智慧能源的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

內政部建築研究所110年度年報

為了解決智慧能源的問題，作者 這樣論述：

　　本年報係依本所執行之科技計畫及配合之國家施政重點為主軸，以易於閱讀的方式精要呈現110年執行各項計畫之研究成果與施政績效。第壹部分概要說明本所組織職掌與人力、經費配置概況；第貳部分呈現110年執行各科技計畫之業務成果及其推廣應用情形，包含科技計畫年度成果、智慧綠建築法規研究與人員培訓等業務之執行情形、年度施政亮點及辦理標章之成果等；第參部分介紹各實驗中心檢測設備、服務及年度實驗研究績效；第肆部分重要交流活動收錄與國際及業界交流之研討會、座談會及業務推動之說明會、講習等。期能透過本年報豐富及多元化的介紹，與國人共享本所研究成果、協助國人瞭解國內外建築研究發展趨勢，並期給予

本所支持與指教，進而帶動整體建築研發能量，使研發成果切合民眾所需，持續為國內建築研究與產業發展貢獻心力，為提升國人生活環境品質而努力。

智慧能源進入發燒排行的影片

以情境分析法探討2040年智慧家庭的發展-以智慧家庭中樞為例

為了解決智慧能源的問題，作者古佳正 這樣論述：

從智慧型手機開始，產品智慧化的趨勢成形，從一開始的智慧路由器，接續著智慧音箱的出現也加入了智慧家庭中樞的一環。智慧家庭中樞因為人機介面與人工智慧的演進而不再侷限於只提供多種通訊技術連線，而產生了多樣化的應用。而智慧家庭的市場成長，則吸引了許多聯盟的加入，期許能解決市場與技術碎片化的問題。本研究透過次級資料的收集與分析，使用「情境分析法」提出「關鍵決策因素」，並透過專家問卷探訪「外部影響力」的衝擊與不確定性矩陣，分類「情境變數」後，產出樂觀與悲觀的「情境故事」，以分析「情境決策意涵」，最終對於現在智慧家庭發展的痛點，提出建議。

科技特派員：林佳龍與十二位企業CEO的關鍵對話，前瞻台灣產業新未來

為了解決智慧能源的問題，作者財團法人大肚山產業創新基金會 這樣論述：

｜智慧生活．元宇宙．物聯網．電動車．生技疫苗．綠能科技｜   　　後疫情時代的社會並未因移動的中斷與隔離而停滯下來，反倒以多種創造革新的生活方式快速連接起來，並將世界推向無設限的數位網絡中。藉由林佳龍特派員的面對面訪談與報導，讓我們一起前瞻台灣產業的大未來！   　　在這個科技快速更迭創新的後疫情時代下，台灣人對世界的貢獻，不再只是綠色矽島與矽屏障，不再是筆電與網通產品的代工王國，而是全球數位生活的領航者與中堅企業！   　　AI人工智慧被視為第四次工業革命的核心，資料上雲及雲端運算的技術，成為各產業無法忽視的世界潮流，面對G2抗衡、碳中和、後疫情的時代，AI人工智慧到底扮演了什麼樣的角色

？如何影響人們的生活？如何影響企業決策來因應世界的快速轉變？   　　在本書陸續介紹的成功案例中，我們透過數十位企業家的前瞻遠見與果斷落實，看到跨域協作所形塑的一種產業棲息網絡，而這樣的生態系成員彼此之間，在不斷動態式打散重組的矩陣創新過程中，建立大量的數位資產與系統性創新洞見（Insight)，且擁有這些智慧財產者，不獨於科技產業，亦包括傳統產業，其彼此鑲嵌同存共依之競爭力，有如螺旋向上的氣流，將創新同時外溢，經濟成果同時共享。   本書特色   　　★ 林佳龍與12位企業CEO針對台灣未來科技發展所進行的深度對談紀錄！ 　　★ 一窺疫情下台灣產業動向的轉變、智慧化生產的未來應用，以及面對全

球化競爭底下的國內產業整合與國際協力合作。 　　★ 藉由科技特派員的面對面訪談與報導，一起前瞻台灣科技產業的大未來！   專文推薦   　　蔡英文　總統 　　施振榮　宏碁集團創辦人 　　宣明智　聯華電子榮譽副董事長 　　龔明鑫　國家發展委員會主任委員 　　施茂林　大肚山產業創新基金會董事長 　　林佳龍　中華民國無任所大使

以ELK Stack環境實作機房監測系統視覺化及利用深度學習進行PUE及電力預測

為了解決智慧能源的問題，作者李靜琦 這樣論述：

本研究為實作ELK Stack將IDC機房的監測系統加入視覺化的分析資料功能以及使用深度學習的方法進行PUE能源指標及用電量的預測，由於IoT產業的興起，很多設備都可以透過網路進行感測資料傳輸，資料量日益倍增，所以傳統的關聯式資料庫及分析方式已無法滿足需求，透過巨量資料運算，可在短時間分析出準確可使用的資料，提供機房管理者了解機房整體環境的變化。 利用深度學習方式進行PUE及電力預測，在預測的方法上使用多層感知器(Multilayer perceptron, MLP)模型進行分析，評測方式使用平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error,MA

PE）及均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)方式進行預測評估指標，找出適合的模型參數，將預測數據提供機房管理者針對電力使用量預估，調整對台電所簽訂的供電合約資料，降低機房電力成本支出。