《疫苗接種知識：台灣大學》饅頭主播

此資料主要摘譯、整理自美國CDC、Uptodate、各大期刊網站、學會及專家資訊，主要針對COVID-19疫苗常見疑問、疫苗簡介、特殊族群及罕見的不良反應，進行面向家庭醫師/基層醫療人員的介紹，一般民眾可先參考COVID-19疫苗Q&A、美國CDC Q&A或美國CDC疫苗迷思。

值得注意的是，這份資料本來大多是基於有明確研究證據的脈絡來書寫，某些政策與醫療行為可能跟台灣狀況不盡相同。
感謝費城兒童醫院提供的FAQ與Addison Lin團隊翻譯的中文版本。
Fact sheet：NEJM Vaccine FAQ, Canada, Canada, Ontario, Toronto, HSE (Ireland)

Q：打疫苗可以預防COVID感染嗎?

A：接種第一劑疫苗21天後，仍有少數機會會罹患COVID-19，但可有效預防COVID-19重症，大幅減少住院機會及死亡。目前無足夠證據顯示，接種疫苗後若仍感染，是否可降低病毒排出或傳染給他人的機率；但接種至少一劑21天後，似乎可減少家庭內傳染，且以色列研究顯示接種第一劑BNT疫苗後可減少體內病毒量，英國研究也有相似的結果。因此接種完疫苗後，仍須遵守防疫新生活原則，勤洗手、佩戴口罩、保持社交距離。
Q：什麼樣的人建議暫緩施打或選擇適當疫苗?

慢性病控制不穩定、發燒或患有急性中重度疾病者且病情不穩時。
曾有血栓合併血小板低下症候群或肝素引起之血小板低下症，避免接種AZ疫苗。
對核磁共振顯影劑(gadolinium)、電腦斷層含碘顯影劑(Ultravist、Omnipaque、Opitray...)或以下藥物（Niflec、Depo-Medrol、Depo-Provera、Micera、Neulasta、Herceptin...）產生過敏反應，應告知醫師、或許可建議施打非Moderna疫苗。
其他暫緩或選擇疫苗可參考下方特殊族群。
Q：什麼樣的老人建議暫緩打疫苗?

A：老年人若感染，重症的比例較高，因此衡量利大於弊之下，都建議接種疫苗。挪威專家指出，在生活完全無法自理且輕微病症就難以康復、預期壽命很短(少於6個月)的老人接種疫苗應謹慎評估利弊，因為輕微的副作用可能造成嚴重後果。更多詳細資訊請見年長者。
Q：AZ疫苗的常見副作用有哪些?

A：第一劑接種後，主要副作用為注射部位疼痛(58%)、疲倦(52%)、肌肉痛(48%)與頭痛(37%)；發燒18-49歲約32.7%、50-64歲約13.8%、65歲以上約4.6%，並且不超過2天。第二劑接種後，主要副作用為注射部位疼痛(45%)、疲倦(25%)；發燒約佔3.0%。常見不良反應低於第一劑。其他副作用可參考下方。
Q：Moderna疫苗的常見副作用有哪些?

A：第一劑接種後，主要副作用為注射部位疼痛(18-49歲約81%、50-64歲約62%、65歲以上39%)、疲倦(35%)、肌肉痛(28%)、頭痛(18%)；發燒(3.1%)通常不超過2天。Moderna第二劑接種後，三日內常見不良反應高於第一劑，主要有注射部位疼痛(18-49歲約90%、50-64歲約77%、65歲以上57%)、發燒有35.6%，18-49歲接種後疲倦(>57%)、注射部位腫脹(>52%)、肌肉痛(>43%)、頭痛(>37%)、發冷(>22%)。這些症狀通常隨年齡層增加而減少，並於數天內消失。其他副作用可參考下方。

Q：打完疫苗後注射的手臂很痛，我該怎麼辦?

A：建議參考: 台灣運動醫學學會以及台灣復健醫學會(詳細圖文建議)
注射部位疼痛是常見的疫苗副作用。手臂請盡量放鬆並保持活動，避免僵硬。也可以輕微冰敷，等到消腫後(約1~2天)，改為間歇性溫敷。如果真的非常疼痛，合併發燒，紅腫範圍持續擴大，可以諮詢醫師。參考資料：CDC、EM、healthgrades。

Q：打完疫苗會讓我變成萬磁王嗎?會讓我的手臂可以吸附金屬嗎?

A：不會!! COVID疫苗成份沒有任何金屬或是磁力物質。美國CDC、臺灣事實查核中心。

Q：我打完疫苗之後發燒，要去看醫生嗎?可以預防性吃普拿疼嗎?

A1：接種後2天內發燒可先使用acetaminophen退燒, 其他藥物(如ibuprofen)請與醫師討論，未持續超過2天原則上無須採檢，於退燒24小時後可返回醫院或單位上班，但如為有較高暴露風險者或經評估有採檢需要者，仍應進行通報採檢。其他資訊請參考下方。
若接種2天後持續發燒，甚至出現新的呼吸道症狀、腹瀉、嗅味覺改變，建議請醫師評估。

A2：注射疫苗前不建議預防性使用普拿疼Acetaminophen或NSAID藥物，因為可能會影響免疫反應。(NEJM FAQ)

Q：是否可以使用抗組織胺(anti-histamine)預防嚴重的過敏性休克呢?

A：美國CDC不建議，因為抗組織胺藥不能預防過敏性休克(Anaphylaxis)，如果預防性使用可能會掩蓋皮膚症狀，導致延誤診斷和處理過敏反應。Moderna約百萬分之2.5~24、BNT約百萬分之11.1~13.63、AZ約為百萬分之16.83。其他資訊請參考施打站準備、過敏性休克。

Q：怎樣的人比較會發生疫苗誘發的血栓呢?
A：目前因全球發生個案數太少無明確的風險因子，且主要發生於AZ及J&J。一開始認為年輕人、女性較易產生血栓，但可能起因於早期施打疫苗群體主要也是年輕、女性為主而造成偏差，後來男性案例較多可能因女性施打減少。目前粗估血栓約為每十萬人中0.79至3.77人(跟一張統一發票中三獎、四獎的機率差不多)，而感染COVID住院中發現靜脈血栓約為3-20%。

Q：如果打完疫苗引發的血栓會有什麼症狀?
A：施打COVID-19疫苗後 4-28 天內，開始發生以下症狀之一
1. 嚴重持續性頭痛、視力改變或癲癇（任一皆為腦靜脈竇血栓之可能症狀）。
2. 嚴重且持續腹痛超過 24 小時以上（腹內靜脈血栓之可能症狀）。
3. 下肢腫脹或疼痛（深層靜脈血栓之症狀）。
4. 嚴重胸痛或呼吸困難（肺栓塞之可能症狀）。
5. 皮膚出現自發性出血點、瘀青、紫斑等。其他資訊可參考下方。

Q：什麼是疫苗保護力? 我打了保護力 95%的Moderna是不是代表只有5%機率會得病?
A：可以分成兩個部分：Efficacy(效力) 與 Effectiveness(有效性)。
Efficacy(效力)是Relative risk reduction(相對風險下降率)的概念。在臨床試驗中會把受試者隨機分成兩組，一組為安慰劑組，另一組為疫苗組，如果安慰劑組有80%得病，疫苗組有10%得病，那Efficacy就是 (80%-10%)/80%=87.5%，也就是疫苗組相對安慰劑組減少87.5%的感染機率。此外，臨床試驗設定的outcome也會影響疫苗效力的結果：有症狀感染、重症、死亡，各自所計算出的efficacy就會不同。所以打了保護力95%的Moderna疫苗代表跟沒打的人比起來可以減少95%的有症狀感染的機率。
Effectiveness(有效性)是在真實世界中，觀察有施打疫苗與沒施打疫苗的人染病的差距，與臨床試驗不同，真實世界中包含較多無法準確控制的因素(如：接種者的年紀、本身疾病/用藥、疫苗儲存溫度...)，但也較符合實際狀況，讓社會能整體評估這個疫苗的實用性。
CDC vaccine effectiveness study

Q：為什麼兩種疫苗的效力不能直接比較?
A：因為臨床試驗進行的時間與地點不一樣。Moderna和BNT在流行尚未大爆發的時候在美國國內進行研究，所以相對得病的比例可能較低。相反的J&J剛好在美國國內疫情大爆發的時候做研究而且有包含其他國家受試者(南非、巴西)，可能有較高比例的變種株(傳播力較強，致病力較高)。因此，如果要直接比較兩種疫苗，必須在相同臨床試驗，相同地點、時間、相同收案/排除條件，才有比較上的意義與價值。
Vox:Why you can't compare Covid-19 vaccines

Q：兩劑型的疫苗是否可以只打一劑就好?
A：目前仍建議完整接種兩劑。此處不討論公衛政策與國家施打涵蓋率。目前尚無足夠證據說明只打一劑疫苗有多少的保護力，但目前研究(大型前瞻性研究、小型研究)指出，施打一劑疫苗後，觀察28天後可達到臨床上8成以上的效力。但也有研究指出BNT疫苗若只打一劑恐怕無法對英國和南非變種病毒產生足夠保護力，且施打兩劑後抗體表現也較痊癒者高。

Q：是否可第一劑打AZ, 第二劑打Moderna (Mixing and Matching)?
A1：台灣CDC目前不建議，因為尚無足夠安全性與疫苗效力證據。但若已如此施打，也不需補打。如接種疫苗後出現症狀經醫師評估懷疑與疫苗施打有關，且通報疫苗不良事件通報系統(VAERS)者，建議依原第一劑疫苗廠牌之接種間隔、以不同技術產製的疫苗完成接種。
A2：根據臨床試驗(RH Shaw, CombiVacS, D Hillus, Hannover, Saarland)及專家建議，加拿大NACI於2021/06/01更新疫苗mixing-matching建議，考量有疫苗不足、VITT風險、增加短期免疫反應，可於第一劑AZ/COVISHIELD疫苗後間隔8~12週施打mRNA疫苗(BNT/Moderna)，但是會增加輕度到中度的不良反應；若第一劑接種mRNA疫苗則可混打他種mRNA疫苗，但是第二劑不建議改為AZ/COVISHIELD疫苗`。後續Com-COV研究針對AZ/BNT混打也有類似的結果，混打可增加抗體表現，且似乎並無相關嚴重不良反應。瑞典針對AZ/Moderna混打也有增加抗體表現、副作用較多的情形(但無統計學上差異)，似乎對南非變種有較好的保護力。

* 歐洲似乎相對較接受混打的策略，甚至認為可以減少對vaccine virus vector本身產生的immunity,也可能對不同病毒株有更好的保護力。參考：歐盟執行委員會

Q：COVID疫苗對變異株的保護力為何?
A：英格蘭公共衛生署公佈針對Delta變異株的資料顯示(6/21/2021)：施打第一及第二劑後，減少住院的有效性：輝瑞BNT：第一劑：94%, 第二劑：96%。AZ：第一劑：71%, 第二劑：92%。輝瑞和AZ疫苗皆具有高度保護力。能夠避免感染Delta變異株，轉而住院重症的防護率超過九成。根據英國數據顯示，40多歲以下的人，佔Delta變異株病例數的75%。60 多歲的人中，已有90% 的人接種疫苗，僅佔病例數的4%。從數據仍可見疫苗正發揮強大的作用。
完成兩劑AZ疫苗注射，對Delta/Alpha variant的效力可達92%/86% (2021/6/16)
完成兩劑mRNA疫苗注射，對Beta/Alpha variant的有效性可達77%/86%(2021/07/13)
變異株與疫苗政策：NEJM 2021/6/23 SARS-CoV-2 Variants and Vaccines

Q：接種mRNA疫苗會改變我的DNA?
A：否。COVID-19 mRNA疫苗不會以任何方式改變您的DNA或與您的DNA產生交互作用。mRNA疫苗作用機轉是教導人體細胞自行產出SARS-CoV-2病毒蛋白質片段（疫苗抗原），進而誘發體內產生免疫反應。疫苗中的mRNA永遠不會進入細胞核（人體DNA存在的地方）。

Q：腺病毒載體疫苗AZ會鑲入人體的DNA、誘發癌症?
A：非複製型腺病毒載體疫苗是利用修飾後的腺病毒做為載體，病毒的DNA嵌入可表現SARS-CoV-2病毒棘蛋白的基因，此腺病毒不具人體內複製力、亦無人體致病性。接種後進入人體宿主細胞內表達疫苗抗原（SARS-CoV-2棘蛋白），進而誘導宿主對該疫苗抗原蛋白產生免疫反應。由病毒載體所攜帶的基因片段並不會嵌入人體的DNA。 (台灣CDC疫苗原理)
目前也沒有證據顯示病毒棘蛋白有任何細胞毒性。(POLITIFACT)

Q：我有在吃抗凝血劑(anticoagulant)是否可以打疫苗?
A：可以!! 吃抗凝血劑並非施打疫苗的禁忌症。台灣腦中風學會
若您服用的是單線 / 雙線抗血小板藥物，施打疫苗前不需要停藥或調整劑量，但施打後建議加壓施打處2 / 5~10分鐘以上，並確認是否止血或有血腫狀況。
若您服用的是wafarin，在施打疫苗前請確認您回診的凝血功能檢查(INR)，若皆穩定且小於3，可直接進行疫苗注射，若您最近的INR不穩定或大於3，則建議回診與您的醫師討論。若預定施打疫苗時間與服藥時間非常接近，可考慮暫緩服藥，施打完成確認無血腫之後再服用當天藥物。施打完成後加壓施打處5~10分鐘。若您服用的是新型抗凝血劑(NOAC)， 施打疫苗前不需要做凝血功能檢查。若預定施打疫苗時間與服藥時間非常接近，可考慮暫緩服藥，施打完成確認無血腫之後再服用當天藥物。施打完成後加壓施打處5~10分鐘。
2021 EHRA NOAC guide(p.10) 吃新型抗凝血劑(NOAC)病人，一天一次(QD)的藥可以延遲到注射完疫苗之後3小時再服用，一天兩次的藥(BID)可以跳過打疫苗前的那次服藥。

Q：我有在吃賀爾蒙/避孕藥，可以打疫苗嗎? 要停藥多久?
A：不用停藥可以直接打!! 台灣CDC曾建議要停藥28天再打，但已經在5/21修正建議可以直接打!! 吃避孕藥，血栓的風險，大約2000人會有一個（十萬人有50個）打AZ 疫苗，血栓的風險，大約是十萬個有一個。吃避孕藥比打AZ疫苗有高50倍的風險產生血栓。兩種血栓發生的機轉是不一樣的。荷爾蒙是讓凝血因子多了，血液太黏稠，所以產生血栓，發生的位置，大多在深部靜脈。AZ 疫苗發生的血栓，比較像某種自體免疫的疾病，血小板是少的，大多發生在腦膜上的靜脈。(資料來源：雙和醫院副院長賴鴻政教授)

Q：我在吃類固醇(glucocorticoid)若想打疫苗是否需要停藥?
A：若您服用的類固醇劑量<20mg/day prednisolone，基本上劑量不需要調整，也不需要停藥。若劑量>20mg/day，建議要等到減低(taper)劑量到<20mg/day再施打疫苗(BC)，並建議與您的風濕免疫科醫師討論。若是可延緩的注射型的類固醇，可考慮接受疫苗後14天再注射類固醇，以達到最好的效果。(ARMA)

Q：我有在吃抗病毒藥物可以打疫苗嗎?
A：可以!! 目前沒有證據顯示抗病毒藥物會影響疫苗注射後的免疫反應。

Q：我對某些食物/藥物過敏，可不可以打疫苗?
A：基本上可以施打，除非是對前一劑施打的COVID疫苗或已知的疫苗內容物產生過敏反應，但若您有任何疑慮或過敏性休克病史，建議與醫師討論諮詢。若最後決定接受疫苗注射，建議注射後確實觀察30分鐘。若曾經對核磁共振顯影劑、電腦斷層顯影劑或以下藥物(Niflec、Depo-Medrol、Depo-Provera、Micera、Neulasta、Herceptin...)產生過敏反應，應告知醫師，或許可建議施打非Moderna疫苗。(詳細資訊請見下文)

Q：我曾對流感疫苗有過敏反應，可不可以打COVID疫苗?
A：可以，目前尚未有證據顯示兩者之間有相關性。

Q：我在抽菸/戒菸可以打疫苗嗎?
A：強烈建議施打疫苗!!! 也強烈建議您放下手中的菸!!! 趁著這次疫情一鼓作氣把菸戒了!!加油!! 吸菸是COVID重症風險之一，吸菸產生的氣溶膠，也可能擴大病毒傳播範圍(電子菸也是同樣現象)。使用戒菸藥物不須停藥(包含戒必適、尼古丁替代療法)。

Q：我剛打完HPV/HBV/MMR…疫苗，要隔多久可以打COVID疫苗?
A：儘管沒有COVID-19疫苗與其他疫苗一起施打的安全性與有效性資料，美國CDC目前建議COVID-19疫苗可與其他疫苗間隔任何時間甚至同時施打。美國ACIP過去曾建議在施打COVID-19疫苗後的14天內不宜施打其他疫苗，但此建議已經被修正，因為可能造成疫苗施打的延後。目前不確定同時施打會不會造成更頻繁或更強的局部或全身副作用。
*英國建議帶狀皰疹的活性減毒疫苗間隔7天，避免COVID疫苗造成的發炎去減少對活性疫苗的免疫反應。green book
台灣疾管署2021/06/13修改建議：接種COVID-19疫苗，應與其他疫苗間隔至少 14 天。如小於上述間隔，各該疫苗無需再補種。

Q：打肺炎鏈球菌疫苗是否可以減少COVID感染?
A：目前沒有直接證據可預防新冠肺炎，但根據研究指出，年紀大於65歲施打肺炎鏈球菌13價疫苗(PCV13)能減少COVID確診、住院及死亡率，而23價疫苗(PPV23)則無統計學意義，但另一篇針對PPV23則有預防確診及死亡率的效果；而針對特殊族群也有統計意義上的負相關，另一篇及病例對照研究顯示施打PCV13可能減少確診率；但也有研究指出，大於65歲施打肺鏈疫苗跟住院率、死亡率並無差異。因此，減少COVID-19感染是否是因為施打肺炎鏈球菌疫苗的族群大多為較高收入、較注意健康者或有其他族群特性，而非直接或間接保護，是值得考慮的事。對於公共衛生而言，在無法立即接種COVID疫苗的情形下，或許可先施打肺鏈疫苗提升針對肺炎鏈球菌的保護力，進而降低因細菌型肺炎的住院及死亡率。

Q：是否可在疫苗注射期間做結核桿菌相關檢驗(TST或IGRA)?
A：臺灣CDC建議先完成檢驗(IGRA或TST)再接種疫苗；IGRA抽血完成後可同日或異日接種疫苗；惟TST檢驗須完成判讀後再接種疫苗，以避免疫苗接種後影響TST判讀結果。
美國CDC：目前沒有證據顯示TST或IGRA會影響COVID mRNA疫苗的效力。根據ACIP，非活化(inactive)疫苗並不會影響結核桿菌相關檢驗，而活性減毒疫苗(如:MMR)可能會降低TST的反應造成偽陰性的結果。 COVID mRNA疫苗並非活性減毒疫苗，但目前也不清楚在其接種後的最初4週是否會影響TST/IGRA檢驗結果，因此針對一般無症狀(入住機構等...行政需求)民眾建議在注射疫苗前、當天或注射後4週再接受結核桿菌相關檢驗；其他有症狀或有高風險結核桿菌暴露人員建議與醫療團隊諮商討論。

Q：打完COVID疫苗要隔多久可以捐血?
A：AZ要間隔14天; Pfizer, Moderna不須間隔!! (捐血中心)

Q：我是孕婦/哺乳中可以打疫苗嗎?
A：建議接種!! 雖然目前安全性證據有限，但孕婦也屬於重症高風險族群，權衡感染與安全，還是建議接種。優先選擇mRNA疫苗，但如果第一劑已施打AZ, 第二劑還是建議施打AZ。此外，哺乳中也可以施打疫苗，抗體也會出現在母乳中，可能對新生兒有保護效果。
(其他詳細資訊見內文)

Q：我有高血壓/糖尿病/腎臟病(洗腎)/中風/心臟疾病/肺部疾病/氣喘/肝臟疾病/神經疾病/免疫不全疾病/肥胖/吸菸/貧血等，可以打疫苗嗎?
A：強烈建議!! 有以上疾病皆建議接種疫苗！男性、年紀超過65歲、住在安養或長照機構及有以上疾病且未控制，可能為COVID感染後重症的高危險群！且接種疫苗後能有效降低住院及重症的情形，因此強烈建議施打疫苗！
注射疫苗前不須停用胰島素、血糖藥、血壓藥、膽固醇用藥，請繼續規律服藥。
對於突發心律失常死亡綜合症的病患(包含LQTS, Brugada syndrome, CPVT等)，目前並無相關研究指出不適合哪種疫苗，建議施打前可諮詢心臟專科醫師，過敏性休克時一樣可施打epinephrine；另外，布魯蓋達氏症候群(Brugada syndrome)的患者接種後若發燒則盡早退燒，避免發燒誘發致死性心律不整。
補充：洗腎病人建議施打，近日有新聞指出有洗腎患者在打完AZ疫苗之後過世，讓不少腎友對疫苗卻步。根據2019年台灣腎病年報，2017年這一整年總共的透析患者死亡人數為9753 人，所以平均一天會有 26.7 位透析腎友過世。​這些死亡的病人，絕大部分都有糖尿病、高血壓或心血管疾病的共病。「在這樣的背景值之下，必須去釐清打疫苗跟死亡的原因是不是有直接的相關：還是這個事件，只是剛好是背景值的呈現！」​

Q：中風後多久才可以打疫苗?
A：據台灣腦中風學會，腦中風並非施打新冠肺炎疫苗之禁忌症。但由於腦中風病人，在剛發作之急性期，可能會出現中風症狀惡化、再次中風、心臟血管事件、感染等相關併發症，因此建議在中風急性期（大約1~2週）過後，經醫師評估整體身體狀況已穩定，再施打疫苗。

Q：有腦血管栓塞的病史，可以打疫苗嗎?
A：可以，但若腦血管栓塞是屬於腦部靜脈栓塞或與特殊免疫或血液疾病相關，則建議與醫師討論後決定。施打新冠肺炎疫苗後產生之罕見血栓併發症，目前的研究認為上是體內免疫反應產生特殊抗體(如anti-platelet factor 4 抗體)而引起血栓，與多數腦中風栓塞的血管病變或心律不整產生血栓的機轉不同。此外，疫苗可降低感染新冠肺炎本身引起之血栓風險，並減少重症比例及死亡率，因此有腦血管栓塞病史的病人仍可接種新冠肺炎疫苗。(台灣腦中風學會)

Q：有血栓相關疾病病史(thromboembolic disease)可否施打COVID疫苗?
A：大部分人建議施打!! 疫苗相關的血栓機轉較類似於Heparin-induced thrombocytopenia，目前尚無證據顯示一般靜脈血栓病史(無合併血小板低下)或thrombophilic disorder有較高機率產生此不良反應，但如果過去曾發生血栓合併血小板低下症候群，或肝素引起之血小板低下症者，應避免接種AZ疫苗。

Q：我有巴金森氏症，可不可以打疫苗? 兩天前我接種了COVID-19疫苗，我的顫抖更嚴重，跟疫苗有關嗎？
A：據台灣巴金森之友協會，建議病友施打疫苗，並接種在較不便的手臂(減少健側因痠痛而造成不便)！目前沒有證據顯示疫苗會如何影響巴金森症狀的大量數據。對於部分病友來說，巴金森症狀在短期內會變得更糟，但接下來的幾天內預期能夠恢復到以前的基準。

Q：我有癲癇，可不可以打疫苗? 新冠肺炎疫苗會讓我癲癇發作增加嗎? 疫苗會不會影響到癲癇藥物濃度?
A：可以!! 注射疫苗後可能會發燒，若您的癲癇容易在發燒時發作建議與醫師討論，並可於注射疫苗後服用退燒藥。依藥物動力學及臨床經驗，疫苗與抗癲癇藥沒有明顯交互作用，目前沒有證據顯示會影響藥物濃度。(資料來源：台灣癲癇醫學會)

Q：我有蠶豆症，可不可以打疫苗?
A：可以!!目前並無證據顯示哪種疫苗較好，蠶豆症患者應施打當地所能提供的疫苗為主。

Q：風濕疾病患者是否能注射新冠肺炎疫苗（COVID-19 vaccine）？
A：基本上可以!! 領有重大傷病之病友，位列公費疫苗施打對象之第九順位。
參考資料：TCR COVID20210625 民眾版 (其他資訊見下方)

Q：我有後天免疫缺乏症候群(people with HIV)，可以打疫苗嗎?
A：目前尚未有完整研究，但聯合國愛滋病規劃署建議可考慮施打疫苗。也有研究指出部分族群，注射AZ疫苗後似乎可產生與對照組無異的抗體濃度。(其他資訊見下方)

Q：我擔心/曾有帶狀皰疹(Herpes Zoster)，可以打疫苗嗎?
A：如果目前正在治療帶狀皰疹，建議暫緩施打直到治療完成。目前觀察、文獻回顧指出，COVID感染1~2周後可能會出現帶狀皰疹。另外個案研究也指出，mRNA疫苗、不活化疫苗施打後，似乎會誘發帶狀泡疹，特別是自體免疫患者、免疫功能低下患者，但帶狀皰疹是有疫苗可注射且可治療，因此仍建議施打，接種後需注意！
*台灣CDC建議COVID疫苗與所有疫苗間隔14天。美國CDC認為COVID疫苗與任何疫苗不需要間隔。英國建議帶狀皰疹的活性減毒疫苗與COVID疫苗間隔7天，避免COVID疫苗造成的發炎去減少對活性疫苗的免疫反應。green book

Q：我擔心/曾有格林─巴利症候群(Guillain-Balre´ Syndrome)、貝爾氏麻痹症(Bell's palsy)，可以打疫苗嗎?
A：可以!! 目前沒有明確證據顯示，疫苗會誘發GBS、Bell’s palsy或使這些病症復發，反而是感染COVID後可能會誘發！也因此台灣及美國CDC都未將這些病症列為接種疫苗的禁忌症，但施打後仍須注意！

https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vRonbj6D3bX0UU1mTTjQO8u5iynhDUg-8d0Rf8qnKcNCS5o3sirFqF6fSh6Jc5YKYyNFNi9jRhpw3VD/pub

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

也開始有政論Youtube了

https://www.youtube.com/channel/UCk-glrTjKvpfdMtIfPFN1mg…

(圖1：圖與文無關。理科變漂亮了)
(圖2：圖與文無關。2019年，阿滴終於發瘋了)
　　
【關於youtube發燒榜】
　
發燒榜有一些奇特的現象很適合拿來討論，首先是電視節目：電視節目幾乎占據了發燒榜一半的名額。
　　
這是在衝三小？
　
綜藝類──有《綜藝玩很大》、《瘋神無雙》、《國光》、《娛樂百分百》等等；政論類──有《新聞面對面》、《關鍵時刻》、《年代向錢看》等等；鄉土劇有─《大時代》跟《砲仔聲》；還有新聞台短片，例如三立、中天、台視等等。這些節目不僅日更而且大部分都超長，對演算法非常友善，導致他們長期霸佔發燒排行榜。
　
詭異的是，上述節目除了新聞短片與《年代向錢看》之外，其他我一個都沒看，綜藝節目出現的來賓我也完全不認識。如果不是為了研究發燒榜，我甚至已經完全忘記電視節目的存在。
　　
電視節目也存在一些特殊的現象，觀看次數很多的同時，按讚卻非常少，比例多半落在200~300:1，例如《瘋神無雙》最新一集97萬觀看4500讚，比數是215:1；《綜藝玩很大》最新一集80萬觀看3500讚，比數228:1；《砲仔聲》102集觀看32萬按讚900，比數355:1。觀眾按讚的意願非常低。
　
除了我之外很多人都已經沒看電視，再加上電視節目的低按讚量，，基本可以推測那些電視節目的主要觀眾仍然是典型的電視族群，他們可能學會使用MOD看YT影片，或者是家庭主婦用手機或平板之類的裝置來看YT影片，只是這些人與網路原生族群的習慣不同，沒有按讚的習慣。
　
相比之下，原生網路內容的特色是按讚數量多，基本都能落在60:1以內，30:1就算是腦粉類頻道。
　
這是交互作用產生的結果。原生網紅通常就是頻道負責人，他們會在影片中呼籲大家訂閱按讚開小鈴鐺，觀眾也願意用按讚訂閱的方式表達支持，所以原生網路內容的按讚數量通常比較高。
　
電視台的YT頻道比較像上架工具，大家看完之後就閃人，毫無感情可言。

這是其一。
　
再來是網路原生族群相較於電視觀眾更願意按讚，哪怕是《腦補給》之類的內容農場也勉強有60:1的按讚比例，網路族群按讚的意願比較高，而且越年輕愈高，相比之下電視族群就算學會用YT看電視節目，可能也不習慣按讚－他們可能不習慣對內容做出反饋，彼此都是單方面互動。
　
電視觀眾確實大量進入yuotube，導致電視影片能夠上發燒，本質上卻只是把整套電視的模式給搬到YT上，雙方都是單向的。對他們而言，差別只在於YT影片可以隨時觀看，骨子裡缺乏網路文化的互動精神。
　
所以影片按讚數量高就很棒？具體情況其實沒這麼單純。
　
觀看/按讚比例不一定越接近越好，畢竟當一個頻道過大的時候，比例拉開也是很正常的。唯一需要注意的是，在「網路原生族群」這個大框架下，網路原生內容的觀看／按讚還是能勉強維持在40~60:1左右，《這群人》跟千千就是典型代表。
　
至於howhow或上班不要看的影片常常有30:1的好成績，這很屌，不僅如此，每次上片通常都有20萬保底觀看量，是公認的腦殘粉頻道，我自己本身也是他們的腦殘粉，每次上片都是未看先讚，表現不好也讚。然而眾所周知的是這兩個頻道都面臨同溫層的問題，TA都是臭宅，很穩定沒錯，但很難拓展新的觀眾。這就是典型的觀看/按讚比例很漂亮，有強大的腦粉護衛軍，上升空間卻遇到瓶頸。蔡哥的《猜歌大賽》試圖走出更寬的族群，正在努力當中，HOWHOW的部分目前看來沒什麼對應，仍舊穩定固守臭宅陣線，這其實也沒什麼不好。
　
當然也有一些非常誇張的人，觀看量跟按讚量都超高，甚至能夠吸引海外用戶，一些在特定議題做到很強的人，例如李子柒、黃阿瑪、老高&小茉、信誓蛋蛋，觀看跟按讚都超高，這沒什麼道理可言，如果你不能理解，頂多代表你不是他們的TA，唯一需要明白的是這些人多半都具備特殊才能，絕非等閒之輩。我本身是老高&小茉的腦粉，每出必看，未看先讚，他們靠著無敵的人設與超高智商在神祕類主題屌打所有人，我甚至想要購買他們之後可能推出的尼比魯人T恤。
　
最後，還有一種網路原生內容---通常是邊緣議題，例如夜店、搭訕、女生分享性經驗之類的噁爛頻道，反而多半是高觀看低讚數，我自己本身很討厭這類頻道，會去看這類頻道的都是一些低品質的用戶，喜歡在留言區發表噁心的言論。
　
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接下來要分析發燒榜上的影片大類
　
【電視綜藝節目】
　
這部分沒有太多心得，電視綜藝節目比較單純，喜歡的人就喜歡看，只是把習慣搬到網路上。不喜的看的人，尤其是已經習慣網路圈的人，例如我，永遠都不會去看電視綜藝節目。
　
【政治與新聞類】
　
由於2019年的緣故，政治類影片大量攻占發燒榜，最直接的證據是《眼球中央電視台》的人氣，這個原本相對小眾的頻道在韓國瑜當選之後，因為維持一貫的反國民黨立場，人氣獲得爆炸性的增長，轉眼就變成發燒榜常客。

政治與新聞類的影片還具有不可替代性。縱使有成千上萬的娛樂類節目，也無法取代選擇性相對較少的政治新聞類影片。觀眾的需求量也是很大很穩定，檯面上的選擇卻相對比較少。

嚴肅的新聞有不少人在做，如果不想看嚴肅的新聞，卡提諾與老天鵝或許能解決一點問題，但算不上是真正優質的選項，《眼球》的話因為有膜膜所以還可以，更狂熱的人則會跑去看政論節目，哪怕是原生網路族群也會看，政論節目確實是同溫層快速吸收資訊的優質來源。
　
如果覺得政論節目太嚴肅，最終的救贖其實就是新聞脫口秀節目，這是很大的需求缺口，無奈節目難度太高，放眼望去也只有博恩有辦法做(而且還是被逼的)。當前的博恩腹背受敵，前有賀瓏逼宮，後有JIM悄悄崛起，還有一個想被博恩用口琴捅屁眼的阿秋，投影片組的家恩又常常出包，Hauer的體重看上去也快失去控制，STR已經處在崩潰的邊緣，除此之外其實還不錯，真心希望博恩可以做到第17季。
　
M觀點跟科技島讀都很棒，這兩個也都是每出必看，只是不在今天的討論範圍內，有興趣的人可以去聽。
　
【小玉】
　
他是我心目中僅存的小朋友代表，除此之外現在的小朋友在看三小我真的一無所知。聖結石已經脫離小朋友的範圍，往成人方向發展。尊跟放火的更新頻率太慢，之前消失了很長一段時間，最近又突然復出，不算是穩定經營。唯一一個有在穩定更新的只剩下小玉。很多人都不喜歡小玉，我倒是非常尊敬他，他就算得了憂鬱症也沒有停止更新影片，每支影片仍然保持很高的觀看次數，非常值得尊敬，他比很多大人都優秀。而且他背後所代表的，是一群網路黏性更高的小朋友族群，這些小朋友的按讚意願可能比25~35歲的人要高出好幾倍，這點不容忽視。
　
內容部分，小玉好歹也會男扮女裝做一些很病態的行為，甚至扮演瘋狗在新家亂叫，這些表現都非常加分，並沒有大家想像中的那麼糟糕。
　
縱使如此，做為一名成人觀眾，心態上就如同成年女性那樣───年紀小的男生無論如何都不OK，沒有為什麼。
　
同樣是穿女裝的變態，我寧可看呱吉也不要看小玉。
　
【主流youtuber領先集團】
　　
這些人不僅是網路原生族群的經典代表，同時也是youtube的中堅力量，不僅是發燒榜的常客，彼此之間也會互相合作，確保自己不會消失在公眾的目光之中，其中一部分人跟google官方的私交也不錯。在此只列舉我認識的，例如上班不要看、白癡公主、木耀四、HOWHOW、啾啾鞋、千千、安安邊緣子、狠愛演、反骨、視網膜、蓋伊、呱吉、這群人、阿滴、滴妹、大謙、博恩、理科太太、蔡阿嘎、紅石口袋集團(安啾、魚乾)、joeman、加點吉拿棒等等。
　
我不管他們背後的經紀公司是什麼，檯面上這些人就是一個大集團，有著強弱不一的社交連結。打個比方，我本身不是千千的TA，但因為千千跟蔡哥關係很好，我現在也會無條件支持千千，就這樣。魚乾也因為曾經參加走鐘獎，我現在偶而也會去看她的影片。
　
這些人由於持續提供穩定的創作，抓住了很大一塊網路主流觀眾，所以廣告費跟業配也集中在這群人身上。其中一些人的主頻道觀看有所下降，透過feat的方式仍然停留在觀眾的視野中。
　
不過總的來說，這些人也是壓力最大的族群，他們曾經有過光榮的時刻，如今面臨整體性的觀看縮水，觀看數量變得很不穩定，可能a影片是80萬，b影片一下就掉到10萬，心情真的會起伏很大。一方面必須承擔提升製作水準的壓力，又必須面對後起之秀百家爭鳴、還必須擔心過氣的問題，壓力確實很大。我個人認為目前最慘的是阿滴，當人數破100萬時，他頂著巨大的壓力試圖找到娛樂與教學之間的平衡，好不容易一路奮戰到200萬，卻發現眼前的苦難根本沒有盡頭，娛樂與教學之間的矛盾仍舊無法解決。在200萬這個數字底下，教學類影片的人氣無異於自殺，眼睜睜看著娛樂類影片的效果，最後只好掛羊頭賣狗肉，以教學名義行娛樂事實。再這樣下去，阿滴發瘋也只是遲早的事情。
　
【單體類頻道】
　
這些人幾乎不FEAT，或者很少FEAT，或者覺得FEAT沒有太大幫助，靠著優質的分眾內容，像是手工藝或外星人，也有人冒著被iphone炸斷手指的風險，做出優異的成績，這些人包括李子柒、黃阿瑪、古阿莫(屬luve集團)、《宇哥講電影》、館長、老高&小茉、信誓旦旦等。
　
這些人的成績真的太好了，彷彿大環境跟他們沒什麼關係，人氣依舊強強滾。
　
你不喜歡的東西，其他人可能喜歡，這就是網際網路的奧妙之處。
　
【MV】
　　
MV也是不分類發燒榜的常客，觀看數動輒好幾百萬，喜歡音樂的人真的非常多(偏偏我不是這種人)，除此之外MV也有屬於自己的專門分區。MV類影片主要被音樂藝人所佔據，這理所當然。音樂藝人的MV其實普遍也有高觀看/低讚數的現象，純粹是因為看的人太多，大部分人沒有按讚的好習慣。
　
youtuber也喜歡出單曲，單曲通常被認為是票房保證，也代表著某種里程碑，很像要拍MV才算是正式出道一樣。當然也有一些人不顧眾人阻止，試圖透過出單曲的方式毀滅大家的聽力，我指的是千千，高嘉瑜似乎也躍躍欲試，拜託不要。
　
很多youtuber都有出單曲，典型的案例有滴妹的【最好的樣子】，她冒著糖尿病的風險set出一個「全糖女孩」的人設，目前有360萬觀看，10萬按讚。另外一個目前比較小的團體《安安邊緣子》的【大麻煩】也有100萬觀看跟2.5萬讚，這就是大家對MV趨之若鶩的主要原因，因為MV的票房收益通常都不錯，其他一堆出MV的網紅在此不贅述。
　
MV最強的當然是反骨，反骨的單曲不僅無恥下流，還能帶動一些流行用語，例如「包廂內吃吃」、「菜棒還是肉棒」、「痘痘那邊才會爽」。當弱智的台灣家長極力阻擋性教育，試圖掩耳盜鈴時，小朋友學習性知識的管道就是反骨男孩，雖然某種程度上反骨講的確實沒錯。
　
【電玩類影片】
　
在不分類發燒榜上看不到電玩類影片，可能是為了避免不分類發燒榜被遊戲影片淹沒，所以集中放在「遊戲類」當中，進榜影片也會標註獨特的「遊戲類發燒影片#10」。電玩圈其實是一個獨立且複雜的圈子，跟上述提到的主流youtuber圈幾乎沒有交集，也不需要有交集，「實況觀賞」本身就是一種很特殊的觀賞行為，族群還蠻固定的。
　
電玩類網紅的影響力比較複雜，除了觀看次數之外，還有直播同上的部分。直播的生態目前仍然集中在twitch，一些大家沒聽過的網紅像是統神、接接、ko0416、老皮、小建跟殺梗，每個的同上都有6000~7000左右，也就是全台灣每晚有好幾萬人願意浪費1~2小看他們直播，這是非常厲害的數字。當然這些都不會反映在YT的發燒榜上。YT通常被用來放直播精華。阿神、TOYZ或老皮甚至會加上一些後製特效，讓影片看起來比較精緻。上述這些人通常都以日更頻率上片，一隻影片可能10~30萬，累積起來非常可怕，完全不輸百萬youtuber。
　
也有一些像DE JuN這樣的實況主，只在YT上片，靠著沒有任何後製的遊戲實況精華，就成為台灣youtuber的隱型冠軍。
　
上述這些人也並非鐵板一塊，為了提升youtube頻道的訂閱量，他們偶而會嘗試製作一些生活類短片，統神甚至成立了《張家兄弟滑起來》，號召一群臭宅拍攝生活廢片，他們可能想拓展電玩之外的觀眾，實際上更多是在深挖原本的電玩觀眾，畢竟電玩觀眾也會跑去看生活廢片。
　
這部分還有很多可以談，只是跟發燒榜也沒啥關係，這裡點到為止。
　
【其他】
　
隨機爆紅影片，體現了網際網路的神奇及難以預料。有些人抓到了優秀的主題，從此一飛衝天，也有人做完熱門議題之後，人氣一蹶不振。
　
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【結論】
　
上述是有關發燒榜的生態，理論上他們佔據了大量的目光，但對我來說，他們其實只占了我不到一半的觀看時間(我猜很多人也是這樣)，我的其餘時間都貢獻給大量不溫不火，或者很小眾的頻道。
　
可能是M觀點、洪婉蒨、哥倫布、張家兄弟、龍龍、cheap 、大雲食堂、安迪遊戲頻道、英文角落、敖廠長、瘋狂老爹、機核網、電玩之夜、李永樂、台客劇場、雙尾彗星、健助師小柯、三國全面戰爭.....等等一大堆。這些長尾頻道滿足了多樣性的需求，其中有些人只需要服務相對較小的族群就能獲利，例如哥倫布在voicetube的線上課程創造了2000萬營收，M觀點在pressplay的月訂閱也有9萬元營收，ETF課程也有148萬營收，龍龍脫口秀賣票應該也賺了不少，這些人都很強。況且就算不能上發燒，1支影片10萬觀看其實也很強了好不好。
　
當然也有一些真正意義上的小眾，例如上面提到的雙尾彗星、安迪遊戲頻道，真的就只有幾百人在看。
　
我個人認為，這些苦逼的小眾頻道才能代表網際網路的真正精神，成千上萬這樣的頻道，填補了難以想像複雜的興趣分眾。
　
大概就這樣。