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作者:Ben Lieberman 博士

擁有科羅拉多大學健康科學中心的生物物理學與遺傳學專業的博士學位。 Lieberman 博士現任 BioLogic Software Consulting 首席架構師,將其 15 年來 所累計的軟體架構和 IT 經驗應用於各個領域,包括電信、航空、電子商務、政府機構、 金融服務,以及生命科學。 Lieberman 博士以軟體發展方面的最佳實踐為基礎提供諮詢服務,並專門負責物件導向的架構和分散式運算,尤其是基於 Java* 的系統和分散式網站開發,以及基於 XML/XSLT、Perl 和 C++ 的用戶端伺服器系統。 Lieberman 博士為不 同類型的機構提供架構服務,包括 Comcast、Cricket、EchoStar、Jones Cyber Solutions、Blueprint Technologies、Trip Network Inc. 和 Cendant Corp;教育機構 ,比如杜克大學和科羅拉多大學;以及政府機構,比如美國勞工部、礦山安全與健康監察 局、美國國防部的 Military Health Service。 他還是一位知名的職業作家,出版過著作(The Art of Software Modeling, Benjamin A. Auerbach Publications, 2007), 並發表過多篇與軟體相關的論文,以及 IBM 公司技術簡報。

裝置的互連,帶來了一個全新的商機。對於個人而言大幅了增加對於周圍的環境事物的可控度。我們可以遠端遙控家裡、交通工具和辦公室,只需要用到一支智慧型手機 。

利用這些高程度的互連裝置,現在我們還可以收集到巨量的資料 「更加的具體真實」藉由內嵌著各式各樣傳感器的裝置提供多樣的訊息。這些傳感器例如:溫度傳感器、加速度傳感器和位置傳感器可以提供狀態的資料。但是這些資料僅是廣泛的資料數值,尚且缺乏強大的資料分析工具來處理訊息。這些泛用的數值資料可藉由英特爾的物聯網分析工具與建置在區域端的感應元件來匯集、整理與探勘大數據。

介紹

這些互連元件的需求成長是極具爆發性的。 可攜式產品的成長,網際網路的普及和強健的功能與親民的價格造就了從個人連結到終端裝置的方式富而多元的想像空間, 這些都是前所未見的機會。

10年以前誰可以預測到社群網路的蓬勃?同樣的,我們現在所處的世界,連結每百萬位元的資料量的花費大幅降低、無線通訊隨處可用,各種機器也可以相互連結。這就是物連網的世界。

收集與分析遍布各地的設置的感應器數據成為了物聯網發展過程中的一個顯著的成長點。設想一下,道路中内置溫度傳感器的數據收集。這些傳感器均通過有線或無線連接至當地的收集點,以供數據處理和匯集。

随後穩定的信息將傳給道路管理人員,他們負責決定何時何地部署開路、道路處理、封鎖施工,甚至暫時繞道。

現在,想像一下如何使用這些數據(以及幾年收集的豐富歷史數據)以建立關於路面溫度如何隨當地條件上下波動的預測模型。也許特定的橋會特別容易結冰;則這種情況的預警機制可以適時的提供適當的處置,從而減少橋上事故風險。

英特爾Galileo和Edison開發板經過專門的設計與建構,可為大眾提供這類傳感器數據收集的功能。各種各樣的傳感器可以將報告數據給物聯網集結成開發板,並對該數據進行暫時收集和進行預先處理。英特爾創建了物聯網分析網站(IoT Analytics)可連結英特爾Galileo和Edison驅動的傳感器網絡和匯集大量的時間序列數據作進一步分析。

傳感器類型與應用

今天,各種小型、經濟、功能強大的環境傳感器均可連接和集成至幾乎其他所有設備(見表1)。這些傳感器發送在定義的頻率測量(例如:秒)和精確度傳輸測量值。這種數據生成由固定時間點和各時間點的值所组成的時間序列。例如,考慮一個發射射頻識別(RFID)晶片嵌入在礦工的徽章。該晶片將關於工人的時間和位置數據的連續資料傳輸,使礦井安全管理人員確切地知道那裡的工人人數。這樣的數據,如果在一個煤礦事故中,可以直接反應出挽救生命的關鍵價值。


表1  傳感器的類別與例子

傳感器可以建置來傳送他們的測量值,一則是可以透過限定的物理連接(如一個 RS232 序列埠)或使用的幾種無線的方法,諸如通過藍芽連接。唯一的要求是該傳感器需要被設計用於該物理環境—溫度,衝擊,壓力,等等,而且該連接是相當安全的。

資料的收集與傳輸

傳感器數據如果不收集或傳輸至數據觀察與分析站,將不會產生生任何效用。這就是英特爾 Galileo 和Edison(圖1)和所述的物聯網分析網站的目的。這些開發板可通過有線(Arduino的連接)或通過無線(藍芽)的方式連接至各種輸入端,僅受物理端口數量的限制。多個板子可相互連接以匯集從傳感器端點的分佈式網絡的傳感器數據。


圖一, 英特爾 Edison 開發板

傳感器數據流可直接轉發至物聯網分析站,或者先由開發板直接進行預先處理(以消除雜散測量值或空白)。欲了解更多相關訊息,請查看英特爾Edison發展板總整理(請參見“更多訊息”一節中的連接)。

資料的處理與儲存

所收集的和預先處理的傳感器數據流現在可以在二次加工點直接收集,譬如物聯網分析站(圖2)。物聯網分析網站提供了一個工作區(請參見“更多信息”部分的連接,安裝說明和詳細信息)和一套工具,用於收集、視覺化、處理和示警傳感器的時間序列數據。用戶面板上就可以看到的設備的當前集合狀態、採取過去幾小時的觀測(測量),和已被觸發的所有用戶配置警報的運行審查。


圖二, 英特爾 物聯網分析工具

本文採用物聯網分析網站服務應用程序編程接口(API)來展示如何使用收集到的數據可以進行數據挖掘和分析訪問。這個例子說明,包括從收集到的物聯網分析網站數據直接分析一個示例應用程序。

時間序列特質

使用物聯網分析網站服務應用程式設計介面 (API) ,介紹如何訪問已收集的 資料以進行資料採擷與分析。 文章所列舉的示例包括說明如何在物聯網分析網站直接分析收集的資料的示例應用。

  • 定期收集間隔(時間性)。在規定的時間點收集測量值,例如秒,分,或幾天。
  • 連續資料值(空間性)。 一個接一個以連續的方式收集測量值;特定時間序列集中的測量值數量規定資料流程的“維度”。
  • 保真度(精確度)。 傳感器數值將報告給明確的測量值精確度(即儀錶誤差)。 請注意,分析值的精確度不會超過原始測量值的精確度 — 例如,如果測量值為 0.35,分析值的顯著性將不會超過兩個小數位。
  • 範圍(幅度)。傳感器值將具有由該物理傳感器本身施加的限制確定的預期範圍(即,-20和120華氏度之間的溫度傳感器)。

時間序列數據通常設置一個時間每個元件由一個時間 — 值對,如(t)的輸入法= 0.55秒或(v)ALUE=40.5oC.如果傳感器數據流的週期性為0.05秒,然後下一測量預計在t= 0.60秒,接著用t= 0.65秒等該集合可以被可視覺化成的二維曲線圖,以時間為縱軸(x軸)和報告的值作為橫軸(y軸軸)。使用的物聯網分析站的示例性繪圖為圖3中所示。


圖3, 取樣時間vs, 一氧化碳濃度

正如你在圖中看到,物聯網分析網站能夠以各種格式繪製時間序列數據,包括總結的時間段(分鐘,小時,日,週,月,年),作為一個線或面積,並用“縮放”,在特定的數據集的基礎數據的更詳細的檢視。

資料分析與模擬

時間序列分析科學有著悠久而豐富的歷史。有許多方法來處理原始數據的時間點和值表示,本文無法一一介紹。對於最近這些技術審查,連接到“更多信息”部分參考T-C Fu的文章。無論何種分析技術,但是以時間序列數據挖掘方法也有一些共同的特點。

原始時間序列資料的用處非常有限,比如目測檢查,無法進行下一步分析與建模。 僅管最近可根據最高限值設置警告(即一SIGMA方差統計),但有一種更為完善的方法來挖掘用於預測模型的資料。 在圖 3 的示例中,設想 CO2 汽車尾氣傳感器通過規定的時間週期以特定的頻率報告測量值。 如果這是可收集多個傳感器資料(比如引擎溫度和油耗)的大型資料集的一部分,你可以通過對比兩圖之間的差異尋找規律,以預測未來的汽車保養情況。

開發的分析模型的技術中,原始數據必須首先被修改或減少到一個可行的格式。多種技術已經開發了用於時間序列數據操作,但最常見的一種是所謂的Z 型正常化。這種技術的時間序列的原始值轉換為具有0的中值(平均值)為1.0的標準偏差的值。這種轉換就可以比較同一時間序列數據直接設置與另一組,大大簡化了算法的複雜度。關於這種轉換的限制是,該數據點都必須有一個正態概率分佈,這是在指定的範圍內的標準的“鐘形曲線”預期值。對於大多數傳感器採樣數據,該曲線已被發現是真實的,所以這是比較通用的方法。

基於“正常”的預測模型(即,一般控制)系統的行為,通常需要以檢測異常的系統行為。有幾種方法來創建這樣的模式:利用一套行之有效的測量基線(監督),將預期的系統行為(半監督)的數學或工程預言,或者只是對自己在不同的時間(無監督)比較傳感器數據點。在最後的情況下,選擇的時間段與另一相比,多半是使用滑動窗口,以檢查異常值(見“參考信息”)。

為了創建這些模型中,在應用算法或方法對從傳感器收集的數據流。常見的技術包括傅立葉變換(轉換的時間序列值,以出現頻率),動態時間扭曲(時間序列數據組的測量次數無關),和小波變換(分割時間序列數據轉換成越來越小的段)。一種相對較新的技術,被稱為符號近似(SAX),採用新穎的變換時間序列數據來定義的符號組,的技術如字母表,它允許使用多種模式匹配算法,包括那些信對DNA,RNA和蛋白質的生物序列分析(例如,生物信息學)開發。

當你選擇了一個分析方法,接下來的決定是如何檢測異常。傳統上,已經完成或者通過識別離群值(稱為,統計檢測)或通過計算一個“標稱”數據曲線和測得的序列之間的差異。這被稱為一個距離量度,並使用連續的數據點之間的歐幾里得或正方形差經常計算。這些值的集合提供兩曲線之間的差異的定量指示。如果名義和測量的時間序列相差大於一個給定的量,時間序列被判進一步調查。此外,模式匹配(和得分)算法生物信息學研究開發的可用於定量評價兩個(或更多個)的時間序列。

 

展示

本文最後一部分將探討如何通知相關方時間序列中所檢測到的異常。 物聯網分析網站可提供簡單但功能強大的示警機制,該機制基於一套規則。 如圖 4 所示,你可以針對適用於不同設備的感測器定義一組具體規則。 執行規則的條件可針對常見的情形進行評估 :

  • 基本條件。 感測器數值超出或低於設定的限值。
  • 基於時間的條件。 感測器數值超出或低於規定時間週期的限值。
  • 統計方差條件。 感測器方差(通過SIGMA的統計值所測 量)超過 2 或 3。
  • 感測器變化檢測(單個或多個)。 一台或多台感測器檢 測某種條件(比如啟動/鈍化事件)下的變化。


圖4  英特爾物聯網分析工具 — 異常示警規則

帳號啟動或者通過電子郵件註冊用戶就可以通知(使用帳戶建立時登記的地址),或者通過發送一個HTTP消息發送到指定的地址。

這些功能足以滿足那些需要傳感器分析大多數情況下,但下一篇文章將顯示,如果需要更深入的分析,那麼你可以使用物聯網分析網站服務器API來獲取傳感器的數據集,並進行額外的數據挖掘作業。

 

結論

價格經濟、敏感性出色的傳感器不斷激增,以及網路連接的日益普及為開發新的日常設備評估與控制方法奠定了堅實的基礎。 通過彙集傳感器測量值並採用一台簡單的分析規則,我們可以在出現潛在設備故障的情況下主動採取措施,或更加快速地回應不斷變化的環境狀況。 而且,通過使用中心聚合網站(比如英特爾物聯網分析網站),感測器數據可由更先進的資料採擷方法進行處理,從而有助於創建和使用預測行為模型。

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龐然建築 巨匠電腦分享波蘭斯塞新音樂廳
在波蘭的斯塞新(Szczecin)市中心,一座由來自巴塞隆那的Estudio Barozzi Veiga建築工作室設計的Szczecin Philharmonic音樂廳醒目地佇立著。斯塞新音樂廳座落地點是在第二次世界大戰中被摧毀的老音樂廳的歷史遺址,除了本身是一個歷史遺產的繼承,對於這個加入歐盟後經濟快速成長,開始重視城市美學及文化質感的國家而言,更是一個重要的建築。

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音樂廳建築包括一個可容納951個觀眾席的交響樂大廳、一個195觀眾席的室內樂廳,一個用於展覽和會議的多功能空間,以及寬大的門廳,也可用於舉辦活動。
為了使得音樂廳的大體量得以融入周圍城市的細碎尺度,建築外觀彷彿是由一座座相鄰的建築所構成。但一系列垂直比例和陡峭的屋頂形狀,以及包裹整個建築的半透明的玻璃外表皮,使建築呈現出輕盈的外貌,從周圍的環境脫穎而出。

建築內部的2個音樂廳,被設想為兩個懸浮的盒子,它們之間形成一個帶有天窗的開放式大堂。為了獲得最佳的隔音和燈光效果,內廳都由混凝土建成。整修則按照中歐古典音樂廳的傳統,只是讓裝飾變得有意識的功能化。

2個音樂廳中央通過一個連續的公共長廊將各層緊湊的功能區串聯起來,最後將人們引入一個大型的多功能空間。建築的雙層表皮統一了外立面,同時擁有恆定的光感,其中空層能自然通風並過濾掉熱量,起到控制室內的溫度的作用。

建築於2014年完工後,成為該城市轉變的一個像徵,也是該地區一個鮮明的地標。值得一提的是,夜晚天空背景下,內部的光線從內向外滲出,整座音樂廳成為一座溫馨透亮的發光體,更顯得十分顯眼也更具有識別性。本建築已入圍2015年密斯·凡·德羅獎項總決選的5項作品之一,結果將於5月份公佈。

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我在巨匠電腦退費的經驗

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華/ 之前因為想要學第二專長,所以去報名了巨匠電腦課程
但是後來發現自己對電腦那方面比較沒有興趣
生涯規劃也有改變所以就去要求巨匠電腦退費了
退費過程還蠻順利的,所以雖然我沒有上完課程
但是我對巨匠電腦評價蠻高的

上了幾堂巨匠的課
他會先教你軟體操作
再上一些應用的課程
然後自己回去也可以線上練習
其實上的都還不錯也蠻容易懂的
只是因為我自己沒有興趣的關係
所以決定不要再浪費時間了
於是就去跟巨匠要求退費
畢竟花的也不是我賺的錢

一開始去要求退費的時候
巨匠電腦的服務人員問了原因
我也老實說了因為沒興趣而且自己也有未來的規劃
他們也有試圖要說服我繼續上完
但是因為我很堅持我沒有計畫要朝電腦方面走
所以還是想要退費
最後他們也是讓我退費了

比較慶幸的是當初我都有留著發票、收據之類的東西
所以退費過程蠻順利的
只是有一些行政上的程序要走
所以等了一些時間才拿到退費

其實整個退費過程都蠻愉快的
因為巨匠電腦的服務人員態度很好
而且也很尊重我的意見
最後也沒多說什麼就讓我退費了
所以其實我對巨匠電腦評價是好的
如果有人問我去巨匠電腦上課好嗎
我還是會推薦的!!

 

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巨匠電腦退費:服務好有耐心~

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華/ 我最近跑去報名巨匠電腦的JavaAndroid課程,服務等等都令我非常滿意,讓我對巨匠電腦評價很好~

以下是我的心得~

 

Java課程分三個階段,為了避免3個階段要分別適應不同老師的教法和進度,
我在報名的時候有和服務專員確認過三個階段都是同一個老師,並且和加報的Android課程系列是同一位老師,

 

但是我原本選的那個老師,在上完第一階段後就沒有後續課程了,所以來了一位接班的老師,而Android課程系列也不是後來接班的老師

 

而且後來那位老師開的第二階段的課的時間也有改變我無法配合,所以我決定向巨匠要求要改上別位老師的課

巨匠電腦問我說教材領了嗎?因為領了之後就不能換老師~我有說我還沒寄出Mail所以還沒領,他們也馬上確認~確認後也讓我更改老師~

 

所以第一階段的部分原本說要專案申請要改上李老師的課,但後來告知說沒有插班成功所以還是在原本的班

另外,周日的第二階段課程才第一次上課,老師就說有事要停一堂課

 

 

當下真的有點生氣,所以我打電話給巨匠電腦詢問

之前在更改老師的時候有聽他們說巨匠電腦退費相關事宜,所以打算詢問現在退費可不可以,因為我有我自己的進度安排和生涯規劃等等

後來他們詢問我原因之後也同意退費並且不斷跟我道歉跟我說真的很不好意思~

 

整個過程他們態度都非常好,完全沒有不耐煩,還一直不斷跟我道歉,道歉到我都要不好意思了,過沒多久我也拿到了退費~ 

雖然中間發生了一些事,但是他們還是非常有耐心地都幫我處理完畢了,整體來說對巨匠電腦評價還不錯!我也會考慮去報名別的巨匠電腦課程看看~還是謝謝巨匠電腦~

 

 

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巨匠電腦退費服務超貼心!

    華/ 從小到大,就覺得會電腦的人就是很厲害,用電腦做圖,或者用電腦做作業,心理都很佩服這些人。所以我在學生時早已決定我要去學電腦,出社會後想也沒多想,就跟同學評估巨匠電腦評價好不好,覺得還不錯,我就選了離我家隔壁三條街的巨匠電腦課程,去學操作軟體。
      學著學著過了幾個月,很認真的學習著,但某天,家裡發生了一些狀況,我不得不放下手邊工作以及補習,這下麻煩了,因為錢繳了不少去了,經過一番掙扎,我跟父母討論後,還是決定不補了要去巨匠電腦退費。但我不確定巨匠點腦退費流程是怎樣,就在某次下課後,我懷著忐忑的心跟巨匠電腦提及了退費之事,沒想到他們問過原因之後,也沒多說什麼,就提出幾個方案給我,說課程可以轉移,保留,或餘下課程退費。因為家裡有太多不確定性,我就選擇退費。
     退費過程比我想像中簡單多了,我之前真的擔心太多了,也不用怕不好意思,巨匠電腦工作人員都非常幫忙,根本就不像其他人說會刁難你,幾張表格,幾個簽名,一小時之內就完成手續了。就在昨天,退費的錢就轉到我戶頭了,我還很怕巨匠電腦會處處刁難我也!光退費這次經驗有點出乎我意料之外,這邊我一定要給巨匠電腦評價大大加分。
     最後筆者還是要提醒幾件事情,發票一定要留著,契約書一定要看好,然後不用不好意思說,巨匠電腦人員都很熱心的。我如果家裡事情處理完後,如果要選電腦補習班,我還是會選擇巨匠的,光我退費經驗這點,我就覺得巨匠電腦評價一定都比其他電腦補習班還高,有興趣學電腦的各位,大家做個參考吧。^^

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