭電廠周邊,設置量卻寥寥無幾,即使大潭電廠是使用天然氣發電,但燃燒甲烷依然會產生PM2.5,難道大潭電廠周邊不需要做空氣品質監測嗎?
局長回答,目前微型感測器主要監測PM2.5(懸浮微粒)與VOC(揮發性有機化合物),大潭電廠不會產出VOC,PM2.5產出量也不比燃煤機組,但智翔反駁,當未來發電量提升時,PM2.5的產出量一定與目前的狀況不同,環保局應該未雨綢繆。
況且大潭電廠目前監測PM2.5的設備在自己廠內,如果設備出問題,公部門即使有做連線,也無法及時得知污染的狀況,事後檢討難免又上演互踢皮球的戲碼。
因此智翔認為,環保局勢必要在電廠周圍設置自己的微型感測器,才能從另一方面得知空氣品質與污染源的現況,所以請環保局現在就開始研擬在大潭電廠周邊設置微型感測器的辦法。
#電動車火燒車救援廢水處理
前陣子桃園發生電動公車火燒車意外,無論以何種方式滅火,都會產出污染源,例如廢水流進溝渠,進而影響居民的問題。
而按照趨勢,台灣電動車數量是逐年上升,若一台電動車燒起來,撲滅鋰電池火勢的唯一辦法就是使用大量的水持續噴灑,按特斯拉滅火SOP需3000加侖的水(約13公噸水)。
若桃園市大力推廣綠能,也鼓勵機場的運輸車輛電氣化,那麼就應該及早做好功課,為將來著想,盡快來研擬電動車消防廢水的處理方式。
#噪音車聲音照相執法追蹤
持續追蹤噪音車科技執法的議題,今天智翔再次向環保局建議,採取深入鄰里的噪音熱點並架設更多偵測裝置來取締噪音車的方式。
由於目前的檢測器材,是採取移動式到路口監測,需要警察人力到現場守株待兔,因此有類似酒測臨檢的問題,噪音製造者可能從遠方得知,並提早迴避,環保局也表示,目前使用的器材桃園也才兩台,全國不過50台的數量。
所以智翔建議,如果換個方式,事先向地方里長搜集噪音熱點,並採用類似天羅地網監視錄影系統的作法,如果是大量採購也許有辦法向廠商來壓低價格,還請環保局再思考看看。
#桃園市成立化學檢驗處之必要性
延續昨天向衛生局提出的想法,也是智翔從上任第一個會期便曾提過的,由桃園市政府設立化學檢驗處,統一檢測所有在業務上涉及化學物質檢測的局處所負責的項目。
包括今天在議場中,聽到許多議員也有質詢到化學檢測相關的問題,例如龜山污水處理廠的水肥,在檢驗上就曠日費時,採樣加送外部單位化驗就要一個月,且其他局處同樣都有化學檢驗的需求,包括衛生局、農業局、環保局、水務局等,業務相當龐大。
所以桃園市應可整合資源,額外成立獨立檢驗單位,不僅可針對空氣污染、河川污染、土壤污染等進行採樣檢驗,也能加快檢驗速度,提升效率,也能省下許多送外部單位的費用。
雖今天局長稱要思考是否該為了一杯牛奶養一隻牛,但智翔認為比喻不對,以桃園市的牛奶來比喻,可能足夠養十頭牛了,且就是因為業務龐大,檢驗數量夠多,統整起來才有效益。
以上倡議,未來的總質詢智翔會繼續請教市長的想法。
#好桃器共享容器推廣追蹤
去年桃園市政府為推廣減少一次性餐具,推出好桃器方案,與十家業者合作,可租借容器餐具,並且可以A店借B店還,立意良善。
但隨著後續追蹤發現,合作店家現已剩五家,其中一家還歇業了,合作店家減少的原因為何? 是否環保局在推廣宣傳方面的力道不足? 今天由於時間問題無法完整質詢,希望會後環保局再提供相關資料。
而今天也聽到環保局稱今年會繼續推動,並與超商業者合作,那麼就拭目以待囉!
🎞完整質詢影片請看:
https://youtu.be/FKd4DE_FbsM
🎞youtube頻道請搜尋:桃園市議員簡智翔
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過134的網紅桃園市議員簡智翔,也在其Youtube影片中提到,【智翔的議會質詢-環保局(4/13)】 #大潭電廠微型感測器設置 為監測空氣品質與污染源,工業區周邊會加裝微型感測器,但依照地圖分佈來看,相較於觀音工業區週邊遍佈的感測器,2025年將成為全球最大火力發電廠的大潭電廠周邊,設置量卻寥寥無幾,即使大潭電廠是使用天然氣發電,但燃燒甲烷依然會產生PM2...
電池電量檢測器 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
端點AI -- 邁向一兆個智慧端點之路
【作者: Thomas Lorenser】 2021年01月14日 星期四
從工業到家庭、健康照護與智慧城市,由無數的應用和裝置蒐集來的大量數據產生即時的洞察與價值,智能(Intelligence)必須從雲到終端遍及整個網路。因此,提升終端運算能力、並結合機器學習技術,就有可能釋放物聯網終端裝置即時的數據分析力。
越來越多的智能圍繞在我們周遭的世界。我們聽到許多關於物聯網(IoT)、雲端運算與其他令人興奮的科技,如何在未來數十年改變人們生活的預測。從工業到家庭、健康照護與智慧城市,物聯網讓遍及日常生活的各種應用,變得更為豐富,且讓生活因此改觀。
應用的領域相當多元,有數百個子項目與數千個應用。這些應用產生許多數據,但數據本身不重要,重要的是我們可以從中擷取的價值。我們不能仰賴以往把所有數據都傳回雲端伺服器的傳統作法 – 這種作法隨著數據量的增加無法進行擴充,因此需要不同的解決方案。
把數據從端點傳輸至雲端是有代價的,包括更長的延遲、數據傳輸時的用電、頻寬,以及伺服器的容量,這最終也將是使用場景價值成功或失敗的關鍵。這在物聯網中特別容易發生,原因是許多應用必須仰賴最低延遲的即時數據分析與決策。
事實上,有時候端點可能只擁有有限(如果有的話)的連接性。因此,智能的分配必須遍及整個網路,一路到數據源頭的端點,如此我們才能在正確的地方擁有處理能力。提升終端運算能力並結合機器學習技術,就有可能釋放物聯網端點即時的數據分析力,而兩者的匯聚也稱為「端點人工智慧(Endpoint AI)」。
什麼是端點AI,為何它很重要?
端點AI主要是讓端點(即便是最小型的裝置)變得更聰明且更具智慧,可以在端點上執行必要的即時分析,同時:
‧ 改善整體系統效能
‧ 降低耗電量配置
‧ 降低對雲端處理的依賴
我們舉個例子:想像有一個負責監控水管狀態的小型端點,目的在檢測異常情況,例如水管漏水。倘若水管破裂能儘早檢測出來,避免對房屋造成損害,這對於屋主與保險公司都有極大的價值。這種裝置若能檢測出漏水,只需再加上雲端連接性,就能善用端點上的處理能力並創造價值。
不過,如同之前討論過,到目前為止看到的都是「雲端優先」的方法,這種方法把智能放在雲端上,而數據則不斷地沿著網路進行傳輸。然而為了迎合耗電、頻寬與成本的需求,這種方法正在改變,如此才能促成更寬廣的使用場景。舉上述的漏水檢測器為例,把處理能力移到端點內,可以把電池壽命從數個月延長至數年。
對於許多的使用場景而言,最佳的方式是將智能普遍分配到整個網路上,包括一路配置到端點。Arm貴為整個網路上的每個節點,都提出了解決方案:從數據中心、(終端)伺服器、閘道,一路到端點。
今日感測器產生的數據大多被丟棄,原因是要傳輸這些數據,從能源與頻寬的角度來看,成本實在太高。想像一個電池驅動的物聯網端點,使用藍牙、窄頻物聯網,或其它方式連網。端點從各個感測器搜集數據,然後把資料傳至閘道或另一個裝置。
不過,這個使用場景的通訊,往往成為整套系統耗電量最大的一部份。因此,系統架構師得進行取捨,以便在系統的耗電量限制下作業。他們得兼顧端點內感測器數據的資料速率與數據處理,以便讓電池壽命保持在可接受的範圍內。
倘若我們只在感到有興趣的事件發生時,使用機器學習架構方法來儲存或傳送數據,並藉此降低無線電波的使用、同時優化電池的壽命,又會怎?樣呢?儘管這些端點上的運算資源一直以來都太過貧乏,無法在裝置本身支援訊號處理與機器學習,但端點 AI 現在卻讓它變成可能。
事實上,今日已有許多的應用,使用Arm Cortex-M架構的裝置內的機器學習技術。受到Arm在內的許多領先企業機構支持、稱為tinyML的社群運作,正在驅動這個趨勢,目標是在微處理器(MCU)上部署機器學習。
tinyML基金會正在協助讓傳統的嵌入式世界與全新的端點AI世界,找到兩者之間的交集。藉由他們的努力,更多的開發人員現在已經可能直接在微處理器上,運行越來越複雜的深度學習模型,藉以加速端點AI,並產生出全新的使用場景。快速檢視其內容,我們發現它大多利用Arm的IP架構。Cortex-M處理器能提供應對各種既有使用場景的正確功能集。
例如,Audio Analytic 公司使用 Arm Cortex-M0+ 處理器實作聲音辨識。其它的實例則使用 Cortex-M4、Cortex-M7 與 Cortex-M33 的數位訊號處理器(DSP)的運算能力:
接下來呢?
我們正處於一段令人興奮時期的開端,在這個期間,新的科技將促成新的能力,並且讓要求更為嚴苛的物聯網端點使用場景,成為可能。端點搜集越來越多的數據,這些數據可以用節能的方式進行分析並找出型態,並觸發下一步的處理。這也是為何物聯網端點與微處理器(MCU)必須具備更多的能力,以應付與日俱增的需求。
為了支持端點AI的願景,Arm特別開發Cortex-M55(Arm具備最高AI能力的 Cortex-M 處理器)與Ethos-U55(可搭配Cortex-M的微神經網路處理器),兩者是應對許多新興使用場景的完美組合。與現有的Cortex-M處理器相比,Cortex-M55搭配Ethos-U55的總機器學習效能可以提升480倍。
此外,重點不只有IP。Arm的CMSIS-DSP與CMSIS-NN程式庫的演進,以及我們與Google的TensorFlow Lite Micro團隊的協作,將讓開發人員可以更簡便地把他們在之前Cortex-M平台上的作業,轉移到Cortex-M55與Ethos-U55。
端點AI靠視覺-語音-震動驅動
麥肯錫公司已經找出在2025年以前,可為邊緣與端點處理創造出2500億美元硬體價值的橫跨11個產業的100個使用場景。藉由分析這些專供端點AI利用的使用場景,可以發現主要的使用場景都圍繞三個領域:視覺、語音與震動。
預測性維護在許多大眾市場應用中,是一股重要的成長驅動力。據估計,每年因為機器停機造成的損失超過 200 億美元。
我們可預見上述三個類別之一,或是多個類別的使用場景或應用。例如,除了可以使用震動監控來執行異常檢測,也可以利用聲音辨識的技術,或是使用影像。端點AI已能支援設備上的訊號處理和機器學習。
附圖:圖一 : Arm在所有設備及裝置上實現無所不在的人工智慧
資料來源:https://ctimes.com.tw/DispArt-tw.asp?O=HK51E75CFDSARASTD7
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#大潭電廠微型感測器設置
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所以智翔建議,如果換個方式,事先向地方里長搜集噪音熱點,並採用類似天羅地網監視錄影系統的作法,如果是大量採購也許有辦法向廠商來壓低價格,還請環保局再思考看看。
#桃園市成立化學檢驗處之必要性
延續昨天向衛生局提出的想法,也是智翔從上任第一個會期便曾提過的,由桃園市政府設立化學檢驗處,統一檢測所有在業務上涉及化學物質檢測的局處所負責的項目。
包括今天在議場中,聽到許多議員也有質詢到化學檢測相關的問題,例如龜山污水處理廠的水肥,在檢驗上就曠日費時,採樣加送外部單位化驗就要一個月,且其他局處同樣都有化學檢驗的需求,包括衛生局、農業局、環保局、水務局等,業務相當龐大。
所以桃園市應可整合資源,額外成立獨立檢驗單位,不僅可針對空氣污染、河川污染、土壤污染等進行採樣檢驗,也能加快檢驗速度,提升效率,也能省下許多送外部單位的費用。
雖今天局長稱要思考是否該為了一杯牛奶養一隻牛,但智翔認為比喻不對,以桃園市的牛奶來比喻,可能足夠養十頭牛了,且就是因為業務龐大,檢驗數量夠多,統整起來才有效益。
以上倡議,未來的總質詢智翔會繼續請教市長的想法。
#好桃器共享容器推廣追蹤
去年桃園市政府為推廣減少一次性餐具,推出好桃器方案,與十家業者合作,可租借容器餐具,並且可以A店借B店還,立意良善。
但隨著後續追蹤發現,合作店家現已剩五家,其中一家還歇業了,合作店家減少的原因為何? 是否環保局在推廣宣傳方面的力道不足? 今天由於時間問題無法完整質詢,希望會後環保局再提供相關資料。
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#Garmin #InstinctSolar
今次為大家開箱評測的是 Garmin 在 2020 年推出的 Instinct Solar 系列手錶。
Instinct Solar 除了有 Instinct 系列的大部份功能外, 也加入了更大的太陽能電池及新式的心率檢測器。 Instinct Solar 外部是以膠為材質, 重量非常輕, 只重53克, 另外也有 MIL-STD-810G 的軍用規格, 在不同温度操作, 及防撞能力有一定保證。10ATM 防水能力, 能應付大部份水上活動。
Instinct Solar 可自訂錶面, 以及有超長電池續航力, 在功能全開的情況下單以電池供電也可運作24天, 加上太陽能下可再增加30天續航力, 如果開啟省電模式及使用太陽能的情況下, Instinct Solar 更加可以做到無限續航力。
大家對 Garmin Instinct Solar Surf 又有何看法呢? 歡迎留言分享你的看法。
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大家好,
小弟在某對岸購物網淘了個電池檢測儀回來試用先上個影片:
https://youtu.be/CckAeXFtspQ
這個電池檢測儀可測量電池啟動能力、CCA值,SOH等
可當作電池壽命的參考
也可以測量汽車充電系統、啟動機系統啟動負荷測試等。
但小弟沒朋友
自己一個人沒辦法做測試,之後有實測會再補上
使用後的心得:
這個檢測儀真的是便宜又大碗,
定期可以檢測電瓶的壽命狀況,
雖然不能保證一定準確,
但也能當個參考依據,
定期DIY檢測,
減低自己因為電池沒電在半路顧路的情況
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