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水準儀高程計算 在 BusinessFocus | 商業、投資、創科平台 Instagram 的最佳解答
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希望大家共同努力,能慢慢把影像創作者的創作空間與框架,越打越開, 如果你們認同這份理念, 請幫我們分享這作品,希望透過你們的分享, 讓更多人看見我們努力的成果, 感謝你
----關於這次創作----
從2019年8月底開始,進入了我個人MV職業生涯裡,最痛苦的三個月。我沒有其他的形容詞,可以比"痛苦"二字更精確,而且我如果用太潤飾的字眼形容那三個月製作期,就太蔑視跟我一起在這地獄裡三個月的工作夥伴了。
是的,就是痛苦。
最早是在FB不知道看見誰分享"平潭映象(Pingtan Impression)"這部舞台劇的片段,當時完全不知道這作品是來自哪裡,只覺得震撼,畫面好美,好酷,好高級, 非常國際...做了很多功課後,才發現這是來自國際舞蹈大師-楊麗萍的作品-平潭映象, 後來張韶涵把她的新歌給到我, 我的第一直覺就是想找"平潭映象"來個三方合作, (因為我始終認為,若商業能與藝術完美結合,是件很酷的事), 我想做1加1加1,看能不能大於3的事。於是,我懷疑根本就有在調查局接案的另一個導演王守婕,交叉比對新聞資料與微博發文各類線索後,終於找到了楊麗萍老師的經紀人email郵箱與電話,我們就這樣打開潘朵拉的盒子。
突如其來跳脫傳統的合作邀約, 楊麗萍老師團隊也沒有過MV合作的案例,雙方必須就許多細節,例如執行辦法,改編腳本,角色呈現,做很精確的溝通,也基於尊重與保護楊麗萍老師團隊的服裝道具完好,這次動用了兩岸三地一共三方律師,才完成所有的溝通協議流程。
我們其實花了三分之二的時間在處理這些事,我一心滿腦子,導演心態就是想快點借到所有服裝道具,早些開始進行內容的優化,恐怖的是我們必須在台北找一批新的舞者或演員,全部重新訓練。所以合約必要流程與細節,每一次修改合約與協調都讓我很焦慮,眼看時間一點一滴越來越不夠,很多次我們都覺得,明明已經朝一個方向瘋狂奔跑好久了,睡一覺醒來,卻發現自己在原地。
這三個月,我跟 王守婕 、李小格 三人,過著每天提心吊膽等待一來一往微信群組訊息的日子,很怕有個萬一就無法合作那該怎麼辦??
但當楊麗萍老師的服裝團隊抵達台北後,實際親眼看見平潭映象團隊的製作物,我們其實就馬上體認到人家做事是非常要求且注重細節的,高規格高水準的東西的產出,可能就是得要每一個工種都經歷一個跟產婦陣痛一樣,哭天搶地的過程。
這三個月裡,我大概說了一千次,我再也不要幹這種吃力不討好的事,因為我們大多的努力與成本,不見得會直接反應在實際MV視覺上。我們心目中真正想要拍到的東西,大概需要兩倍以上的排練時間,兩倍以上的人力,兩倍以上的拍攝時間。但是,我.們.就.是.沒.有!!! 硬幹也得把它幹完。
幹完了,你如果問我有機會的話,還要不要再一次?
我跟你說: 絕對要!!! ,因為跟世界級國寶級的合作方一起工作,就是他媽的很爽,就是他媽的會進步。後來我覺得其實好萊塢屌是應該且天經地義的,他們有錢,有天時,有地利,有人和,在那樣的條件下把事情辦好,真的是應該的。
我們有很多次機會,真的可以放棄,而且是有著鋪著紅地毯的台階讓我們下,可以昂首闊步不丟臉的走下來。直白地跟你們分享我這次的壓力吧, 若這MV搞砸我有可能需要賠償近千萬, 若搞定呢? 我的利潤只有十幾萬(台幣)……這是場豪賭, 贏面極小, 輸了我就變窮光蛋, 贏了我也不會大富大貴, 但為了我的理想與夢想, 我賭! 我相信任何有一點風險管理知識,或是懂得計算成本利潤的人,絕對會勸我們放棄。
可是我們偏偏就是永遠的死小孩,有台階也不下來。我們沒有天時,我們沒有地利,至於人和,其實就看我們自己了。那就衝撞一個吧,看看能不能撞出點對得起這些痛苦的東西。
希臘神話裡,潘朵拉的盒子,裡面裝著各種不幸的東西,宙斯說這盒子不能打開,我們就是那群偏偏就是會好奇打開來看看的人,我們就甘願經歷盒子裡飛出的災難動盪,也要看看最後到底是不是真的有希望。
而這次MV它有它的使命, @张韶涵 貴為天后,有的是龐大支持者與廣度;舞蹈藝術家 @杨丽萍 作品-平潭映象有的是藝術高度與深度; 而我就在裡面當橋樑,把一切串連起來,讓娛樂有藝術,讓廣度有高度,我想要的是三贏,我想要的是透過大眾娛樂將藝術散播開來,一次、兩次、十次、百次⋯久而久之,那就是所謂的文化與經典的建立了。
希望這不只是MV,更是個藝術品。也謝謝幫助我成就這一切的朋友們。
---沒有他們,沒有這次創造----
導演/Director: 廖人帥 Outerspace@ LEO & 王守婕 Shou Jie Wang
攝影指導/ Director of photography:遊凱迪 Kedy Yu
製片/Producer: 林阿蜓 LIN CHIEN CHENG
執行製片/Line Producer:高銘均 KAO MING CHUN
美術指導/Art Director: 林仲賢 Parker Lin
執行美術/Art Assistant :費筱雲 FEI HSIAO YUN
造型指導/Costume Designer: 李小格 李懿格 YIKO LEE 木子小格造型
攝大助/ 1st AC:楊家哲 YANG CHIA CHE
攝大助/ 1st AC:謝明倢 HSIEH MING CHIEH
燈光指導/ Gaffer: 宋明哲 SUNG, MING CHE
燈大助/Best Boy:吳振榮 WU JHEN RONG
燈光助理/Lighting Crew:邱麒叡 QIU QI RUI ,王雋元 WANG JUAN JUN YUAN ,
陳冠宇 CHEN GUAN YU ,紀朝元 JI ZHAO CHAO YUAN ,吳芳源 WU FANG YUAN ,
陳禹光 CHEN YU GUANG ,許富嘉 HU XU FU JIA ,劉麗仁 LIU LI REN ,
李恆儀 LI HENG YI ,王鐵人 WANG TIE REN
場務/Set Coordinator:張家瑋 JHANG JIA WE ,程鎮嶽 CHENG CHEN YUEH ,
陳錫銓 CHEN HIS CHUAN ,江裕禧 Louis Chiang ,林龍輝 Bryan , 林韋廷 Tim
韓子翔 HAN ZIXIANG ,唐偉誠 TANG WEI CHENG ,廖志承 LIAO ZHI CHENG
片廠/Studio: 鴻臣影視製片廠 Hong Chen Film Studio
攝影器材/Camera Equipment: 新彩廣告事業有限公司 HSIN TSAIR CO. LTD.
攝二助/ 2nd AC:楊景廷 YANG JING TING ,李育霖 LEE YU LIN ,傅捷 FU JIE ,
張庭瑜 CHANG TING YU ,曾宏楷 TSENG HUNK KAI ,蔡孟哲 TSAI MENG CHE ,
吳丞傑 WU CHENG JIE ,羅冠鈞 Luo Guan Jun ,
攝影輔助器材/GRIP: 力榮影業 LEE RONG FILM & EQUIPMENT CO.
輔助器材攝影師/JIMMY JIB CAMERAMAN: 張益誠 Chang Yi-Cheng
輔助器材RONIN 2領班/ RONIN 2 OPERATOR: 黃永鑫 Huang Yong-Xin
輔助器材操作助理/OPERATOR ASSISTANT: 王朝祥 Wang Chao-Hsiang
特效組/Special Effects Supervisor:陳銘澤 CHEN, MING ZE
剪接師 Editor
廖人帥 OUTERSPACE LEO
白欣田 Cordelia Pai
調光室 Color Grading
TimeLine Studio 時間軸
調光師 Colorist
姚良奇 Liang Chi Yao
專案管理 Post-production PM
陳映芳 Ying Fang Chen
賞霖創藝 i-two
動畫導演 Animation Director
王聖夫 Peter Wang
VFX 劉大煒 Davy Liu, 曾筱涵 Hsiao Han Tseng
花絮製作 behind the scenes
時刻影像 Time Story Studio
劉尹全 (Liu Yin Chuan)
廖思源 Sam Liao
行政統籌 On-Site Management /周見宇 Chou, Chien Yu
演出人員統籌 Casting Associate/王正怡 Wang,Cheng Yi
舞者 Dancer/Stunt : 李尉司Lee,Wei Szu 陳加惠Chen, Jia Huei 廖育槿 Liao,Yu Chin 黃昶皓Huang,Chang Hao 蔡雅如Tsai,Ya Ju 潘俊誠Pan, Chun Cheng 廖唯良Lia,Wei Liang 高敏芝Gau, Min Zu 王元澤Wang,Yuan-Tse 胡育政 Hu, Yu-Cheng 李英如Lee,Ying-Ju 林棋清 Lin,Chi-Ching 林維哲 Lin,Wei-Che 曾郁文 Tseng,Yu-Wen 汪書瑞 Wang, Shu-jui 陳原禾 Chen, Yuan-Ho 郭靜婷 Kuo,Ching Ting 謝昂廷Hsieh, Ang-Ting 宮銘祥 Kung, Ming Hsaing
平潭映象-Pingtan Impression
服裝指導/楊小兵
Designer Director/ THAAD
服裝指導/吳林桂
Designer Director /WU LINGUI
舞臺總監/丁世樂
Stage Manager /DING SHILE
特別感謝/ Special Thanks
楊麗萍 / 平潭映象 / 王炎武
水準儀高程計算 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
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
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💯十年有成,臺南共好❤️
👍議長盃繪畫競賽🎉
一、競賽目的:
1.增廣市民藝術文化之素養,藉由競賽辦理,引發欣賞多元藝術的呈現,提升參與多元創作的風氣。
2.以【十年有成臺南共好系列活動】做為繪畫創作主題,帶動市民薪傳風氣,創造市民文創氛圍。
二、主辦單位:臺南市議會
三、承辦單位:台灣文化創意教育發展協會
四、創作主題:以觀看【十年有成臺南共好系列活動】之觀感為創作主軸,請自訂創作題目,並填寫100字以內創作理念。
五、創作媒材:使用繪畫媒材不限,以平面創作為主,凡印刷輸出作品、半立體及立體作品,採不收件處理。
六、創作規格: 四開(54cm×39cm)尺寸為創作規格,自備紙張,紙張種類不限定。
七、報名資格:以符合各組別之資格報名參與,共計六個組別。
1.幼兒園組 (國小以下)
2.國小A組(國小一~三年級)
3.國小B組(國小四~六年級)
4.國中組
5.高中職組(五專部一、二、三年級)
6.大專社會組
八、報名程序:
1.每一位參賽者只收一幅作品。
2.一律自行下載報名資料,自行交件、寄件報名。報名網址:臺南市議會【十年有成臺南共好系列活動】活動網站,網址:https://www.tncc.gov.tw/及台灣文化創意教育發展協會粉專(臉書搜尋「台灣文化創意教育發展協會」) https://www.facebook.com/tcoeda【十年有成臺南共好系列活動】繪畫暨攝影競賽,活動留言訊息。
3.本報名表總計三份。
①甲聯為報名表,請實貼於作品背面右下。
②乙聯為創作理念表,請浮貼於甲聯上方,以利評審時撕貼評分。
③作品授權書,請完整簽名後,浮貼於乙聯之上,便於撕下收取入檔。
4.以上三份報名資料,未能填寫完整,即不符報名程序,將不予評審。
5.報名資料內容及內文書寫,請字體清晰、工整,以利評審及檔案建立。
6.不符合作品規格,不予評審。
九、送件日期:110年1月11日至110年2月5日止。
十、送件方式:
1.親送:於上班日上午9時至下午5時,送件至臺南市議會(地址:臺南市安平區永華路二段2號)。
2.郵寄:以郵戳為憑於110年2月5日前郵寄臺南市議會,逾期恕不受理。郵寄地址:708008臺南市安平區永華路二段2號「十年有成臺南共好系列活動-繪畫競賽組收」。
3.作品請勿折疊、裱褙或裝框,以防水材質包裝郵寄。
十一、評分辦法:責由主辦單位敦聘專業評審依以下標準評選。
1.主題適切與創作理念:40%
2.構圖之創意與獨特性:30%
3.繪畫技巧與色彩運用:30%
十二、獎勵辦法:依評分辦法評選各組獎次,頒發獎狀及禮券,並擇期為競賽獲獎者辦理公開頒獎儀式,以資鼓勵。各組別獎勵如下:
幼兒園組
金牌獎1名-頒發禮券 1000元及獎狀一幀。
銀牌獎2名-頒發禮券 800元及獎狀一幀。
銅牌獎3名-頒發禮券 500元及獎狀一幀。
佳 作4名-頒發禮券 300元及獎狀一幀。
國小A 組
金牌獎1名-頒發禮券 1500元及獎狀一幀。
銀牌獎2名-頒發禮券 1000元及獎狀一幀。
銅牌獎3名-頒發禮券 800元及獎狀一幀。
佳 作4名-頒發禮券 500元及獎狀一幀。
國小B 組
金牌獎1名-頒發禮券 2000元及獎狀一幀。
銀牌獎2名-頒發禮券 1500元及獎狀一幀。
銅牌獎3名-頒發禮券 1000元及獎狀一幀。
佳 作4名-頒發禮券 800元及獎狀一幀。
國中組
金牌獎1名-頒發禮券 2500元及獎狀一幀。
銀牌獎2名-頒發禮券 2000元及獎狀一幀。
銅牌獎3名-頒發禮券 1500元及獎狀一幀。
佳 作4名-頒發禮券 1000元及獎狀一幀。
高中職組
金牌獎1名-頒發禮券 3000元及獎狀一幀。
銀牌獎2名-頒發禮券 2500元及獎狀一幀。
銅牌獎3名-頒發禮券 2000元及獎狀一幀。
佳 作4名-頒發禮券 1200元及獎狀一幀。
大專社會組
金牌獎1名-頒發禮券 5000元及獎狀一幀。
銀牌獎2名-頒發禮券 3500元及獎狀一幀。
銅牌獎3名-頒發禮券 2500元及獎狀一幀。
佳 作4名-頒發禮券 1500元及獎狀一幀。
備註:
1.參賽者係未成年人,參賽須經法定代理人簽章同意;得獎獎金之領款收據,亦應由監護人或法定代理人填寫,另依《所得稅法》第15條1項1款規定,得獎獎金合併於其扶養人各類所得計算稅額。
2.本比賽得獎之徵件作品,版權為主辦單位所有,屬稿費收入,得獎者需依中華民國稅法規定辦理課稅,中華民國境內居住之個人,含同一課稅年度於境內住滿183 天以上之外國人、華僑及大陸人士,獎金超過新臺幣1,000元(含1000元),需列入得獎者個人綜合所得稅申報扣繳本單位將開立各類所得扣繳憑單給得獎者。
十三、名次公布:110年3月中旬公佈於臺南市議會 【十年有成臺南共好系列活動】活動網站首頁。網址:https://www.tncc.gov.tw/及台灣文化創意教育發展協會粉專(臉書搜尋「台灣文化創意教育發展協會」) https://www.facebook.com/tcoeda【十年有成臺南共好系列活動】繪畫暨攝影競賽,活動留言訊息。
十四、頒獎事項:頒獎典禮之日期及地點將擇期辦理,並另行公告於臺南市議會燈會活動網站,屆時請獲獎者親自參與頒獎典禮。
十五、注意事項:
1.每一參賽者人限以一幅作品參賽,不收連作。
2.作品以本人創作為限,參賽作品不得有冒名、抄襲他人作品參選之情形,若經發現,主辦單位得逕自取消其參選資格及取回原獎項。
3.參賽作品正面均不得作任何標示姓名單位學校之註記、塗色或簽色,違者視同棄權。
4.所有參賽作品之使用權歸主辦單位所有,並有宣傳、廣告、刊印、展覽、上網路之權利,不另給酬。
5.本競賽之參賽作品,均不退件。
6.主辦單位及承辦單位對於本活動之修改、變更、取消及所有文件,保留最終解釋權。
7.本競賽之作品得由主辦單位依參賽作品之水準,調整各組別之獎次。
8.本競賽活動之一切規定,若有未盡事宜或任何更新,一律於主辦單位之網站公告,不另行通知。
9.關於【十年有成臺南共好系列活動】繪畫競賽之相關事項,請洽詢臺南市議會【十年有成臺南共好系列活動】繪畫競賽組,網址:https://www.tncc.gov.tw/或(06-297-6688#3530 公共事務組 林小姐),及台灣文化創意教育發展協會粉專(臉書搜尋「台灣文化創意教育發展協會」) https://www.facebook.com/tcoeda
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2020.12.21(一)
認識莫斯菲-坐擁千億商機
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大家早,我是 LEO
■ 什麼是Mosfet(莫斯菲)
Metal Oxide Semiconductor Field-Effect Transistor-金屬氧化物半導體-場效電晶體(簡稱:金氧半場效-電晶體)縮寫:MOSFET,跟我們的日常生活密不可分,應用範圍很廣,包含筆電、智慧型手機、工業、能源產品、電動車都大量應用,是電子產品必要的關鍵零件之一,簡單說,它就是扮演「電源控制元件」的角色。
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原理:在電晶體中當電子從源極經過電子通道在汲極流出,控制電子能否順利流出的關鍵就是Mosfet,當我們在閘極施加電壓,下方電子通道就會打開,電子就可以順利流出,它的功能就像水龍頭扮演控制水流從進水口到出水口的角色。
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■ 市場商機驚人
IC設計公司會把設計好的Mosfet電路圖交給晶圓代工廠(台積電、聯電、世界先進等)生產,大量新應用不斷增加,特別是高階mosfet應用於電動車等,研調機構預估到2022年mosfet市場規模高達75億美元。車用佔比估計22%,計算與儲存估計19%,工業用估計14%。
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■ 供給吃緊醞釀漲價
因為筆電及平板、WiFi 6設備、伺服器、遊戲機等新訂單持續湧入,車用晶片需求大舉回升,加上IDM廠擴大委外,6吋及8吋晶圓代工產能全面吃緊,交期拉長,投片成本也陸續從第 3 季起漲價約 15~20%,大陸MOSFET廠已經調漲價格10~20%,台灣的業者最快將在明年第 1 季有機會轉嫁客戶,反映成本的提升。
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■ 筆電市場
英特爾及超微的筆電新平台支援PCIe Gen 4及USB 4,同時加入人工智慧(AI)運算功能,單一系統對MOSFET需求及採用量倍增,在訂單排程上已是選擇性接單,高毛利的訂單將優先出貨。
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■ 5G快充商機
2020年5G智慧手機市場規模大約落在2億支左右水準,且進入2021年後將可望翻倍成長至4億支以上,5G手機傳輸速度更快,波長較短,天線變多,耗電變快,USB-PD快充功能成為標準配備,各廠大多以Type-C線材做為快充的充電線材,為支援更高規格的傳輸電壓,MOSFET也必須同步升級。
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因為8吋晶圓產能供給緊缺狀況下,品牌廠與OEM/ODM廠已經對台灣Mosfet供應鏈預定2021年上半年的訂單,且當中包含中國前四大智慧手機品牌及相關行動配件廠,使Mosfet廠順利搭上5G智慧機的快充列車。
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■ 電動車市場
根據拓墣產業研究院的數據,2021 年的電動車預估成長 36.7%,占全球新車銷售量近 4%,從長期的產業趨勢來看,功率元件產業重點發展項目一定是電動車。
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電動車的需求帶動不同電壓供電需求,難度更高,功率更大,更需要耐高溫,高壓,更穩定的特性,這塊市場幾乎都掌握在國際大廠手中,英飛凌(Infineon)就是業界龍頭,市占率約在 20% 左右,無論是 MOSFET、IGBT、GaN、SiC 都有完整的產品線。
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■ 第三代寬能隙材料功率元件
近年來各大廠積極研究新材料採用氮化鎵(GaN)與碳化矽(SiC)的新製程,雖然成本大幅增加, SiC功率元件價格約為矽基元件5倍,但是導入電源轉換器可提升電動車與電網間更高的運作效率、提高系統穩定度、系統及裝置小型化、縮短充電時間、延長電動車續航力等,在車載充電器及快充設備領域非常具有發展潛力。
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SiC較矽基元件具耐高壓、對應更高輸出功率、降低週邊電子元件損壞率、於嚴苛環境下信賴性高等優勢,在快充領域應用有很大發展潛力。同時,SiC元件可縮小快速充電樁的體積,延伸好處是能提升快充站土地利用坪效。
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根據德儀TI的說法,GaN的成本到2021年,成本將會大幅降低至1.37 倍,2024~2026年出現交叉,甚至2027 年 GaN 的成本將會遠遠低於傳統 矽製程Silicon。
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📊 台灣領導廠商
漢磊投控在SiC市場布局最早,旗下晶圓代工廠漢磊科提供4吋及6吋SiC晶圓代工,磊晶廠嘉晶(3016) 提供4吋及6吋SiC磊晶矽晶圓,均已獲客戶認證並進入量產,昇陽半(8028)則是專精SiC晶圓薄化。
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杰力(5299)是國內少數同時具有電源管理 IC 及 Mosfet 設計能力的公司,持續往 GaN 技術投入研發,據傳大中(6435)與杰力(5299)在技術上都已經有所突破。
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富鼎(8261) 有低壓產品之外,中高壓的 MOSFET,有能力直接與國際大廠競爭,今年 SiC 產品已經完成開發,尼克森及富鼎的碳化矽(SiC)二極體已開始出貨,2021年台灣MOSFET廠在GaN及SiC領域就有機會看到營收貢獻。
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♨ 股民當家團隊對於新一代半導體材料Sic、GaN在電動車、與快充領域特別感興趣,試想現在全市場都在講天鈺、通嘉、偉詮電、鈺邦,只是手機快充---相關股票就一直噴漲!
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💡 各位有想過電動機車,電動汽車電流電壓更高,如何才能充的更快,更安全,未來商機更大!一旦時機成熟,形成市場共識,天鈺就只是小菜罷了~~~
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