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

身為貓奴，看到這篇不能不轉。
因為有一樣的堅持，所以一定要讓奶粉們認識這家店！

原本在花蓮的知名冰品店＋貓咪中途中心＋最推薦真材實料下午茶店～正當冰，終於要來北投展店啦！

這家店不只是對貓咪超有愛因此讓編編瘋狂，更重要的是，鮮乳坊成立初期，正當冰就是那支持鮮乳坊踏出第一步的力量之一！

在鮮乳坊默默無名時（雖然現在也還是小布隆咚XD）選用我們的鮮乳;在我們初試啼聲舉辦大型粉絲同樂會時，義無反顧地從花蓮北上到現場支持！或許就是因為對安心、天然的堅持，才讓我們都對食品安全、動物福利與保護、產地溯源、味覺教育、食農教育等，如此的固執。

總之，這樣的好店，為了影響更多人，決定到台北展店！
但我們都知道，『改變』這條路從來都不簡單，尤其是改變產業與消費者教育，在那之前還先要把店給弄出來，才有下一步啊！

如果你也跟我們一樣欣賞正當冰的不放棄、愛上了正當冰的真材實料好味道、支持正當冰守護貓咪的決心，跟編編一起變成他們的VIP！

【怎麼變成VIP？】

4/16中午十二點準時開放集資擁有VIP專屬的『投圓卡』！
網址底加：http://bit.ly/2VL5kJd
（編編已經加入我的最愛準備搶啦！）

這個VIP的『擁有』等同『集資』，讓你、我、他的緣分牽起後，這份難得的『投緣』協助正當冰北投店『夢圓』！

之前，你沒想過你買的一瓶鮮乳支撐的是鮮乳坊改變酪農產業的無數可能、偏鄉關懷的愛的傳遞。
現在，我們也想告訴你，這份對於正當冰的支持，不只是購買一張卡片成為VIP、不只是協助一家店成立，支撐的是還有無數多不斷在發生的味覺教育、生命教育、食農教育！

一起用消費的力量改變這個世界，每一個選擇都可以創造更多可能。

＃即使失敗正當冰表示粉身碎骨也要開起來
＃這樣的決心不挺不行

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※我們的投圓卡預售已經在4/16日14:07分(兩小時內)達標，謝謝大家的支持與愛QQ
這是正當冰第一次的眾志成城，約在7-14天後，這張投圓卡會寄到你家。
有了這股黑潮般溫暖的挹注，北投家旁店應該也會在差不多的時間跟大家見面。
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我激動得不知該說什麼好，只好再說一次：謝謝大家m(_*_)m
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【你覺得化工食物，與天然食物的成本相差10倍嗎？】
【我們準備發行一張"沒有定價"的冰友卡，為了籌措北投店的資金】
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「正當冰為什麼不能一球賣30就好？」
「是很好吃也吃得出真材實料啦，可是有點貴」
「生意這麼好搞到生活拮据是不是有點奇怪？」
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相信這是很多人的疑問吧？
就算我告訴你80元的香草香精能做200公斤的冰淇淋，2000元的香草莢卻只能做20公斤。
假設以一球100公克來計算，腦筋清楚一點的人還是能試算：
80/200=0.04(一球化工冰淇淋中香精所佔的成本)
2000/200=10(一球天然冰淇淋香草籽所佔的成本)
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那也還好啊!!你一球香草賣55耶，還賺45元耶，那不是還很多嗎？
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接下來，我就要完完整整的告訴所有消費者，為什麼天然製程與化工製程的成本差異遠不只10倍、而是百倍。
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冰淇淋中最基礎的材料除了主原料(香草口味就香草、芒果口味就芒果)外，其他不可或缺的還有牛乳、蛋黃、鮮奶油、膠質。
在天然製程中，牛乳就是牛乳，奶油就是奶油。
而在化工製程中，這幾項卻是都不需要使用的。麥芽糊精、鹿角菜膠、關華豆膠、氫化植物油、乾酪素鈉、羧甲基纖維素鈉給"完全取代"了。
所以牛乳不需要了、一顆5元的雞蛋不需要了、鮮奶油也用不到了。
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化工原物料與天然原物料的價差到底有多大呢？
100ml香精=380元、100g香草籽=2000元。
1kg氫化植物油50元、一公升鮮奶油含冷藏運送459元。
1kg業務用奶精粉50元內、1L小農鮮乳120元左右。
且上述所有化工替代品，使用量都是天然製品的1/3以下。
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這些主原料，讓100g天然冰淇淋的原物料成本能到30元以上。
而化工冰淇淋呢？在這個階段，應該都還沒超過3元。
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更不用說這些化工原料，如果你有心去google一下的話，幾乎樣樣都有害。
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另外一件重要的事情是：人力與時間成本。
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製作化工冰淇淋跟做化學實驗差不多：買預拌好的冰淇淋粉、色素幾滴、香精幾滴，攪一攪倒進機器裡，做一批冰淇淋，整體時間不超過30分鐘。
而天然的呢？做芋頭你就要削皮蒸熟、做洛神就要去籽除毛。
每一批果物進來都要重新測量甜度，調整配方(因為天然水果不會每批都一樣)、要重新計算固形物、總糖量、抗凍姓有多少。
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牛奶與鮮奶要先在前一天製成基底、做加熱再急凍的巴式殺菌；有的口味還得煮開果漿做陳化處理。
製成冰淇淋後，由於沒有化工安定劑的加持，需要額外花時間與"很多電費"進急速冷凍機做"穩定"製程。
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同樣做30公斤冰淇淋，一邊是30分鐘，另一邊卻需要一天做前置作業，隔天製作，總計16小時的工時。
用最便宜的150/h的時薪計算。
每一球化工冰淇淋，製作的人力成本=0.25元
而天然的呢？製作的人力成本則是8元。
人力成本在這裡已經差了32倍。
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天然冰淇淋會因為製作不及、天然果物非產季而缺貨，浪費很多販售的機會。
而偉大的化工，則讓你在北極也能做芒果冰淇淋。
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還有一些是我根本不知道怎麼精算的：
因為沒有化工安定劑，所以做天然冰淇淋，你需要多花20-30萬，去購買一台急速冷凍機去穩定剛製作出來的冰淇淋。
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你需要再多花10萬，去購買一台陳化機來引出水果最好的風味。
化工可以用便宜的冰淇淋機，化工膠質能保證冰淇淋細緻。天然的不能，所以我們至少得用50萬左右的高級機種，來保證口感。
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販售面也一樣。
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我們只能買非常貴的進口冰箱，因為天然冰淇淋儲藏的溫度不能超過正負3度的範圍，否則變質。
我們不能到處去參加園遊會或市集增加曝光。因為只能用插電的冰箱，沒電不能用、太陽直射不能用、風大不能用。
正當冰的宅配推出四年可以說都沒賺到錢。因為我們保證若冰淇淋運送過程中失溫，產生冰晶，我們免費寄送一盒新的。而台灣根本沒有所謂品質好的冷凍運輸服務。
我們一桶冰在冰箱裡可以賣一周，之後會開始產生冰晶、脫水粉碎。基於我個人對口感的要求，我會報廢掉。
而化工的，可以毫無壓力的在開開關關的冰箱裡、在冰淇淋杓泡在髒水裡涮一下，這桶挖那桶也挖的免費冰淇淋櫃裡，放一年。
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研發也是，研發一個層次分明前中後味均衡的新口味，我們至少要花一個月。
化工的，不過是香精幾滴、哪家香精的分別。
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我其實也算不出我一球冰淇淋到底要多少成本去製作，只能這樣傻呼呼的賣。
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國外有研究：越貧窮的家庭，孩子攝取到的添加物越多。
而許多添加物帶來注意力不集中、傷害腎臟及肝臟、發育不良的後遺症。
基層的孩子卻更容易有這些問題，去影響學習的成效，讓他們競爭力更加低落。
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所以我只能很努力的，小心翼翼的在"倒閉邊緣"與"讓任何人都吃得起"之間訂定售價。
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這就是為什麼正當冰"經常在哭窮"的原因。不是因為我們笨，不懂做生意或不會控制成本。
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《而是這個時代，壓根沒打算讓真材實料的商品活下去》
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如果不去在乎是不是要讓所有人都吃得起、不去堅持公司一切都要合法透明不走捷徑、不去試著解決一些社會問題(中途貓，這也是我推廣的社會小商概念，請搜尋"正當冰+TEDx")。
我相信我們今天會過得更沒有壓力、不必淒涼。
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"天然與化工的差距與難度被嚴重低估"、"堅持的困難與犧牲無人知"。
這些事不只存在於正當冰，而是存在於每一個發現了食品化工的風險，而胼棄食品添加物的店家身上。
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我常說，食品工業化從來就不是一個健康問題，而是正義問題。
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財團用天然製程數十分之一的成本，用表面低價卻實際超高的利潤來搶市。
把所有守本分製作的店家打趴，讓其他想生存的店家也不得不開始使用化工添加物。
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然後讓台灣對農產品的需求大幅下降，讓農民生計出了問題，釋出農地財團再來炒作。
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運用政治上的影響力(選舉花費公開、政治獻金去財團化其實是台灣最最重要的課題)。讓我們的食安法，對成本控制要角的色素香精規範，一直停留在30年前。
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國外色素香精對孩童的危害，各種正式報告政府當作沒看到；國外陸續禁止掉的色素我們繼續用。
這些本該是食品製造的成本&農民的利得，如今全成了健保買單，國家未來的競爭力退化的"外部成本"。
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財團的財富，是利用添加物剝削我們所有人之後累積下來的。這件事，不知道有多少人想過？
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而正當冰，我一手創立的這個品牌，正是為了想樹立一個台灣前所未見的商業模型(而且要能活下來XD)、想向這樣的進程宣戰，而讓這個品牌始終沒有穩定過。
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在北投的這三周，我幾乎天天都有免費的晚餐。
有時朋友約我去他們家吃飯，甚至打三通以上的電話來邀(牛杯杯就是說你!!)。
有時講好大家聚餐要go dutch，到結帳時卻有人把我支開(其實是暴力架開XD)，死不讓我付錢。
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我其實真的不喜歡這樣，這對自尊心高的我是一種傷害。但我也確實感受到這些朋友們的善意與體貼。
如果要說對堅持這種商業模式有甚麼怨懟...這就是唯一我會怨懟的時刻。
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進入重點(寫這麼多最後你才跟我說進入重點XD)
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這次的北投店裝潢也是。
預計30萬搞定，現在卻發現預算遠遠不足。除了我的心臟已經無法負荷爬高爬低的工作，無法省下一些成本。北部裝潢的價格也比南部高50%以上。
原本打算跟朋友們東借西湊，應該可以順利完工。現在卻發現預算可能要加倍，目前手上有的資源遠遠不足。
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所以我決定發行一張冰友專屬的卡片，這張卡命名為"投圓卡"，當然也有集資的目的。
意思是：你我投緣、貓頭圓圓、北投夢圓。
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這張卡我不打算標價。
因為正當冰一直都不是個"富人的品牌"。我們是由許多冰友五元十元的支持起來的。
絕大部分的冰友包含我自己，都還遠達不到"中產階級"的水平。
如果你願意贊助我們一筆錢，讓我們的開店更順利，我很感激。
如果你只有五百一千，但很想得到這張卡，我更加感激。
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這張卡的福利是這樣：
1.近一年內持卡片到店消費，不限花蓮五角大廈、東大門夜市、北投家旁店，都是9折。
(但宅配沒有，因為我們的系統無法做到這樣的運算，也沒錢改寫...但宅配自取可以XD)。
2.每一次的新口味，會舉辦免費的試吃會，讓持卡冰友能優先品嘗。
3.卡片附送味覺教育門票，可以提供"一大一小"來免費上一次1.5小時的味覺教育課(價值約一千元)。
如果您想要我們去更大場的味覺教育，可以私訊粉絲團詳談，我最近很需要外快XD
4.來店不定期會有額外招待。
5.會有其他莫名其妙的活動。好比說清酒釀造會、甜點教學會、小朋友聽故事會、貓咪交友會~~冰友都能優先報名參加。
6.北投開幕前會有三天的試賣感謝祭(有免費茶點提供)，為了品質，我們也會優先邀請投圓卡冰友。
7.反正會買的就姓自名己人，往後任何事情我們就自己人標準XD
喔我忘了說，北投這家店我名字想好了，全名正當冰北投家福旁邊店，簡稱家旁店(當初一PO文每個人都說在我家旁邊XD)
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很久以前我就有發行冰友卡的打算了，否則VIP也沒寫在臉上，我們家小精靈也不認識。
正好這次一併解決這個問題XD
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卡片可能會同時發行兩種版本，也可能二擇一，所以我想請有意願認購的大家，能回覆一下你比較喜歡貓球版本還是貓腳踏墊版本XD
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因為是集資預購，我們會需要冰友們先填表單，然後匯款或現場付款。之後我們才發給廠商製作，製作完成後再寄送給您或自取。
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我的觀念是需要多少就拿多少(這也是我不想用集資網站的原因XD)。目標的金額是40萬，只要收到這個數字，後續我就不再開放表單填寫。
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家旁店目前已經投入20萬左右了，我自己剩不到10萬現金，感覺有點危險(好像不是有點XD)。
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也發現當初的預估遠遠不夠，所以才想說募集這樣的金額。
40萬我打算再投20進裝潢。剩下20採購開店需要的冷凍機、攪拌機、餐具桌椅等等。
我會開一個公開的表單把所有進出款項逐一登記，進項包括進款順序、會員編號、資助者暱稱等等；出項包括所有支出，並有收據存底隨時開放查詢。
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我不知道能不能成功募集到。如果不能，可能北投店跟大家見面的時間就會再晚一兩個月(自己用省錢方法下去做)
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但無論如何，這家店我粉身碎骨都會開起來...
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這條路，也一樣。
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明天中午12點10分，我們會打開表單&同時直播募資的狀況!!!
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我們會依據匯款的順序來決定領到卡片的序號。
(婕妮已經放話說他要跟大家同場競爭絕不作弊，搶0001號XD)
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請大家幫我們祈禱這次的會員卡招募能順利:)
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-----------------------------------By怪酥

不只提升醫療品質 更可減少醫療糾紛的智慧醫院

2015/11/02-DIGITIMES企劃

當資訊科技融入到醫療產業時，便湧現出許多新的應用模式，如電子病歷、雲端數位化診療服務、遠距醫療照護、行動醫護系統、及最新穿戴式裝置與醫療照護等，迅速帶動智慧醫療產業的蓬勃發展。

許多醫院近年來更積極結合物聯網、雲端運算人工智慧，發展出具備疾病預防、診斷與實證研究的智慧醫療系統，將醫療設備從基本的醫療與照護，進展到醫療系統數位化與自動化，進而提供更有價值的醫療服務。

醫院的營運價值，當然是來自到院就診或住院的病患，雖然隨著遠距監控等技術興起，輕症或只是要檢查的病人不一定要到醫院就能進行診斷或治療，但醫院也因此更需要導入各種科技，才能進一步照顧重症病患的身體及周遭生活圈各種狀況。

但從台灣的醫療照護現實環境來看，仍是高度依賴護理人力，而且人力嚴重缺乏。根據國外研究，一個護理師照顧6個病人已是極限，若增加到8個，死亡率將增加三成；但根據衛福部試評鑑數據統計，台灣200家醫療院所的不及格率竟高達七成五。

臨床上，小夜班一個護理師要照顧15~20個病人，大夜班一個人更要照顧20~30人，發生打錯針、開錯刀、給錯藥等「醫療錯誤」的可能性也就在所難免。

以給藥錯誤為例，根據台灣病人安全通報系統的統計，從2008年開始藥物事件便躍居通報案件的第一位，每年約有1.9萬件，其中有560餘位患者遭受中度以上的傷害，900餘位患者遭受輕度傷害。進一步分析可以發現，藥物事件的錯誤有43%發生在醫囑開立階段，27%發生在給藥階段，16%發生在藥局調劑。

醫院導入醫療智慧化和自動化，不僅是為了減少對人力的依賴，也是希望能藉由醫療服務與資訊科技的整合，為傳統醫療服務帶來革命性轉變，也為資通訊產業帶來新商機。

就診、照護及手術都須數位化

智慧醫院系統，至少應以智能就診服務、優質護理照護、數位一體化手術室等三大發展目標為核心，整合多種以病人需求為出發點的解決方案，為醫療院所提供更高附加價值的應用服務。如員林基督教醫院全院已導入智能醫院規畫，涵蓋包括智能櫃台、智能就診、數位多媒體、智慧病房與綠色醫院等應用。

如台中榮民總醫院過去單日看診繳費人次最高達6,500人次，病患往往因為不耐看診久候或是飽受排隊繳費之苦。但台中榮總在2014年啟用具掛號及批價繳費功能的行動App系統後，只要以智慧型手機下載系統，輸入病患銀行帳號與身分證字號，用手機掃描繳費單上的條碼，一秒鐘就可完成繳費，讓更多民眾免於排隊批價之苦；該服務也提供查詢3個月內線上繳費明細查詢，萬一忘了繳費，3個月內可透過查詢帳單功能補繳費；沒智慧型手機者也可登錄在家人手機中協助繳費，大幅改善看診及繳費久候問題。

台中榮總也是全台第一家實施電子病歷的醫院，包括護理記錄、給藥及執行治療記錄。以病患的呼吸監護為例，台中榮總將呼吸治療科儀器連線，並產生電子化表單，改善傳統手填式呼吸監護記錄單的缺失，可減少人為發生錯誤的機率。另外，台中榮總也已導入無線傳輸生理量測系統(WiDAS)，可與現階段大部分的醫療儀器連接，透過數據傳輸，大幅減少護理師花費在抄寫數據的時間，提高護理工作的效率和正確性，減少護理師不一定必要的工作投入。

至於數位手術室方面，除了已經被廣泛應用的醫療機器人外，智慧穿戴裝置也已成為許多醫生在進行手術的重要工具。在各項穿戴式裝置中，又以可協助醫生獲取即時資訊、又不用使用到雙手的Google Glass，已在手術治療、醫療教學等許多領域有實際的應用。

如美國史丹佛大學醫學院的心胸肺外科部門，已開始在較為複雜的手術中利用Google Glass讓住院醫生鍛鍊開刀技術，當負責開刀的醫生在進行手術時，他所配戴的Google Glass所看到的景象，都可傳送給其他配戴Google Glass的住院醫生。印度也有骨科醫生以Google Glass協助進行足部手術，還能同時檢視X光與核磁共振的圖像，並用網路即時轉播手術過程。

管理層面須多加注意

世界正面臨人口老化、慢性疾病增加、國家醫療支出增加、醫療品質提升、遠距醫療、電子病歷、居家照護等相關醫療照護問題，因此運用物聯網、嵌入式電腦、自動控制的核心能力，全面推動醫療產業智能化，並運用雲端科技建構新一代醫療服務體系，提供以病人為中心的解決方案，已經成為所有醫院未來努力建設的目標。

但由於智慧醫院相關軟硬體建設業界標準還在推動中，導致管理層面相當複雜，因此如何透過先進資訊技術，整合醫療資訊、簡化流程與節省人力，以增加醫護人員照顧病患時間，提高人性化醫療服務品質，便成為掌握智慧醫院未來發展的關鍵。

附圖：台中榮總是全台第一家實施電子病歷的醫院，目前也已啟用具掛號及批價繳費功能的行動App系統。wikipedia

資料來源： http://www.digitimes.com.tw/tw/dt/n/shwnws.asp…

中央從Python程式到網路爬蟲應用第7次SQLite建立資料庫與新增資料&匯入會員資料的50個會員到資料庫中&改用format產生SQL語法與寫入資料&用executemany&&用select查詢資料表&刪除資料與自訂函數&Update修改資料&會員編號與文字關鍵字與日期查詢

上課內容：
01_重點回顧與SQLite建立資料庫與新增資料
02_修改為自動增號與迴圈自動輸入
03_匯入會員資料的50個會員到資料庫中
04_改用format產生SQL語法與寫入資料
05_改用executemany大量輸入資料
06_修改list2的第五欄資料與大量新增資料
07_用select查詢資料表
08_SQL刪除資料與自訂函數
09_Update修改資料與查詢結果
10_會員編號與文字關鍵字與日期查詢
11_全省郵局地址轉入資料庫與查詢作業說明

完整影音
http://goo.gl/aQTMFS

教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/forum/#!forum/ncu_python_2019

懶人包：
EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

TQC+Python證照目錄：
Python 第1類：基本程式設計
技能內容：變數與常數、指定敘述、標準輸入輸出、運算式、算術運算子、數學函式的應用、格式化的輸出Python 第2類：選擇敘述
技能內容：if、if...else、if…elif
Python 第3類：迴圈敘述
技能內容：while、for…in
Python 第4類：進階控制流程
技能內容：常用的控制結構、條件判斷、迴圈
Python 第5類：函式(Function)
技能內容：函式使用、傳遞參數、回傳資料、內建函式、區域變數與全域變數
Python 第6類：串列(List)的運作(一維、二維以及多維)
技能內容：串列的建立、串列的函式、串列參數傳遞、串列應用
Python 第7類：數組（Tuple）、集合（Set）以及詞典（Dictionary）
技能內容：數組、集合、詞典的建立、運作及應用
Python 第8類：字串(String)的運作
技能內容：字串的建立、字串的庫存函式、字串的應用
Python 第9類：檔案與異常處理
技能內容：文字I/O、檔案的建立、寫入資料與讀取資料、二進位I/O、編碼（Encoding）、異常處理

課程簡介：入門
建置Python開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
VBA重要函數到Python
檔案處理
資料庫處理
課程簡介：進階
網頁資料擷取與分析、Python網頁測試自動化、YouTube影片下載器
處理 Excel 試算表、處理 PDF 與 Word 文件、處理 CSV 檔和 JSON 資料
實戰：PM2.5即時監測顯示器、Email 和文字簡訊、處理影像圖片、以 GUI 自動化來控制鍵盤和滑鼠

上課用書：
參考書目
Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著
出版社：碁峰? 出版日期：2016/11/29

吳老師 108/3/9

Python,中央大學資工系,福建師範大學,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境,網路爬蟲

中央從Python程式到網路爬蟲應用第7次SQLite建立資料庫與新增資料&匯入會員資料的50個會員到資料庫中&改用format產生SQL語法與寫入資料&用executemany&&用select查詢資料表&刪除資料與自訂函數&Update修改資料&會員編號與文字關鍵字與日期查詢

上課內容：
01_重點回顧與SQLite建立資料庫與新增資料
02_修改為自動增號與迴圈自動輸入
03_匯入會員資料的50個會員到資料庫中
04_改用format產生SQL語法與寫入資料
05_改用executemany大量輸入資料
06_修改list2的第五欄資料與大量新增資料
07_用select查詢資料表
08_SQL刪除資料與自訂函數
09_Update修改資料與查詢結果
10_會員編號與文字關鍵字與日期查詢
11_全省郵局地址轉入資料庫與查詢作業說明

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技能內容：變數與常數、指定敘述、標準輸入輸出、運算式、算術運算子、數學函式的應用、格式化的輸出Python 第2類：選擇敘述
技能內容：if、if...else、if…elif
Python 第3類：迴圈敘述
技能內容：while、for…in
Python 第4類：進階控制流程
技能內容：常用的控制結構、條件判斷、迴圈
Python 第5類：函式(Function)
技能內容：函式使用、傳遞參數、回傳資料、內建函式、區域變數與全域變數
Python 第6類：串列(List)的運作(一維、二維以及多維)
技能內容：串列的建立、串列的函式、串列參數傳遞、串列應用
Python 第7類：數組（Tuple）、集合（Set）以及詞典（Dictionary）
技能內容：數組、集合、詞典的建立、運作及應用
Python 第8類：字串(String)的運作
技能內容：字串的建立、字串的庫存函式、字串的應用
Python 第9類：檔案與異常處理
技能內容：文字I/O、檔案的建立、寫入資料與讀取資料、二進位I/O、編碼（Encoding）、異常處理

課程簡介：入門
建置Python開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
VBA重要函數到Python
檔案處理
資料庫處理
課程簡介：進階
網頁資料擷取與分析、Python網頁測試自動化、YouTube影片下載器
處理 Excel 試算表、處理 PDF 與 Word 文件、處理 CSV 檔和 JSON 資料
實戰：PM2.5即時監測顯示器、Email 和文字簡訊、處理影像圖片、以 GUI 自動化來控制鍵盤和滑鼠

上課用書：
參考書目
Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著
出版社：碁峰? 出版日期：2016/11/29

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上課內容：
01_重點回顧與SQLite建立資料庫與新增資料
02_修改為自動增號與迴圈自動輸入
03_匯入會員資料的50個會員到資料庫中
04_改用format產生SQL語法與寫入資料
05_改用executemany大量輸入資料
06_修改list2的第五欄資料與大量新增資料
07_用select查詢資料表
08_SQL刪除資料與自訂函數
09_Update修改資料與查詢結果
10_會員編號與文字關鍵字與日期查詢
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技能內容：變數與常數、指定敘述、標準輸入輸出、運算式、算術運算子、數學函式的應用、格式化的輸出Python 第2類：選擇敘述
技能內容：if、if...else、if…elif
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Python 第5類：函式(Function)
技能內容：函式使用、傳遞參數、回傳資料、內建函式、區域變數與全域變數
Python 第6類：串列(List)的運作(一維、二維以及多維)
技能內容：串列的建立、串列的函式、串列參數傳遞、串列應用
Python 第7類：數組（Tuple）、集合（Set）以及詞典（Dictionary）
技能內容：數組、集合、詞典的建立、運作及應用
Python 第8類：字串(String)的運作
技能內容：字串的建立、字串的庫存函式、字串的應用
Python 第9類：檔案與異常處理
技能內容：文字I/O、檔案的建立、寫入資料與讀取資料、二進位I/O、編碼（Encoding）、異常處理

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作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著
出版社：碁峰? 出版日期：2016/11/29

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