【BBC中文網】印度新冠疫情： 三天內近百萬人確診，醫療系統瀕臨崩潰邊緣

印度新增新冠病例持續破紀錄，醫療體系正面對巨大壓力，病牀和氣氧供應也非常緊張。上周六 (24日)，印度公布有超過34萬宗確診個案，連續第三天刷新世界紀錄，24小時內死亡人數為2624人，同樣再次破紀錄，累計全國有18.9萬人死亡。

家屬們為病危的家人求救，許多患者等待數小時仍然未能獲得治療。火葬場正在對葬禮集體火化作出安排。

世界衛生組織總幹事譚德塞表示，全球很多人死於新冠肺炎，是因為他們沒有打疫苗、接受檢測和治療：「印度情況沉痛地提醒我們病毒可以如此肆虐。」

報導指，印度正在從德國空運氧氣過來，英國首相約翰遜表示，正找方法協助印度，可能會提供呼吸機等醫療設備。

氧氣危機

德里的甘加拉姆爵士醫院（Sir Ganga Ram hospital）的顧問哥吉亞醫生（Atul Gogia）對BBC表示，由於患者激增，急診室裏沒有牀位。

他說：「我們沒有那麼多的氧氣供應。提供氧氣供應的地方早已人滿為患。患者要自己帶氧氣瓶進入，但未必有氧氣。我們都想幫助他們，但牀位不足，甚至也沒有氧氣可以提供給他們。」

「我們所有的電話線路都用滿了。人們一直在撥打求助熱線。醫院外面也很混亂：有救護車停泊，病人想下車，但問題是沒有牀位了。」

「我們試圖動員起來，嘗試盡快讓病情穩定的患者出院，以便提高流轉率，但是目前情況仍然很困難。」

「每天都收到求救電話」

BBC印度在線記者比斯沃斯（Soutik Biswas）

在過去的幾天裏，每天早上，我一直被電話聲吵醒，人們急切地尋求幫助。

人們為染病的親朋好友尋求病牀，救命藥物，氧氣和血漿。通常，經過一段時間的沉默後，從這些人那裏傳來他們照顧的「患者」死亡的消息。我的推特時間軸，猶如是印度的新冠戰況記錄，國家似乎要潰不成軍了。

所有拯救生命的必需品供不應求，或是只能在黑市上找到。大家對病毒的恐懼，就好像它隨時出現在你家門口。過去一周，我居住的封閉式住宅那三座大樓，都好像成了收客區域，整座高樓大廈被圍封，因為實在太多人確診。

日與夜也充滿了無助、焦慮和恐懼，不斷傳來無情的壞消息。

印度最高法院稱此為「國家緊急狀態」，一名印度有名的病毒學家形容，這是超出了「緊急」的情況，而是「這該死的系統徹底崩潰」。在德里和孟買等熱點地區，活下來本身已是特權。

印度受災最嚴重的馬哈拉施特拉邦面臨氧氣短缺的問題。在首府孟買，在治療新冠患者的醫院重症監護室發生火災，至少有13名患者死亡。

兩天前，在該邦另一處，24名新冠患者因為呼吸機洩漏影響氧氣供應而死亡。

周五早上，在德里附近設有10家私立醫院的馬斯醫護（Max Healthcare）發佈了 緊急求助消息，稱兩間醫院剩餘藥品供應不足一個小時。短缺問題後來得到解決。

另外古吉拉特邦，北方邦和哈里亞納邦也面臨嚴重短缺。印度空軍正向該國不同地區運送氧氣罐和補給品。

為什麼印度的病例如此之高？

印度爆發第二波新冠疫情，主要原因是當局放寬衛生規定，以及口罩令執行不力。

成千上萬的人參加了印度大壺節，約10天前，大批印度人到恆河沐浴。此時，印度出現了新的病毒株，包括一種「雙重突變株」。

寶萊塢作曲家拉夫特（Shravan Rathod）在舉行大壺節的城市歸家後不久就確診，之後被證實已離世。

印度國家疾病控制中心主任蘇吉特·庫馬爾·辛格（Sujeet Kumar Singh）對當地媒體說，印度除了受到「雙重突變株」影響外，旁遮普邦最主要變異病毒是英國株。

他補充說，英國的病毒株在馬哈拉施特拉邦和德里市也特別普遍。

印度東部城市加爾各答的重症監護專家辛哈（Saswati Sinha）說，急診室和病房已滿員。

她對BBC表示：「我們不斷收到患者及其親朋好友和鄰居的直接電話， 懇求我們接收這些患者。但不幸的是，我們盡力了，但情況仍然如此，我們沒有能力去接受大量患者。」

「在重症監護室工作了20年，我從未見過這種情況。」

印度總理莫迪周五會見了受災最嚴重的州的首席部長和制氧商。

他要求各州合作制止囤積行為和黑市交易，並說政府還在考慮將工業氧氣進一步轉換，以便用作醫療救治來緩解危機。

醫用氧氣是如何製成的？

醫用氧氣的製成要先經過一個分離過程，把它從其他氣體分隔開，之後氧氣經提純和深度冷卻，以液體形式儲存，比氣體佔空間更少。

壓縮氧氣之後會被填充於供應醫院的保溫存罐，或個別病人的小型氧氣罐。

使用時會用上氣化器，在氧氣轉回氣體輸送給患者。

#衛生 #社會

0422華爾街日報

*【拜登政府著手推翻川普的汽車排放政策】
聽取過相關簡報的人士透露，拜登政府正著手結束與加州就該州機動車排放監管權限進行的法律鬥爭，為制定更嚴格的汽車行業監管法規創造條件。
https://tinyurl.com/yzhnqbuf

*【美國提議放鬆制裁，伊核協議談判取得進展】
知情人士透露，拜登政府已表示對放鬆伊朗經濟關鍵領域的制裁持開放態度，包括石油和金融領域，這有助縮小核談判中的分歧。
https://tinyurl.com/yedjmljx

*【中國和美國即將任命新的駐美大使和駐華大使】
中國政府計劃任命曾多次陪同習近平出訪的外交官秦剛擔任下一任駐美大使，而華盛頓預計將任命曾在民主黨和共和黨政府中任職的資深外交官R. Nicholas Burns為駐華大使。
https://tinyurl.com/ydss66xr

*【美國司法部成立新工作小組打擊勒索軟體】
美國司法部成立了一個遏制勒索軟體網絡攻擊擴散的特別工作小組，希望通過針對支持這種攻擊的整個數字生態系統來使這種流行的勒索手法不再有利可圖。
https://tinyurl.com/ye254zv2

*【拜登料提出在2030年之前將美國碳排放減少一半】
美國總統拜登本周料將提出，在2030年之前將美國溫室氣體排放減少約一半。
https://tinyurl.com/yfnse3j6

*【輝瑞在海外發現假疫苗】
輝瑞公司表示，已經在墨西哥和波蘭發現該公司與BioNTech SE合作開發的新冠疫苗的首批已確認偽造品，這是犯罪分子利用全球疫苗接種牟利的最新嘗試。
https://tinyurl.com/yebm83vj

*【FDA檢查發現嬌生新冠疫苗代工廠環境不合格】
聯邦衛生監管機構表示，一家幫助生產嬌生公司新冠疫苗的代工廠Emergent未保持清潔衛生的環境，也沒有採取適當措施避免污染，已暫停其生產。
https://tinyurl.com/ygm3repy

*【美國單日新增新冠病例數量下降】
美國單日新增的新冠肺炎病例數量較前一天有所下降，但死亡人數增加。美國平均每日新增病例數量呈下降趨勢。
https://tinyurl.com/yk6qqavl

*【習近平呼籲建立沒有單一力量主導的世界】
中國國家主席習近平在一次備受矚目的講話中呼籲公平管理國際事務，這一表態凸顯出北京方面正試圖重塑中美關係，使之在更平等基礎上發展。
https://tinyurl.com/yedzu4ys

*【富士康大幅壓縮威斯康辛州工廠投資規模】
根據富士康科技集團與美國威斯康辛州達成的一份新協議，富士康正壓縮在當地建設的液晶顯示器工廠的計劃規模，預計投資額僅為近四年前承諾的100億美元的一小部分。
https://tinyurl.com/yj2dhcdw

*【數字人民幣不會威脅美元主導地位】
對於提升人民幣在國際上的較弱地位，數字人民幣能提供的幫助相對較少，更不用說成為挑戰美元霸主地位的武器了。
https://tinyurl.com/ygqwcyvm

*【歐盟新提案將限制人工智慧及人臉識別的使用】
歐盟執行機構提出了一項議案，將限制警方在公共場合使用人臉識別軟體，並禁止營銷或使用某些種類的人工智慧系統，這是迄今為止監管人工智慧高風險應用涉及範圍最廣的行動之一。
https://tinyurl.com/yjb8y3fj

*【蘋果公司發布播客訂閱服務及新款iPad Pro】
蘋果公司發布了新產品，包括一項播客訂閱服務以及iPad和iMac硬體產品線的升級版，其中播客訂閱服務將加深蘋果與Spotify Technology SA的競爭。
https://tinyurl.com/yj8l6vad

*【福特因晶片短缺延長五家美國工廠的停產時間，涉及最賺錢車型】
由於全球半導體供應短缺，福特汽車公司計劃在北美的五家工廠進一步停工，進一步中斷一款受歡迎的運動型多用途車和F-150皮卡的生產。F-150是福特汽車最賺錢的車型。
https://tinyurl.com/yk3ebyut

*【美國制裁緬甸國有木材和珍珠企業】
美國財政部說，美國對緬甸兩家從事木材和珍珠行業的國有企業實施了制裁。與此同時，美國對緬甸軍政府施加了更大壓力，以回應該國今年2月發生的軍事政變。
https://tinyurl.com/yjn2zod9

*【中國1-3月份全國財政收入和支出同比分別增長24.2%和6.2%】
中國財政部公佈的數據，2021年1-3月全國一般公共預算收入和支出同比分別增長24.2%和6.2%。和前值相比，收入增速明顯擴大，支出增速則大幅放緩，不過，均比去年同期明顯好轉，和經濟持續復甦以及去年基數因疫情而較低有關。
https://tinyurl.com/yz9r7ua7

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

我細女第一次上鏡講嘢.... 你的月亮又如何呢? 

《第108故事分享: 公主的月亮及Johari Window》

從前有個公主由細到大都好鍾意望住個月亮， 佢好多時一望就望足成晚， 因此成日都冷親發病。

有一次公主大病緊嘅時候， 佢仲想要去花園望月亮。國王好擔心就問佢: 「你點樣先可以唔好成日為左望月亮而冷親呀?」

公主就話如果國王可以幫佢擇個月亮落嚟呢，就以後唔使望住佢啦 。

國王之後就召集晒全國嘅聰明智士研究各種方法點樣擇到個月亮落嚟。 

有人就話個月亮起碼去到成鄰國咁遠， 黐住喺個天空，無可能擇落來。 又有人話月亮起碼成個皇宮咁大， 摘咗落嚟都冇位放。 又有人話月亮應該係個螢光氣體壓縮而成，無人能夠捉得住佢。

係個個大臣議論紛紛嘅時候， 有個宮女細細聲話:「點解無人問下呀公主佢點諗嘅?」

宮女問:「公主呀， 你覺得個月亮有幾大呀?」

公主回答:「大概我手指公咁大啦!」

宮女再問:「咁你覺得個月亮有幾遠呀?」

「我成日都見到月亮掛係前面棵樹上面， 大概嗰度咁遠啦!」

「公主呀，咁你覺得個月亮係咩做㗎?」

「咁靚，硬係黃金啦?」

就係咁，國王就馬上叫人用黃金做咗個手指公咁大嘅吊咀，假裝係棵樹上面摘落嚟俾呀公主， 吊喺佢條頸度。又就係咁， 公主就馬上病好。

佢擁有咗個月亮之後就好開心， 可惜下一個問題就馬上嚟啦。 國王心唸，擇個月亮落嚟之後，如果公主佢第二日又見到個月亮繼續喺個天空度，咁咪穿煲囉?!

於是有人提議不如搵個黑沙罩住個皇宮，有人提議不如晚上放煙遮住個天空， 人提議晚上唔好再畀阿公主行出花園， 種種嘅方法都好似唔係太可行。宮女又細細聲講:「點解又無人問下呀公主佢點諗呢?」

公主點答呀? 

公主回答:「 月亮摘咗落嚟之後，梗係會生番個出嚟啦。 我隻牙齒甩咗，都會生返喇。有乜問題呀?」

就係咁，問題就解決啦! 故事帶出乜嘢理念? 

凡事唔好成日淨係自己諗埋一邊， 估下估下，不如多問對方意見， 答案可能更加清晰。 

根據美國兩位著名心理學家 Joseph Luft 同埋 Harrington Ingham， 係1955年發明咗一個叫做 Johari Window (周哈里窗 - 以佢哋兩個人嘅名為名)，用56個 adjectives 形容詞，展示咗關於自我認知、同其他人對自己嘅認知之間，在有意識或無意識情況下嘅差異。由此分割為四個範疇: 

(1) 人知，我都知 (又叫做 Open / Free Area ，開放我) - 例如: 我專買舖，係人都知

(2) 人知，我唔知 (Blind Area，盲目我)，即是盲點 - 我以為自己好有型，但其實個個都覺得我好樣衰， 但冇人同我講

(3) 人唔知，但我知 (Hidden Area，隱藏我) - 其實我 我內心世界係一隻小綿羊， 好怕俾人呃

(4) 人唔知，我都唔知 (Unknown Area, 未知我) - 原來我識得飛天， 但你同我都唔知

做人嘅目的，就係希望盡量將呢個open同free 嘅 area盡量打開， 咁你就更加能夠了解/改善自己，人哋又更加能夠明白/信任你。 由於你嘅自我認知 (self-awareness) 同埋別人對你嘅了解 (understanding by others) 範圍大咗，咁樣你嘅發揮同埋被接納嘅空間亦同樣增大啦。

點做? (1) 主動問多啲，feedback solicitation, 就會更易令你睇到自己盲點。 例如: 唔主動問都唔知原來嗰個人都覺得我樣衰， 咁我咪打扮得好啲，個格都執返好啲啦。

(2) 主動講多啲自己嘅唸法， 甚至乎多披露自己脆弱嘅內心世界，self-disclosure or exposure， 就會令到其他人更加明白你， 續而更加信任你。 例如同人講:「我心入面有隻小綿羊 ，怕畀人呃， 我要耐啲時間先同到人friend到， 我比較慢熱!」

主動問多啲，講多啲， 透過 other's observation (別人觀察), self-discovery (自我發現), 同埋 shared discovery (人哋同你自己共同發現) 去發掘你嘅unknown area (未知我) ， 呢個 area 框住個位， 亦都係叫做你嘅 potential (潛能)啦。 

有啲地方你可以繼續收埋唔畀人知， 有啲地方就係始終人哋知，但你自己唔覺。 唔重要， 最重要就係個 total open area大咗，咁你都升呢咗。

好似上面個公主咁，問多啲，講多啲，你懂啦!

上班族常不自覺壓縮用餐時間來趕工作，忍耐 #胃脹氣 成了餐後例行事項之一，多數人會將這個症狀，歸咎於體質容易消化不良、腸胃耗弱。事實上，除去由 #胃食道逆流 、 #消化道潰瘍 等疾病引起的胃脹氣，絕大多數來自當事人不良的飲食習慣。

每個單純的吞嚥動作，其實都嚥下了許多空氣，舉例來說，當我們飲用100c.c的水，同時間也喝進180c.c的空氣，不論我們是否有意識到這件事，在這個比例下，用餐速度越快，攝入的氣體越多，若工作類型需要長時間久坐，它們堆積在腸胃道就成了脹氣。

腸胃科醫師張振榕說，除了腸胃道疾病引起的症狀，大部分脹氣是飲食習慣造成，用餐速度越快，嚥下的氣體越多，再加上吃飽久坐，這些氣體堆積在腸胃道就成了脹氣。

除了進食，腸胃道在消化食物時也會產生氣體，高麗菜、牛奶、白花椰菜等，其實都是容易產氣的食物，一次不要吃太多。

想舒緩 #脹氣 ，可以透過瑜伽嬰兒式促進消化吸收、改善脹氣困擾。

此療癒姿勢可滋養情緒、使人感到舒適安心，也將我們短暫帶離俗世煩擾與步調飛快的現代生活。

它跟〔跪姿前彎式〕很像，差別在腿擺放的位置不同，但兩者都常當成放鬆動作來練習，特別是在比較劇烈的後彎體位法之後或接近課程尾聲時。

一、雙手把小腿肌肉往後、往外撥，臀部坐在腳跟中間，雙腿併攏，大拇指互碰、腳趾朝後、腳底朝上

二、拉長脊柱與頸椎在直線上，使背部與地面垂直，下巴平行地板，雙手掌心在大腿上

三、吸氣， 雙手高舉過頭，再吐氣， 髖屈前彎，額頭貼地於膝蓋前地板上

四、手臂打開與肩同寬，平行往前延伸

＠肩膀不適或肩頸較緊者，可將手肘打彎置於小腿兩側地板上， 掌心朝上、肩膀放鬆

＠心臟病、高血壓和高眼壓患者，可將雙手握拳交疊，額頭放在拳頭上，使頭部高於心臟位置

休息一小段時間後，反向執行前述步驟回到起始位置。

【註】瑜伽嬰兒式禁忌：
膝蓋或腳踝嚴重受傷、貧血、暈眩、失禁
或胃食道逆流患者應避免此動作。

此外，張振榕醫師說，更重要的保健方法，特別推薦快走，強度不高，又能適度刺激腸胃道蠕動，另一方面，平日也可透過腹部按摩來幫助消化，繞著肚臍眼，順著腸道運行方向，從右下開始，依順時鐘按壓數周，作法相當簡易。

縱使胃脹氣只是短暫不舒服，當身體頻繁出現這個症狀，代表腸胃道已發送消化不良的警訊，與其選擇餐後忍一時，不如透過吃的正確、運動保健，主動減輕消化系統的負擔，由內而外雙管齊下，讓胃脹氣不再是常態現象！

＊註：若特別有脹氣困擾者，以下菌種是經研究確認，對於脹氣有幫助的菌種，選購時可做為參考依據：Bifidobacterium Infantis、Bifidobacterium Bifidum、Bifidobacterium Lactis、Lactobacillus Acidophilus、Lactobacillus Plantarum。

【脹氣相關影片】

腹脹便秘小腹凸？這姿勢10秒清腸排毒
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慢慢吃改善脹氣！腸胃科醫師點名脹氣飲食地雷
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擁有4米7長、可容納七名乘員以及超大空間的Škoda Kodiaq乃是Škoda旗下首次進軍大型SUV市場全新力作。為了在這個日益蓬勃的SUV級距搶占一席之地，Škoda不僅發揮其擅長的空間魔術，更傾全力融入創新科技以及眾多「聰明的就懂」元素，讓Kodiaq在眾所期待中隆重登台！

甫推出就贏得英國What Car ?雜誌「Car Of The Year 2017」大型SUV 從一開始以A+ SUV概念車現身，到後來定名為「阿拉斯加棕熊」的Kodiaq，肩負Škoda開疆闢土的重任。據Škoda 執行長 Mr. Bernhard Maier表示：我們將藉由品牌首款大型SUV─Kodiaq開啟一個全新的市場；攻佔全新級距領域並拓展全新客層。它就如同名字一般：強壯如熊。拜其概念以及驚人的設計之賜，讓這個品牌變得更具魅力， Kodiaq乃是Škoda擴展SUV陣容的先鋒！

Škoda董事會成員中負責技術發展的Mr. Christian Strube亦加以補充：Kodiaq具備品牌所有長處:全方位功能性、卓越的室內空間以及絕佳C/P值。在同級競爭對手中最大的車室空間以及唯一具備的第三排座椅選擇，讓我們這款全新SUV充份符合日常用車需求。若再加上駕駛輔助系統，行車資訊以及聯結性等創新越級配備，讓Škoda Kodiaq理所當然地成為此級距之佼佼者！

而在全球佳評如潮的Kodiaq引進來台，擁有1.4 TSI 菁英版 (接單引進)、1.4 TSI 豪華菁英版、2.0 TSI 4X4尊榮版、2.0 TSI 4X4尊榮版等三種引擎四款車型供消費者選擇。


外型設計—全方位跑者

Škoda Kodiaq不僅適用於商務用途，在家庭用車以及戶外休閒也都遊刃有餘。品牌設計語彙成功呈現在這款全新SUV：優雅線條中交錯出狂野、動感與強壯氣息，讓Kodiaq得以擁有絕佳辨識度。

Kodiaq車身線條簡潔、精準、俐落，尤其是鮮明且凹凸有致的肩線；車頭Logo處以兩道水平鈑線彰顯出它的防護與強韌， 3D立體造型的水箱罩則刻劃出這款車的強壯特質。狹長且略帶傾斜的頭燈造型與水箱罩賦予Kodiaq相當鮮明的外型。設計團隊特地擷取捷克引以為傲的水晶玻璃，並將其與前後燈組搭配，藉由水晶切割線條打造出這款大型SUV讓人驚豔的設計。將目光移到側邊，長軸距以及短前懸營造出寬敞的室內，略具角度的輪拱是Škoda SUV設計語彙要素其中一環。列為標準配備的LED尾燈則一如Škoda旗下車款搭配C型水晶造型。

而設計團隊最厲害之處則是將Kodiaq後保桿與車尾門幾乎切齊的造型，不僅打造出緊實動感的線條，更營造出令人驚喜的室內空間，雖然是5+2人座的配置，但每位乘員都可享有舒適合宜的乘坐空間。


車體表現—安全又舒適

以車長4,697mm、車寬1,882mm、車高1,655mm以及軸距2,791mm的車身尺寸而言，Škoda Kodiaq遠高於compact car這個級距。而Volkswagen集團共用的MQB底盤則是這款車能夠擁有輕量化結構中扮演相當重要的角色。Kodiaq的車體結構結合了熱沖壓金屬板以及超強化車骨架。若以入門的TSI引擎搭配前驅車型為例，其空重僅有1,598公斤(不含駕駛)；而2.0 TSI引擎搭配四輪傳動車型也僅有1,738公斤。Kodiaq在抗扭曲強度、製造精準度、駕駛舒適性以及撞擊安全性等表現也都是屬一屬二。拜其高空氣力學精密表現，讓這款大型SUV能夠達到0.33之超佳風阻係數。

空間規劃一直都是Škoda的強項：Kodiaq車身長度雖僅4697mm，但卻可提供遠優於SUV級距平均的室內空間！在這個車身尺寸內創建出超乎想像的室內空間，讓人再一次見證Škoda工程師的驚人實力：這款大型SUV室內長度為1,793mm，前後座的肘部空間分別為1,527mm與1,510mm；頭部空間則是前座1,020mm、後座1,014mm，且後座至少可擁有104mm腿部空間。

第二排座椅不僅可四/六分離向前覆倒，椅墊並可向前挪移18公分、椅背亦能視需求調整角度。在台灣市場列為標準配備的第三排座椅可讓Kodiaq化身為七人座，容納更多名乘員一起探索世界！身為Škoda旗下第一款七人座車款，Kodiaq提供同級距最大的置物空間720公升~2,065公升 (後座椅覆倒)。若是選擇可前倒的乘客座椅，尚可搭載最高至2.8公尺的長件行李，並將電動啟閉尾門列入標準配備，體貼車主與家人的置物需求。


引擎動力—三種選擇滿足所求

Kodiaq擁有1.4 TSI、2.0 TSI兩具汽油引擎以及2.0 TDI柴油引擎等三種動力選項。

1.4 TSI汽油渦輪增壓引擎具有150匹馬力、25.5kgm之扭力，搭配DSG六速雙離合器自手排變速系統 (DQ250)，0~100km/h加速所需時間為9.7秒，在ACT引擎汽缸歇止系統(可視需要關閉中間二汽缸以減少油耗)的輔助下，於能源局油耗測試值得到14.9km/l成果，能源效率等級為第二級。Kodiaq 1.4 TSI入門車款為前輪驅動，依配備可再區分為菁英版以及豪華菁英版兩種車型，搭配17吋鋁圈的菁英版將採接單引進方式。

2.0 TSI搭配全時四輪驅動系統，最大動力為180hp/32.7kgm，搭配DSG七速雙離合器變速系統 (DQ500)，0 ~100km/h加速所需時間為8.2秒。這顆2.0 TSI汽油引擎所採用的改良式Miller米勒循環科技乃Škoda首次運用，可依需求調整為動態模式或是經濟模式。在經濟模式下會開啟所謂的B循環技術，這部份乃基於壓縮比和膨脹比之間的差異，讓進氣門提早關閉，汽缸接收到相對較少量的吸入空氣。在燃料被噴射和點燃時可比常規循環讓燃燒氣體具有更大的膨脹空間，提高燃燒效率並減少污染。也就是說，這項改良式的引擎科技採2種運作模式 ：部份進氣時 (所謂的B循環) 為140度氣門揚程，擁有高效率燃燒循環；完全進氣時為170度氣門揚程， 燃燒室為完全進氣，在引擎轉速1400rpm開始可完全運用其最大扭力32.7kgm。整體而言，這顆引擎結合渦輪增壓、 進氣門與排氣門可變正時，可在降低燃油消耗的同時也降低氮氧化物的排放；車主也可享有速度動感或是節能省油雙重利益。

同樣搭載全時四輪傳動系統的2.0 TDI柴油渦輪增壓引擎則擁有190hp/40.8kgm之最大動力，配合DSG七速雙離合器自手排變速系統，0 ~100km/h 加速所需時間為9.1秒。為了有效降低二氧化碳排放量，Škoda特地針對柴油引擎配置SCR (選擇性觸媒)系統，並已符合歐洲六期環保法規標準。

貼心設計 – 聰明的就懂

高品質與簡單易懂的操作邏輯向來是Škoda為人稱道之處，但是多項貼心設計更是其它競爭對手望塵莫及的地方！與外觀一樣，Kodiaq的駕駛艙設計也令人驚豔：承襲自引擎蓋上的雙道鈑線也出現在中控台上方，這種3D立體設計同樣見於儀表總成。從四個大型出風口可看出Škoda設計師大膽啟用垂直元素，配上大尺寸螢幕剛好讓駕駛與副駕駛各享一席之地。


而在大型SUV上後排乘員常常無法擁有獨立空調，必須仰賴前排出風口分享才能略感涼意。Škoda Taiwan為身處在亞熱帶的台灣市場特別導入「三區恆溫空調」，並將其列為Kodiaq豪華菁英版以上等級的標準配備，後座乘員可視需求自行調整喜好的溫度設定，不必再仰賴前座分享，這也是此級距中唯一搭配這項舒適性配備的車款。

在品牌核心「Simply Clever聰明的就懂」理念下，Kodiaq又有新創舉 -- 車門邊角防碰撞裝置：在前後四個車門內側都裝設有防護膠條，開門後它會自動彈出，可防止車門碰撞到牆璧或是隔壁車輛；而關門時則會自動收納進去，保持車門平整。這個首創的全新Simply Clever貼心設計讓愛車及隔臨的車輛都更有保障。

被視為馬路三寶最佳剋星 ：360度Area View全車俯瞰顯影警示系統首次搭配在Kodiaq上！只要按下位於中控台下方按鍵，就可以啟動。所謂的360度Area View乃是利用四個廣角鏡頭(分別位於車頭水箱罩內、左右後視鏡、尾門)，以水平180度、垂直120度的視角進行鏡頭拼接而組成之3D整車鳥瞰圖。這套系統可提供相關汽車周邊環境所發生的狀況，並顯示在駕駛艙內的中央顯示幕上，其中的「路口盲點預視功能」，讓車主在車輛開出停車場或者是行駛於小巷弄時，可以透過這套系統預視到周遭環境，提前做出反應。這套全車俯瞰顯影警示系統不僅可以全面性地檢視車輛周邊狀況，車主也能夠針對車身局部例如車頭、車尾的行駛路線在螢幕上直接觸控切換不同方位與視角，加以特別留意。當然，若車主有停車需求時也能善用這套系統，藉由全方位的視角瞭解後方路障情形，避免碰撞。

當然在細節部份如 : 前車門雙內側雨傘、位於第一排椅背的折疊小桌板(附獨立置杯架)、後座與行李廂皆附有12V電源插孔、行李廂活動魔鬼氈固定器、前座中央扶手所附「EASY OPEN」可單手開啟飲料的置杯架、第三排座椅旁置物格等，都是Kodiaq讓人備感貼心之處。


安全配備不容妥協

Škoda在主被動安全配備一直以來都是同級競爭對手望其項背，Kodiaq不僅將九顆氣囊納入標準配備，ESC電子行車穩定系統、MKB 二次碰撞預煞系統、XDS+ 主動式電子限滑差速器也都是全車系最佳防護。而豪華菁英版以上車型更加入360度Area View全車俯瞰顯影警示系統、車側盲點警示系統、車輛後方警示系統。Kodiaq在Euro NCAP撞擊測試中不僅於成人乘客項目中拿到92分高分、側邊撞擊測試更取得滿分，贏得五顆星評價當然是意料中事。

而在台灣逐漸受到矚目的AEB (主動煞停系統)以及ACC (主動車距控制巡航系統) 等兩大行車輔助配備，在Škoda Taiwan努力爭取之下也將列入Kodiaq全車系選用配備，AEB選配價格為新台幣2萬元，至於ACC這套系統因為必須與AEB一起搭配，套裝選配價格為新台幣4萬元。由於這兩大系統屬於行車輔助，Škoda Taiwan在此要同時提醒車主，行車時仍須注意路況並隨時應變。

Škoda旗下第一款大型SUV Kodiaq自推出以來好評不斷，2017 德國紅點設計大獎、英國「What Car ?」雜誌 2017最佳大型SUV、英國Top Gear雜誌 2016大家庭最佳用車，種種肯定讓Škoda敢大聲地說：沒開過Škoda Kodiaq別說你看過世界的樣貌，KODIAQ 為你的世界而生！

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主講人/剪輯後製/企劃：廖剛
註：不會有字幕(我手邊沒有人力)(但你有興趣也可以幫我上字幕)、不要用粗話罵人～