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同時也有1部Youtube影片，追蹤數超過60萬的網紅飲食男女，也在其Youtube影片中提到，香港的土地問題影響民生，一碗充滿家庭溫暖的自家湯水，原來對於劏房戶來講也是奢求，看準這點三位90後年輕人決定在太子創業開燉湯鋪，只希望為大家送上一點家的感覺，再苦的生活也能嘗到一點甘甜。 位於太子橫街的椰小盅燉湯專門店，與人流最暢旺的地帶一段當距離，不是住在附近的街坊根本不會路經此鋪，為何這處能吸...
水準儀測量 在 企業精英 Elites Insider Instagram 的最佳貼文
2021-09-24 19:04:14
科學早已揭示出，宇宙間萬物的本質是能量。宇宙中的一切都靠能量的轉變而運作。愛因斯坦的質能方程式說明：物質的本質就是能量。 物理學家已經證明，我們這個世界上所有的物質都是由微觀旋轉的粒子組成的。這些粒子有著不同的振動頻率，是粒子的振動使我們的世界表現成目前豐富多彩的樣子。我們的人身和各種生命也是如此...
水準儀測量 在 朱定龍 Instagram 的最佳貼文
2021-09-10 22:16:09
#princesscruises -34 母親節吃龍蝦，付清節跑的没半個(台語發音：母親節呷龍蝦，父親節造甲沒半耶)，以前好像沒有父親節這節日吧！所以很自然也不奇怪，母親節吃大餐包紅包己成定律，而大部份的父親們能圖個耳根清靜就阿隬陀佛了，還能夢想吃大餐嗎？憶起父親在我學生時代為了能再多買一間房拼命的...
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水準儀測量 在 飲食男女 Youtube 的最讚貼文
2019-03-21 22:00:05香港的土地問題影響民生，一碗充滿家庭溫暖的自家湯水，原來對於劏房戶來講也是奢求，看準這點三位90後年輕人決定在太子創業開燉湯鋪，只希望為大家送上一點家的感覺，再苦的生活也能嘗到一點甘甜。
位於太子橫街的椰小盅燉湯專門店，與人流最暢旺的地帶一段當距離，不是住在附近的街坊根本不會路經此鋪，為何這處能吸引三位90後前來開湯水鋪？今年25歲的店鋪牽頭人樊兆國（Zico）就有另一番睇法，「租金高昂當然是一個理由，我明白這處人流唔多，生客亦唔會多，前幾條街亦充滿不同的食肆，但這裏有很多唐樓劏房，住的大部分是三十多歲的單身人士，他們的生活環境連廚房也難以容納，更莫論一碗住家湯，他們就正需要我這充滿住家感覺的燉湯，我相信這區的需求比其他區大得多，所以我在這裏起步。」
一個椰子打開創業夢
Zico年紀輕輕，原來已不是第一次創業，在年多前他就在廣州搞桌遊會所生意，雄心壯志可惜碰到一面灰，最後損手離場。雖然蝕了廿多萬，卻令他賺到經驗，其間更令他產生起做椰子燉湯的念頭。話說他在廣州的鄰居家中初遇到一部開椰子機，一見難忘，更想到用椰子作燉湯，試過在桌遊會所內試賣四款燉湯，竹笙烏雞燉椰子、竹笙排骨燉椰子、花生豬手燉椰子及冬瓜薏米燉椰子，見顧客反應不俗，經過改良後決定回港創業。兩拳難敵四手，Zico第一時間找來兩位年紀相若的好友，分別是由細玩到大的麥浩霖（Martin）及大學金融系同學黎杰鋒（Jeff），二人飲過Zico炮製的燉湯之後，都被那甜味所吸引，認為這門椰子燉湯的生意大有可為，願意投資共同創業。
不可不說的是Martin與Jeff其實是毫不認識的，他們信的是Zico找來的夥伴，必定也是位好人。就憑這股儍勁，Jeff拿出所有積蓄，Zico與Martin則向銀行借貸，可惜Zico剛大學畢業，銀行對於這初出茅廬的小子不願作出貸款，於是比他更早投身社會，現時做測量的Martin就為兄弟出手，向銀行借了一大筆錢後，再私人名義借給Zico創業，這兄弟真的可算是幫到盡。
真材實料留食客
找到這間位於太子的頂手鋪位，面積只得大概250呎，只容得下五張細枱，鋪子雖小仍不損他們的決心。三兄弟決定要在一個月內搞好裝修，由做裝修行的Jeff領頭，每日Jeff與Martin就朝頭早返工，放工後回到鋪到工作的生活。他們試過在店內瞓睡袋，每天只休息兩三小時就趕上班的日子，總算捱到開業。憑着一絲不苟的製作，揀選最好的老椰子，打開後逐一為椰水試味，品質稍遜即被丟棄，然後再逐一挖出果肉來燉湯。每盅湯加入的藥材及肉類也很講究，以烏雞及土雞為例，大概一隻雞只用得上三分二，皆因雞殻部分會被丟棄，只會留下多肉的雞翼、雞胸及雞髀部分，再燉上四小時以上，令這燉湯不單好喝，湯渣也極之香甜軟腍，配飯就是豐富的一頓。
正因為高水準的製作，得到傳媒的報道，不少客人慕名而來，但這刻店內唯一是全職的Zico卻因手骨骨折住院，店鋪被迫在日間休業。就算只有晚巿這短短的營業時間，他們仍堅持每個步驟。最後有幸Martin媽肯落場幫手，終可算渡過難關。短短半年，椰子燉湯由四款變成七款，最好賣的除了是固有的織金竹笙烏雞椰小盅外，還有生力軍蟲草花干貝土雞燉鮮鮑，得到客人的垂青，令他們日開一百個椰子也能全部售罄。三位小伙子打算從太子區的劏房戶做起，再蔓延到其他有需要的區域，希望每個香港人都會試過他們的椰子燉湯，想起燉湯就記起椰小盅，懷着這信念希望以真誠感動到大家。
記者：蔡婉儀
攝影：黃健峰
椰小盅燉湯專門店
地址：太子荔枝角道130號白楊街地下2A號鋪
電話；從缺
營業時間：12nn-11:30pm
詳情： http://bit.ly/2QtmR9m
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水準儀測量 在 Elites insider 企業精英 Facebook 的最佳解答
科學早已揭示出，宇宙間萬物的本質是能量。宇宙中的一切都靠能量的轉變而運作。愛因斯坦的質能方程式說明：物質的本質就是能量。
物理學家已經證明，我們這個世界上所有的物質都是由微觀旋轉的粒子組成的。這些粒子有著不同的振動頻率，是粒子的振動使我們的世界表現成目前豐富多彩的樣子。我們的人身和各種生命也是如此。科學家已經測量過人在不同的體格和精神狀態下身體和意識的振動頻率，結果讓人大開眼界。
美國著名大衛•霍金斯博士（David R. Hawkins, Powervs.Force）與諾貝爾物理學獎獲得者合作，運用人體運動學的基本原理，結合使用精密的物理學儀器，經過近三十年長期的臨床實驗，其隨機選擇的測試物件橫跨美國、加拿大、墨西哥、南美、北歐等多地，包括各種不同的種族、文化、行業、年齡等多元性指標，累積了幾千人次和幾百萬筆資料資料，經過精密的統計分析之後，發現人類各種不同的意識層次都有其相對應的能量振動頻率物理學指數。
科學的有效性有賴於資料測試的可重複性。對於意識能量層級的測試資料，霍金斯博士發現，結果無一例外，全都是一致的，而且是可重複的。
【人類意識的能級分佈圖】
科學實驗積累的上百萬組資料表明，人的生命體會隨著精神狀況（意識）的不同而有能量強弱的起伏。霍金斯博士運用現代科學的研究方法，發現了存在於我們這個世界的隱藏的人類意識圖表。一個有關人類所有意識的能級水準的圖表。相信這會讓你大吃一驚。根據這個圖表，可以把人類的意識映射到1—1000的頻率標度值範圍，一共劃分為17個能級。
人類意識能級分佈圖如下：
1 開悟正覺： 700—1000
2 寧靜極樂： 600
3 平和喜悅： 540
4 仁愛崇敬： 500
5 理性諒解： 400
6 寬容接納： 350
7 主動樂觀： 310
8 信任淡定： 250
9 勇氣肯定： 200
10 驕傲刻薄： 175
11 憤怒仇恨： 150
12 慾望渴求： 125
13 恐懼焦慮： 100
14 憂傷無助： 75
15 冷漠絕望： 50
16 內疚報復： 30
17 羞恥蔑視： 20及以下
人的邪念會導致最低的頻率。當你想著自私、罪惡的邪念時，你就在削弱自己的能量層級。漸高依次是報復的惡念，冷漠或絕望，憂傷或痛悔，害怕與焦慮，私慾的渴求，發火和怨恨，傲慢與刻薄，這些全都對你的生命有害。但勇氣的狀態在200，是中性的。往上是信任，信任帶來淡定，開始有益於你的生命。再往上的頻率依次是主動樂觀，溫和寬容，理智和理。達到500的仁愛、和藹和尊敬能級的人就是極其稀少的了。再往上是更加罕見的平和安詳、喜悅在540以及寧靜極樂的600。最後是正覺或開悟（啟示）在700-1000。
通過整理無數的資料，霍金斯發現，誠實、同情和理解等正面精神狀態，能增強一個人的意志力和身體力量，能改變身體中微觀粒子的無力振動頻率，進而能夠改善身心健康的狀況和整個生命的過程。
科學實驗結果表明，因為每一個人的能量層級都是由這個人的信念、動機、行為準則和心靈境界決定的，而一個人的能量層級又決定了這個人一生的一切，所以我們每一個人最終將會為我們自己的每一個念頭、語言、或者行為負責，並將重新體驗那些我們使別人遭受過的痛苦。
【有利於人類自我提升的最偉大的秘密】
這裡要透露一個更大的秘密。所有存在的一切都有一定的意識水準和能量水準。不論是書籍，食物，水，衣服，人，動物，建築，汽車，電影，運動，音樂等等統統都有一個確定的能量級。絕大多數流行歌曲的能級都在200以下。無怪乎，很多人都表現出低意識能級下的行為。流行的文化大多數都是低意識低能級的。今天的大多數電影都把觀眾的能級降到200以下的水準。之所以大多數人根本沒有去接觸高人或經典作品（文學著作、音樂、繪畫名作等），是因為他們的能量水準和高人或經典的能量水準根本不相應。也就是他們無法與高人和經典保持共振。也就理所當然的不會去遇見高人和讀經典了。
在這個世界上，能級高於500的書籍、音樂、電影、美術作品、文章、建築、事物、人……寥寥無幾。如果你有倖能夠遇到，那是你巨大的福氣和緣分。這個偉大的秘密，如果你能融會貫通，將真實的改變你的一切，改變你的生命，讓你真的踏上「全新人生」的道路！這個秘密很值得深思。不只是人類，就連物體、事件和整個社會都能被納入到這些意識能量層次中去。
你環境中的一切都會對你的意識層次產生影響：電視、電影、書籍、文章、網站、人、地點、物件、食物……如果你在理智層次，看電視新聞（其主要內容都處在恐懼和慾望層次）會暫時降低你的意識層級；如果你處在罪惡層次，電視新聞就可以提升你的意識層級。
想想目前你的生活受到的最大影響，你貼近的人、事、物，哪些提升了你的意識能級，哪些降低了它？我們必須有意識地把自己同那些能幫我們完成下一次飛躍的資源拉近一些，讓那些正能量的資源帶高我們自身的頻率。
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水準儀測量 在 凱子凱の日本旅行大補帖 Facebook 的精選貼文
#希望您願意花個幾分鐘看我寫很久的內心話
#告訴您台灣跟日本的防疫有何不同
我從去年疫情一開始就相當關注日本的疫情，甚至全球疫情的變化。但發現很多人因為阿中部長團隊先前把台灣保護得太好了，在之前那段國內疫情控制良好的時間並不懂得惜福，似乎認為這一切都是理所當然，很多人只顧著開心地在國內旅遊或者炒股炒房地產，並不知道還有那麼多的國家深受變種病毒危害，每天染疫造成重症與死亡數激增，無數個家庭就這樣無辜地破碎了。
現在台灣本土疫情竄升，大家開始慌張了、開始把東怪西怪政府、言論太過於自由，媒體跟名嘴在那邊扯後腿、帶風向、挑釁民眾引起憤怒，台灣人民過去一直自豪著自己是全球防疫模範生，該有的道德水準跟氣度難道就只有這樣而已嗎！？現在是全民應該團結起來共同抗疫的時刻，而不是相互對立。今天記者會可以感受到阿中部長的火氣非常大，嚴厲斥責那些假訊息跟扯後腿這些對國家疫情沒幫助的行為。
病毒不分藍綠，請大家先不要過於慌張，重點要您我都能配合，並有著正確的醫學知識，對於那些搗亂或不戴口罩的害群之馬，請發揮正義感、站出來嚴厲地檢舉他。雖然目前本土個案還是每天兩三百在增加，但我們人民一定要有信心，我們一定可以斷掉這傳染鏈。現階段就是請大家要團結一心，有共同的信念，一起努力打敗這個討厭的病毒，再次把「防疫優等生」(日本媒體這樣稱台灣)的招牌宣示給全世界看。
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不知道各位這幾天有沒有認真收看「中央流行疫情指揮中心」的直播內容？我把自己觀看的心得跟日本長久以來的疫情對策做個比較，相信您更能懂得台灣為什麼要這樣做！而不是憑著自我意識恣意批評指責！要動怒之前，請您先冷靜想一下，這樣對台灣疫情是否真的有幫助？ 阿中部長團隊真的已經很努力，做得很棒了！
【1. 為什麼不升「第四級防疫警戒」？】
媒體很愛帶風向，於是很多不懂的民眾就開始擔憂了起來，這樣算下來每天都超過100人確診，連續七天了啊，為什麼還不升第四級警戒？在前幾天的記者會，阿中部長就說這個設計是有兩個條件的，我不明白為什麼今天又有記者一開始就重複問了這個問題。升第四級警戒必須符合若連續14天平均每天新增100名本土案例 且一半以上感染源不明。卡雙重條件這樣的設計是有意義的，在疫情剛開始爆發的階段，集中在某些危險區域的多件群聚事件本來就很有可能會造成確診人數快速地飆高，不能光是只看數字的增長，若是可以掌握其感染源，逐漸切掉這幾條感染鏈，那疫情是可以期待被控制住的。
如果確診者超過一半以上找不到感染路徑，那就會進入嚴重的社區感染，就會比較麻煩了，這時候才有升第四級警戒的必要。如果指揮中心可以更明確地公布更多確診者的統計資訊，那會讓民眾更好釐清目前台灣的疫情狀況，而從阿中部長的口吻可以知道目前感染源不明的人數並未多到超過一半以上，看起來還在指揮中心可掌控的範圍內，至少不是變成可怕的指數型飆升。
如果您了解日本政府掌控疫情的情況，您會明白那才是一個笑話。東京都的感染路徑不明人數早就是超過一半以上，但三次的緊急事態宣言下來，讓民眾對防疫感到越來越疲憊、對政府越來越沒有信任感，5月初的黃金週各旅遊地點人潮湧現，造成黃金週過後到現在快5月底了，緊急事態宣言形同幌子，政府官員只會站上台呼口號而沒有推出任何強而有力的新防疫政策，更不願意去修法去改變，一堆店都撐不下去快倒閉了，每天確診人數還是停留在平均5000人上下在跑。這就是阿中部長說的，管制強度不是越強越好，不能一下子就把強度拉到最強，這樣撐不久就會防疫疲乏，會導致反效果的發生。
「封城」大家都會喊，但如果就這樣直接封一兩個月，您會願意嗎？我看到我家附近很多飲食店家直接自發性地關門休息了，有營業的餐飲店也都把店內的椅子搬到桌子上來不准內用了，我覺得大多數的台灣人民都很願意配合，都有決心要共同渡過這次難關了！台灣真的很棒了！
相對來說，日本現在民心反彈、內閣支持率低到不行，不就是活生生那個失敗的教科書嗎？台灣很多電視跟網路媒體真的很亂，我們應該都是讀過書的人，是應該稍微判斷篩選一下，內心不要跟隨著起鬨，把良好的示範正確地教育給我們下一代，而不是每天憤世忌俗地大發脾氣，封城絕對是最後非常不得已的一步，會影響到很大的經濟層面。像我們新竹科學園區半導體廠內的機器都是24小時在運轉的，對於空調、溫調、超純水都有極度嚴厲的管控，溫度的控制精密到差個攝氏0.01度就會影響到好幾奈米defocus，只要一停機，斷水斷電的就會造成非常大的經濟損傷，每年的歲休都是廠內工程師們的一場惡夢，一切沒有您想的那麼容易。
【2. 為什麼COVID-19感染者還會跟家人同住？】
您必須先了解感染COVID-19，並不代表您一定就需要住院治療。本貼文分享這幾天疫情指揮中心比較重要的幾張圖，相信大家在衛福部跟疾管家的LINE@也都有看過了，真的希望大家可以花點時間閱讀裡面的內容。從中的資訊您可以知道，大部分感染COVID-19的患者是屬於症狀輕微，自行休養後是很有可能自行康復的，並不是感染了就一定會變成重症，請大家先不要對這個疾病產生這麼大的恐懼。
因為先前台灣幾乎都是境外移入個案為主，短時間國內疫情竄升那麼快，人民一開始肯定會對這個疾病相當恐懼。但好在台灣政府真的是很努力幫人民守護一年多的時間，隨著時間的拉長，有著國外那麼多醫學資訊相互傳遞，人類更加了解這個疾病了，雖然還沒有正式的解藥出現，但至少醫學專家已經更知道如何幫助患者快速恢復健康。因此，我們並不需要把它當作感染之後"人生就是黑白的"這種怪病，而是要先懂得保護好自己，知道現在變種病毒有著更高的傳染力，與任何人接觸都要提高警覺，即使同住有家人確診，也要知道該注意哪些事情？
您不覺得台灣的CDC一整個做得很棒嗎!? 日本政府有這樣用圖文宣導給他們人民知道嗎? 沒有喔！東京都政府人員只會在街上拿大聲公、舉著牌子呼籲大家不要外出！如果日本大部分的人民聽得下去這些話，現在日本就不會那麼慘了！我覺得台灣人民反而應該是要惜福的！而不是在那邊搗亂扯後腿！我們人民可以鞭策政府不洽當的政策，但防疫方面看起來目前的執行力都相當迅速果決，很明確地知道可以怎麼做會最好，而不是像日本現在那樣只能等待疫苗、其它就完全束手無策。沒有一個政府可以做到絕對完美，完全滿足所有人民的需求，阿中部長團隊已經夠辛苦、夠操煩、夠拼命付出了，當我們晚上還睡得覺的時候，他們團隊可能還在煩惱明天又有哪些新的難題，然後馬上就要早起面對媒體了，看到周志浩組長一整個變的非常憔悴、但還是得打起精神來。基本上還是請大家多鼓勵、少責備。
事實上，如果您跟我一樣長期有在關注日本的疫情變化，就知道很多COVID-19輕症狀的感染者本來就是在家休養了，不僅只有台灣是這樣。不可能所有陽性的患者都被送到醫院去治療，哪個國家能有這麼多病床？也不可能有這麼多負壓隔離病床！您有這方面的疑慮，應該是您不知道COVID-19感染者很多可能是無症狀、或者是上呼吸道感染，實際上會嚴重真正變成"肺炎"的患者比例並不高。
因此現階段我們應該是加強自己的抵抗力，有著充足的睡眠、保持好心情、多吃健康衛生的食物，而不是一直恐懼於確診者的足跡經過哪些場所。與其擔心那些有的沒有的，不如先顧好自己最重要！把醫療資源留給那些需要緊急治療的重症患者，我們真的要體諒這段時間所有的醫護人員都是超級辛苦的，每天活在汗水、淚水以及各種壓力之下，他們也是人、也會害怕，是該大家一起站出來團結守護這個家園的時候了！不是嗎？
或許您會質疑我所講的，但我說的這些日本新聞您都可以查得到，您也可以翻翻我粉絲團這一年來關於日本疫情的報導。就以日劇女王「石原聰美」來說好了，之前她被八卦周刊拍到陽性確診，有一段時間是待在家療養休息，她甚至很驚訝自己竟然也染疫了，看起來也是屬於無症狀患者，後來恢復之後，最近又看到她在棒球場上嶄露美麗的笑容擔任開球貴賓。日本職棒也有多位明星球員染疫過，包括大家都較為熟悉的巨人隊王牌游擊手坂本勇人，近期集體染疫的日本火腿隊西川遙輝選手也在恢復的第一場比賽就敲出安打，以及昨天廣島鯉魚隊主砲鈴木誠也等一堆主力球員都確診，這些球員可能因為身體健壯，靠著自身抵抗力就可以對抗病毒。由此更能明確知道，與其擔心您自己有一天不小心被感染了，那不如趁這段時間想辦法快點提高自己的免疫力，是有效防止自己成為重症患者的最好方式。
當民眾看到為什麼確診家人還要跟自己同住時，或許會有些生氣，然後就有一堆人吵著說要蓋方艙醫院什麼的。疫情數字快速飆升時，醫療資源當然就是留給迫切有需要的患者，更何況除了新冠病毒之外，平常醫院就有很多病情急迫的患者(癌症化療、開刀...)，輕症狀跟無症狀患者就只能先居家隔離觀察狀況，也得拜託同住家人多多配合，平常我們可能也要在家備一些退燒藥或者之前帶回的那種止痛藥之類的。
不只是台灣這樣，日本早就是這樣了！！重點是，日本的法律不得限制人民移動的自由，於是很多陽性患者亂跑出去趴趴走，日本政府也無法可管，造成日本一堆感染源不明的患者，這就是讓日本社區感染擴大的重要原因之一。台灣或許能利用手機GPS監控、可能還有里長會每天打電話詢問身體狀況，確診者亂移動也肯定會祭出嚴厲的罰金，甚至網友們會當起鍵盤柯南指責撻伐這些不對的行為，我相信這些管控已經讓日本網友相當羨慕了！我們真的要有信心，台灣的疫情在短期間之內一定可以獲得控制的！
理解日本疫情為何控制不了的原因，您會更珍惜台灣現在的環境。又看著每天中央流行疫情指揮中心出來開記者會，阿中部長頭髮都白了，張上淳教授專業地宣導衛教觀念，每天都會因應疫情，適時地變動各項規定與罰責。這一切的一切，根本就大勝「日本各地方政府每天在那邊跟中央"請求"進入緊急事態宣言，然後菅首相就出來開記者會宣布預計哪天開始哪些地區要進入緊急事態宣言、哪些地區又要進入防止蔓延等重點措施....這種相當官僚又提不出任何新的防疫對策」好上太多了！每天看日本地方官員在那邊請求，然後中央首長又出來開記者會，先給民眾有心理準備哪天要開始怎樣怎樣的.....這戲碼演了一年多，看得大家都很膩了，阿是不會馬上就宣布隔天要緊急宣言嗎？乾脆直接宣布緊急事態宣言到年底好了，反正民眾也都覺得無力又無奈了！
您知道目前東京的電車上還有民眾不戴口罩、然後政府也對他沒輒嗎？台灣馬上就下令八大行業停業，您知道在緊急事態宣言下的日本還有非常多的風俗店家還公開營業著嗎？他們也沒有錯啊，他們又不是飲食店！日本政府這一年來最愛打飲食店了！您不覺得這極度諷刺嗎？如果日本民眾知道台灣馬上就做出超商實名制簡訊系統、如果日本民眾知道台灣飲食店並沒有補助的狀態下就自動配合防疫關店、如果日本民眾知道台灣政府馬上下令學校停課，我想他們應該羨慕死了！
昨天去一間很小的麵包店，看到店家已經放著QR CODE要求簡訊發送實名制登記了。這很小的舉動，都宣誓著我們全民要一起度過這個疫情難關的決心！同意的話，真的拜託發揮我們的良知，有著共同抗疫的共識，不要亂開疫苗跟患者足跡的玩笑，國家一定會重罰假訊息。拿出您正面幫助這個社會的愛心，而不是讓撒旦控制您崩壞的內心。
【3. 非密切關係接觸者請勿驚慌】
很多人看到確診患者去過的足跡就開始恐慌了！並不是您心裡感到害怕，然後就急著要去篩檢，現在是要珍惜各種醫療資源的時候，請把更多的醫療資源留給真正有需要的人。疫情指揮中心也有告訴大家若有相關活動接觸史、暫時無症狀時又該怎麼做？這幾張圖的重點都整理得很好，大家有看了嗎！？就把它當作SOP，萬一發生了，我們就知道暫時可以怎樣處理！
事實上，阿中部長也一直強調，如果您跟確診患者沒有密切關係接觸，那並不需要太過於驚慌的。假設您是同時間內有去某賣場，跟某位患者有擦身接觸過，但後續您並沒有任何徵狀發生，那就自行觀察14天啊！除非您跟確診者可能同在密閉空間內面對面講話，或者去唱KTV，或者同桌用餐....這種有濃厚密切接觸的行為，才有高度的危險性。不然，真的不要太過度恐慌，不要看到足跡就高潮好嗎！？
如果都沒密切接觸就被傳染了，那整個東京人潮那麼多、上下班電車那麼滿，不就整個東京都陽性了嗎？把口罩標準戴好，跟他人接觸隨時提高警戒心，才是我們每個人最該做的。
5/18新竹縣有兩位確診者，Ct值分別是36跟37，其中有一位住在竹北的韓國人離我住家社區還蠻近的，前一晚就在臉書群組聽到消息了。後來縣政府把兩位的足跡合在一起公布，有段純貞牛肉麵、好事多、大潤發、寶雅、全聯福利中心等地區....當天消息一出來，我發覺絕大數的網友恐慌到不行。但是我看到這兩位Ct值這麼高，34～40之間的話幾乎都沒傳染力了，而且大家去賣場也不太可能跟陌生人密切接觸，當下我就覺得還好吧！就再觀察即可啊！大家幹嘛那麼恐慌？難道全世界疫情拖這麼久了，大家一點基本的醫學常識跟判斷能力都沒有嗎？同一天5/18新竹市那位阿伯Ct值16，有兩天去過茶藝館，又有去園區工作，這位才是真正令人比較擔憂的！(後續5/20新竹縣也公告這兩位二次採檢為陰性，已被排除感染，相關接觸者也被陸續解除隔離。因此證明大家真的不要看到足跡或數字就自我恐慌了，是否有找出感染源、或者由Ct值的數據才是判斷疫情是否會繼續蔓延的參考指標。另外這一點也跟大家宣導了所有檢測工具皆有偽陽性跟偽陰性之可能。)
Ct值越低就代表病毒可能載量越高，可能傳播出去的病毒就越多。在5/19的記者會上面，張上淳教授也有回答說Ct值高於28基本上就培養不出病毒了，因應目前疫情升溫，專家小組也有針對解隔離的條件作一個較大的寬限調整，Ct值大於30以上就算是比較安全的了。這也可以回答說為什麼會將已經沒什麼傳染力的病人又送回到社區當中去隔離，因為目前病房的需求量較多，並無法將所有患者都持續留置在醫院裡面，後續再進行一個禮拜的自主健康管理即可，不然您是想留在醫院住幾天啦！畢竟目前台灣每天都還有許多新的確診者出現，絕對要避免醫療崩壞的情況發生。
2020年疫情初期的重症患者比例約3~5%，後續變種病毒的出現，除了讓傳染力變得更強之外，也讓重症患者比例是增高的。依美國CDC公布的住院患者數據對照看來，需要住院治療的患者比例大約拉高到10％左右。台灣目前總共3139人確診當中，有15人死亡，死亡率算起來還不到0.5%，全球目前致死率2.08%，這其中可能還要考慮一些比較落後國家因為嚴重資療資源不足而造成大量死亡的狀況，因此我們真的不要太過於恐慌，而是可以把重點擺在千萬不要讓國家的醫療崩潰，像日本現在每天都新增五千人左右的確診人數，醫院滿到沒病床、拒收新病患的這種狀況，就會相當麻煩。
再把它數字化，可能會讓大家更有感，假設100位COVID-19的感染者當中，很有可能有七成以上是無症狀或者極輕症狀的感染者，很多可能就只是上呼吸道感染，靠著自身免疫力或者基本藥物治療就可以恢復。而可能會有10位左右是重症病患(血氧濃度下降就算，所以今天記者會才會說要發血氧偵測儀給民眾，可以自行測量回報)，最後死亡人數可能就2位之內。當然，年紀較大的長者或者本身有些慢性疾病的患者抵抗力會比較差，相對地引發重症的機率也會越高。新冠病毒疫情也有一年多的時間了，大家或許早就聽過無數次這樣的資訊，那正確的衛教觀念不就是趁這段時間快點把自己的身體弄健康一點才對嗎！？
這也可以說明為什麼一堆日本年輕人在疫情初期時都會說這是老年人才會得的病，年輕人得了可能就像感冒一樣，很快就會自我痊癒！於是他們開始放縱，下了班繼續在居酒屋聚餐喝酒，政府不給允許飲食店賣酒，他們就直接在街上喝，不知道現在新的變種病毒已經變化到可以讓年輕人也趨向重症化！我覺得這個疫情來處罰這些狂妄到不遵守社會規矩的人剛剛好，深不知變種病毒再繼續突變下去，印度的雙突變病毒株傳入到日本社區，再次擴大恐怕真的會到一發不可收拾的局面。
前面或許我都是在跟大家說不要過於恐慌，不要看到數字就擔心好像世界末日那樣。如果疫情指揮中心還可以掌握大部分的感染源，而不是像日本現在那樣"走到哪被感染都不意外"，那台灣的疫情一定可以被壓下去的，況且台灣人民又這麼願意自主性的封城，我們要對自己有信心！
但假使有一天我們真的被感染了，每個人身體的抵抗力都不一樣，並不能保證您就是那安全無症狀的70%，我們不知道病毒會對自己的身體有怎樣的危害，或許讓您身體很不舒服、發燒幾天、吃些治療的藥就好了；也有可能因為您的年紀跟免疫力不足而變成重症化，造成您一輩子的傷害，請不要拿自己的健康當作一個實驗品當賭注。我們都不知道明天將如何，不知道全世界的疫情會演變成怎樣，唯有保守自己的內心，更在乎自己的健康，在疫情期間外出隨時保護好自己與家人，配合政府防疫團隊的政策，勿亂傳假訊息、不去做那些對全體人民沒益處的行為，戴好您的口罩、勤洗手多消毒，唯有全民有共識的團結起來，我們才能夠更加快速地將疫情給壓下去，早日回到正常生活的那一天！
#自肅
#注意任何三密接觸的行為
#不要不急的外出
#StayHome
#盡量避免跨縣市的移動
這些日本人沒有做很好的示範，我們台灣人一起努力表演給全世界看！台灣加油！
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謝謝大家看完我這麼長的一篇貼文，但我覺得以上句句重點。
下面就是我個人的碎碎唸時間，僅提供參考。
我是誰？我現在什麼都不是，我只希望用我一點點小小的影響力可以幫助我自己的國家，希望大家可以一起努力度過難關而已。
過去上天給我很好的機運，在很短的幾年時間內，跟日本很多廠商合作都有著很理想的業績，有兩年的時間很多日本地方政府或媒體公司都願意找我在觀光推廣上的合作，然後拿了微不足道的部落格獎項，我很感謝那段時間所有粉絲讀者的支持，以及上天的眷顧，讓我有著那段美好的回憶。
現在哪裡都不能飛，頓時間我發現我原來什麼都不是，我很辛苦地想撐過這段時間，卻發現很多努力最後都變成感到更加無能為力，我學習放下自己內心所有的驕傲，很感謝身旁很多人的幫助讓我內心在這段時間依舊能感到平安，才讓我感受到原來人生並不是比成就比賺錢多寡而已，一隻微小的病毒就可以帶走您生命所有的一切，包括健康、包括地位，更多的時候我們是應該把時間留給自己心愛的家人。所以現在的我更加想知道自己生命的意義在哪裡？我又如何能夠用生命分享自己故事，把想要保留正面價值觀留給下一代？
大家都希望平安無事，但人一輩子不可能永遠都"無事"，而在"有事"當中，您是否也能感到平安呢？我覺得這或許是比較重要的。
老婆鼓勵我把這些病毒與防疫知識分享給其他人，我並沒有很厲害、也沒有很專業，只是我也算是很認真觀察日本疫情有好一段時間了，相互比較之下，真的覺得台灣疫情指揮中心的應變很值得讚賞鼓勵，雖然現在台灣的本土疫情還很嚴峻、數字還在增長，但我們國人應當是要站出來支持對的事情、對的行為！阿中部長團隊以及所有還在醫院奮鬥的醫療人員，謝謝您們，辛苦了！
在還未爭取到足夠數量疫苗之前，台灣國人真的就只能團結起來自救，不要讓那些長期壓迫我們的國家瞧不起。如果可以，希望您也能把這些正確的訊息與觀念，傳遞給身旁的親友，我們一起守護台灣！我們一定可以的！
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水準儀測量 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
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