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iot例子的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦BruceNikkel寫的 實戰Linux系統數位鑑識 和榮泰生,陳國威的 圖解電子商務與網路行銷都 可以從中找到所需的評價。
另外網站做IoT？做SaaS？趨勢前端的「高大上」產品，為何難打動人也說明：做IoT生態戰略、做SaaS一站式IT解決方案、做智慧城市解決方案，很多企業會用 ... 透過亞馬遜和特斯拉的例子，你會發現一個好的未來故事應該這麼講：.
這兩本書分別來自碁峰 和五南所出版 。
國立中興大學 電機工程學系所 林泓均所指導 黃國瑋的 應用於接收信號強度定位之結合改良加權圓式與基因演算法 （2021），提出iot例子關鍵因素是什麼，來自於定位、基因演算法、接收信號強度、加權圓式。
而第二篇論文國立高雄科技大學 管理學院高階主管經營管理碩士在職專班 周棟祥所指導 張元的 應用影像辨識於工廠進行自動化產品行為管理之研究 -以半導體A公司為例 （2021），提出因為有 影像識別、AI人工智慧、智慧製造、動作分析的重點而找出了 iot例子的解答。
最後網站一文剖析2020年最火十大物联网应用則補充：本文将从10个应用领域中挑选20个典型案例项目展开分析。 知名物联网研究机构IoT Analytics 2020年的最新报告显示,与往年相比,当前大多数物联网项目仍然 ...
實戰Linux系統數位鑑識
為了解決iot例子 的問題，作者BruceNikkel 這樣論述：
這是一本深入探討如何分析遭受破壞之Linux系統的書籍。你可以藉由本書瞭解如何鑑識Linux桌面、伺服器與物聯網裝置上的數位證據，並在犯罪或安全事件發生後重建事件的時間線。 在對Linux操作系統進行概述之後，你將學習如何分析儲存、火力系統和安裝的軟體，以及各種發行版的軟體套件系統。你將研究系統日誌、systemd日誌、核心和稽核日誌，以及守護程序和應用程序日誌。此外，你將檢查網路架構，包括接口、位址、網路管理員、DNS、無線裝置、VPN、防火牆和Proxy設定。 ．如何鑑識時間、地點、語言與鍵盤的設定，以及時間軸與地理位置 ．重構Linux的開機過程，從系統
啟動與核心初始化一直到登入畫面 ．分析分割表、卷冊管理、檔案系統、目錄結構、已安裝軟體與與網路設定 ．對電源、溫度和物理環境，以及關機、重新開機和當機進行歷史分析 - 調查用戶登錄會話，並識別連結周邊裝置痕跡，包括外接硬碟、印表機等 這本綜合指南是專為需要理解Linux的調查人員所編寫的。從這裡開始你的數位鑑證之旅。
應用於接收信號強度定位之結合改良加權圓式與基因演算法
為了解決iot例子 的問題，作者黃國瑋 這樣論述：
隨著人們生活的進步需求也越來越多元，為了解決生活中所遇到的不方便，因此利用快速發展的科技來達成。舉例來說，智慧物聯網(IoT)的興起就是個例子，不管是居家安全、貨物追蹤或是穿戴式裝置等等，都是為了增加生活中的便利性而出現。而在這些應用之中，對人或物品的位置資訊尤為重要，在居家安全中就需要獲取家中長輩的位置資訊，以便在意外發生時能夠及時發現，另外，在貨物追蹤中需要持續追蹤貨物位置以便於了解其動向。因此，對於一個擁有高準確度、低功耗、低成本以及方便布建等特質的定位方式就顯得非常重要。 在考量應用場域及需求後，本論文將使用接收信號強度指標(RSSI)來進行室內外定位，其優點有低成本、
低功耗以及獲取難度低等，符合大部分的需求。但礙於容易受到環境和不同裝置之間的干擾，進而影響定位結果，所以還需透過後續不同的定位演算法去修正其中的雜訊，以增加其定位準確性。而本論文提出了一種結合改良加權圓式(IWCA)以及群體共生基因演算法(PGBS-GA)的定位演算法，前者的優勢在於運算時間短，於低雜訊情況時能夠有高準確度的表現，但缺點是在高雜訊情況時其準確度會大大降低，而後者雖然運算時間較長、可在高雜訊情況時能夠有著相對穩定與準確的定位結果。因此，透過適當的選擇準則將兩者之間的優點去做結合，以適應多變的環境，無論環境雜訊之高低，都能夠有著不錯的準確度表現。 本論文使用pytho
n程式進行所提之定位演算法模擬與開發，在總面積為480000 m^2的場域中有8個接收錨結點，對每個接收到的RSSI值都加入不同的雜訊進行定位，從最終的模擬結果可以看到，兩種演算法之間的優點都有表現出來，在雜訊均值-10 dbm至4 dbm/標準差5 dbm以內時，平均距離誤差表現穩定且優良，來到了65.72 m。對比只使用改良加權圓式的平均誤差137.72 m與只使用基因演算法的平均誤差78.68 m，結合後的定位演算法表現確實最為優異。在實驗部分，本論文採用LoRa無線通訊模組結合Arduino開發版來進行實際定位的場域佈建，在實驗面積約為75000 m^2的場地中進行定位，其中擷取五十組
定位資料後，再代入選擇法中進行運算，可以看到平均誤差為24.66 m，且基本上都成功選擇到最佳的定位演算法。
圖解電子商務與網路行銷
為了解決iot例子 的問題，作者榮泰生,陳國威 這樣論述：
#一單元一概念，迅速掌握電子商務與網路行銷的關鍵與祕訣 #全方位網路行銷圖解專業書，理論與實務兼具 #圖文並茂．容易理解．快速吸收 亞馬遜網路書店的執行長貝佐斯：「這是一個令人嘆為觀止的電子商務時代。」 網路行銷（Internet Marketing）是一個必然的趨勢，各類型及規模的組織都必須了解網路行銷所帶來的衝擊和龐大利益，在網路行銷的環境，店址已無關緊要，而且顧客已習慣於享受全天候的服務，傳統公司必須體認到這個現象，才能在現今商業世界中獲得生機，進而取得契機，同時，在網路行銷的世界中，以小博大的例子更是屢見不鮮。 本書完整解析電子商務世界
，以及說明有效運用網路行銷策略，適合大專院校、研究所作為行銷管理、企業管理課程的教科書，也是從事或想了解廣告、行銷、企劃等領域社會人士的最佳進修手冊。
應用影像辨識於工廠進行自動化產品行為管理之研究 -以半導體A公司為例
為了解決iot例子 的問題，作者張元 這樣論述：
中文摘要近年來AI的發展應用，開始將鏡頭與演算法等運算導入自動化生產流程，加上硬體導入成本大幅下降，AI已逐步在各領域導入生產管理機制，並提升其影響力，例如產品缺陷檢測、港口漁船編號辨識管理，交通安全科技執法，海關違禁品查驗….等，因此工廠作業導入AI，將能有效簡化或取代人工辨識的困難度，其應用例子更是屢見不鮮，但應用於人機間的互動研究較缺乏，例如半導體廠製程設備，對於材料辨識在作業過程中的管控，仍採用傳統上架構，在機台外進行 BAR CODE比對後，再到機台內進行更換，操作此作業流程人員，將潛在違紀行為，導致拿錯材料造成產品巨大損失的安全漏洞，但又擔心材料之自動化更換設備之研發耗時與成本太
高，也讓工廠裹足不前。因此，本研究將嘗試透過AI演算法的技術，應用在半導體廠植球機的材料比對，利用AI影像辨識系統結合材料比對系統，在植球添加材料的整個過程中進行全流程的異常行為監測與材料偵測比對，期望能達成杜絕混用材料風險與異常行為。另外利用生產線現有的電腦資源搭配 AI深度學習軟體，以低成本的建置系統取代造價昂貴的機構來進行防呆。所以，本研究將有三個重點，一是分析工廠作業可能發生疏漏流程，錯材料與偵測出異常的關鍵因子，二是找出工廠作業辨識異常與影像比對系統的架構，三是將深度學習網路演算法導入作業辨識與影像進行比對，而本研究將三種辨識系統，分別為手勢辨識系統。材料（錫球瓶）外觀辨識系統。QR
Code 讀取辨識系統進行整合，並以實驗結果顯示手勢來判斷對應MediaPipe、錫球瓶辨識對應Blending與QR Code 讀取來進行管理，並導入Yolo v.4，使其辨識率超過 96% 的成功率。未來期望本研究能對於產業製程，改善使用不當材料，減少工程人員產生品質不良之情事，並對半導體產管理流程有所幫助。關鍵字：影像識別、AI人工智慧、智慧製造、動作分析