智慧城市物聯網的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

深入淺出聯邦學習：原理與實踐

為了解決智慧城市物聯網的問題，作者王健宗 這樣論述：

這是一本從基礎、原理、實戰、拓展4個維度系統講解聯邦學習的著作。 作者是人工智慧領域的資深專家，現任某大型金融集團科技公司聯邦學習團隊負責人，這本書不僅得到了中外院士的聯合推薦，而且得到了來自清華大學、華中科技大學、百度、螞蟻集團、同盾科技等學術界和企業界的專家的一致推薦。   全書共9章，分為4個部分。 第一部分 基礎（第1~2章） 主要介紹了聯邦學習的概念、由來、發展歷史、架構思想、應用場景、優勢、規範與標準、社區與生態等基礎內容，説明讀者建立對聯邦學習的感性認知。 第二部分 原理（第3~5章） 詳細講解了聯邦學習的工作原理、演算法、加密機制、激勵機制等核心技術，為讀者進行聯邦學習實

踐打好理論基礎。 第三部分 實戰（第6~7章） 主要講解了PySyft、TFF、CrypTen等主流聯邦學習開源框架的部署實踐，並給出了聯邦學習在智慧金融、智慧醫療、智慧城市、物聯網等領域的具體解決方案。 第四部分 拓展（第8~9章） 概述了聯邦學習的形態、聯邦學習系統架構、當前面臨的挑戰等，並探討了聯邦學習的發展前景和趨勢。  王健宗（博士） 某大型金融集團科技公司聯邦學習團隊負責人、高級工程師。 中國電腦學會大資料專家委員會委員、傑出會員，中國電腦學會青年電腦科技論壇（YOCSEF深圳）優秀AC委員。深圳市領軍人才，美國佛羅里達大學人工智慧博士後。   長期從事聯邦

智慧隱私計算技術研發和平臺搭建工作，發表聯邦學習、深度學習、雲計算、大資料等領域國際論文50餘篇，獲得專利100余項。著有《深入理解AutoML和AutoDL：構建自動化機器學習與深度學習平臺》《金融智慧：AI如何為銀行、保險、證券業賦能》等書，同時還是多屆國內外知名人工智慧、大資料行業會議出品人。   李澤遠 某大型金融集團科技公司高級人工智慧產品經理，中國電腦學會會員，中國電腦學會青年電腦科技論壇（YOCSEF深圳）AC委員。長期負責AI技術類的產品生態搭建與實施推進，曾參與完成聯邦學習、生物鑒權技術在金融領域平臺型產品中的設計與落地投產，在全週期項目中積累有豐富的實戰經驗。   何安珣

某大型金融集團科技公司高級演算法工程師，中國電腦學會會員，中國電腦學會青年電腦科技論壇（YOCSEF深圳）委員。擁有豐富的金融人工智慧從業經驗，主要研究金融智慧系統框架搭建、演算法研究和模型融合技術等，致力於推動金融智慧的落地應用與價值創造。 前言 第一部分　基礎 第1章　聯邦學習的前世今生2 1.1　聯邦學習的由來2 1.2　聯邦學習的發展歷程3 1.3　聯邦學習的規範與標準8 1.4　聯邦學習的社區與生態9 1.5　本章小結10 第2章　全面認識聯邦學習11 2.1　什麼是聯邦學習11 2.2　聯邦學習的架構思想12 2.3　聯邦學習的應用場景14 2.4　聯邦學習的優

勢與前景15 2.5　本章小結16 第二部分　原理 第3章　聯邦學習的工作原理18 3.1　聯邦學習的計算環境18 3.1.1　可信執行環境18 3.1.2　無可信計算環境22 3.2　聯邦學習的演算法23 3.2.1　中心聯邦優化演算法24 3.2.2　聯邦機器學習演算法25 3.2.3　聯邦深度學習演算法28 3.3　聯邦學習的運算元29 3.3.1　聯邦學習資料預處理運算元30 3.3.2　聯邦學習模型訓練運算元34 3.4　本章小結49 第4章　聯邦學習的加密機制50 4.1　聯邦學習的安全問題50 4.1.1　模型完整性問題50 4.1.2　模型可用性問題51 4.1.3　模型機密

性問題52 4.1.4　問題總結53 4.2　聯邦學習的加密方式53 4.2.1　同態加密53 4.2.2　差分隱私55 4.2.3　安全多方計算57 4.2.4　國密SM2演算法58 4.2.5　國密SM4演算法60 4.2.6　Deffie-Hellman演算法61 4.2.7　混合加密61 4.3　本章小結63 第5章　聯邦學習的激勵機制64 5.1　資料貢獻評估65 5.2　資料貢獻與激勵支付的關係66 5.3　參與方貢獻效益評估67 5.4　參與方貢獻效益與激勵支付的關係68 5.5　計算和通信消耗評估68 5.6　計算消耗、通信消耗和激勵支付的關係69 5.7　本章小結70 第三

部分　實戰 第6章　聯邦學習開發實踐72 6.1　聯邦學習開源框架部署：PySyft72 6.1.1　PySyft基本介紹72 6.1.2　開發環境準備與搭建72 6.1.3　PySyft安裝指南75 6.1.4　開發前的準備76 6.1.5　PySyft測試樣例76 6.1.6　實操：分散式聯邦學習部署87 6.2　聯邦學習開源框架部署：TFF93 6.2.1　TFF基本介紹93 6.2.2　開發環境準備與搭建94 6.2.3　TFF安裝指南94 6.2.4　開發前的準備95 6.2.5　TFF測試樣例95 6.3　聯邦學習開源框架部署：CrypTen100 6.3.1　CrypTen基本介

紹100 6.3.2　開發環境準備與搭建100 6.3.3　CrypTen安裝指南101 6.3.4　開發前的準備101 6.3.5　CrypTen測試樣例102 6.4　本章小結111 第7章　聯邦學習的行業解決方案112 7.1　聯邦學習+智慧金融112 7.1.1　聯邦學習+銀行112 7.1.2　聯邦學習+保險121 7.1.3　聯邦學習+投資125 7.2　聯邦學習+智慧醫療128 7.2.1　聯邦學習+醫療影像診斷128 7.2.2　聯邦學習+疾病風險預測130 7.2.3　聯邦學習+藥物挖掘133 7.2.4　聯邦學習+醫護資源配置135 7.3　聯邦學習+智慧城市137 7.3

.1　聯邦學習+零售137 7.3.2　聯邦學習+交通140 7.3.3　聯邦學習+物流141 7.3.4　聯邦學習+政府143 7.3.5　聯邦學習+安防146 7.4　聯邦學習+物聯網148 7.4.1　聯邦學習+車聯網148 7.4.2　聯邦學習+智能家居150 7.4.3　聯邦學習+可穿戴設備153 7.4.4　聯邦學習+機器人155 7.5　本章小結160 第四部分　拓展 第8章　聯邦學習的延伸162 8.1　聯邦學習的佈局162 8.1.1　Google的聯邦學習162 8.1.2　Facebook的聯邦學習166 8.1.3　聯邦智能167 8.1.4　共用智能169 8.1.

5　知識聯邦172 8.1.6　異構聯邦177 8.1.7　聯邦學習方案對比178 8.2　聯邦學習系統框架179 8.2.1　工業級聯邦學習系統179 8.2.2　企業級聯邦學習系統181 8.2.3　實驗開發級聯邦學習系統181 8.3　本章小結183 第9章　聯邦學習的挑戰、趨勢和展望184 9.1　聯邦學習應對的挑戰184 9.2　聯邦學習的趨勢和展望187 9.3　本章小結189

智慧城市物聯網進入發燒排行的影片

無線感測網路(ZIGBEE)文獻發展的趨勢、類別與熱點之探討：使用文獻內容書目對與共現字以發掘研究問題的機會

為了解決智慧城市物聯網的問題，作者魏淑娟 這樣論述：

智慧街燈的發展是智慧城市中多議題中之一個有趣新興議題，在企業界與學術界永續發展的目標中，皆已投入甚多基礎與應用研究，研究成果皆已撰述為論文或專利文件，投稿期刊或各國智慧財產專利局，歷經多位同儕盲目審查，經公開發表或取得核准且具排他權之著作權或專利。這些成果揭示與時俱進的新知識，促進學術界與業界技術研發的快速擴散，皆已收錄在電子資料庫中，在學界如 WOS、Scopus、 Elsevier；在業界如各國專利資料庫 USPTO、EDO 等。這些電子資料庫在顯示各種領域系統化知識，已儼然成為全人類社會的資產。然在智慧街燈的研究與開發中，含有多項次技術領域，本研究旨在探討無線感測網路(Zigbee)論

文科學性論文文獻計量分析。過去文獻停留在傳統調查性之質性內容分析或計算前後數年前間比率的簡易計量分析，顯然對投入學術與產業研究者所需精確專業領域資訊，付之闕如。若能採用使用文獻內容書目對及共現字之科學性計量分析以發掘研究問題的機會，如文獻發展的趨勢、類別與熱點等變項分析，應可提供創造一個新的有效性的研究問題來增強研發前沿的機會。本研究目的在建立一個探討文獻內容發展的趨勢分析模型，並使用 CATAR 內容分析模型做為發掘無線感測網路(Zigbee)文獻發展發展的趨勢、類別與熱點分析。本研究第一階段採用檢全原則，建立相關鍵字，進行檢索 WOS 資料庫，接著使用檢準原則，經過篩選資料清洗以取得具高效

信度分析資料集。再以統計分析，建構文獻內容的概觀模型。再使用文獻書目對與共現字之相似以形成相似矩陣，再以數與構面觀念，使用奇異值分解 (Singular Value Decomposition; SVD)進行相似矩陣分析，再使用階層式凝聚合之完全連鎖法(Hierarchical-Agglomerative-Complete Clustering)集群分析方法以進行文獻的主題集群分析，再以 HHI來鑑別出研究主題的熱點。分析結果揭出期刊、國家、年代之發展趨勢之競爭態勢。另也區分出七個主題群與七個共現字群，且兩者間有很強的共通性，少數個獨特性。是故；此研究架構與流程能發掘研究的前沿(Frontie

r)之內在與外在效度。

演化與制度：論演化經濟學和經濟學的演化

為了解決智慧城市物聯網的問題，作者傑弗里·M.霍奇遜 這樣論述：

反思了主流經濟學變得狹隘和越來越與現實無關的緣起及後果，提出主流經濟學不足以應對新千年的複雜思想。傑佛瑞·M.霍奇遜分析了一些重新將理論經濟學導向現實世界問題的嘗試。 他提出要脫離數學形式主義，對不同的經濟學進路給予更大的寬容，以及向其他學科尤其是生物學學習的可能性。他主張，對於各式各樣的共同面向現實世界的經濟理論——包括制度的和演化的經濟學——持寬容態度，對於未來的理論進步而言是的總體戰略。 傑佛瑞·M.霍奇遜（Geoffrey M.Hodgson），曾任教于劍橋大學，現為赫特福德郡大學的研究教授。他是演化經濟學的代表，是英國當代的馬克思主義研究者，他涉獵廣泛，研究視閾

包括制度經濟學、演化經濟學、企業理論和經濟學方法論。同時他還是一位高產的作家，迄今為止已出版10餘部專著和160餘篇各類學術論文。 第1章 導言：失去機會的世紀 1.1經濟學去向何方？ 1.1.1經濟學中形式主義的局限 1.1.2形式主義的制度化 1.1.3經濟學中的制度、演化和多樣化 1.2本書的一些主題 1.2.1概覽 1.2.2六大任務 附錄 不斷增長的引用量 第一部分 經濟學中互相競爭的各範式 第2章 虛假的對抗和命中註定的調和 2.1新古典經濟學及其批判 2.1.1事實與價值的區別問題 2.1.2定義新古典經濟學 第二章 物聯網結構 第一節 物聯網辯證關係 一、

物聯網資訊與物理實體的辯證關係 二、物聯網使用者與物件的辯證關係 三、物聯網感知與控制的辯證關係 四、物聯網管理與服務的辯證關係 第二節 物聯網資訊的四種存在形式 第三節 物聯網的六個基本特徵 第四節 物聯網資訊運行的八種表現方式和支撐其運行的物理實體 一、物聯網資訊運行的八種表現方式 二、物聯網運行中的八種物理實體 第五節 物聯網運行體系結構 第三章 單體物聯網 第一節 單體物聯網的形成 一、使用者先確定物件的單體物聯網的形成 二、使用者後確定物件的單體物聯網的形成 第二節 單體物聯網資訊體系 一、單體物聯網資訊域 二、單體物聯網資訊運行方式 第三節 單體物聯網物理體系 一、單體物聯網實體層

二、單體物聯網物理實體連接方式 第四節 單體物聯網功能體系 一、單體物聯網用戶平臺 二、單體物聯網服務平臺 三、單體物聯網管理平臺 四、單體物聯網傳感網路平臺 五、單體物聯網對象平臺 第五節 單體物聯網的資訊特性 第四章 複合物聯網 第一節 以用戶平臺為基礎的複合物聯網 第二節 以服務平臺為基礎的複合物聯網 第三節 以管理平臺為基礎的複合物聯網 第四節 以傳感網路平臺為基礎的複合物聯網 第五節 以物件平臺為基礎的複合物聯網 第五章 混合物聯網 第一節 物理實體支撐兩域資訊構成兩平臺的混合物聯網 第二節 物理實體支撐三域資訊構成三平臺的混合物聯網 第三節 物理實體支撐四域資訊構成四平臺的混合物

聯網 第四節 物理實體支撐五域資訊構成五平臺的混合物聯網 第六章 非完整物聯網 第一節 非完整單體物聯網 一、整體結構不完整的非完整單體物聯網 二、資訊系統不完整的非完整單體物聯網 三、實體層內部結構不完整的非完整單體物聯網 第二節 非完整複合物聯網 第三節 非完整混合物聯網 第七章 物聯網與互聯網 第一節 物聯網與互聯網的關係 第二節 互聯網參與組成的完整物聯網 第三節 互聯網參與組成的非完整物聯網 一、互聯網為傳感網的非完整物聯網 二、互聯網為服務網的非完整物聯網 三、互聯網同時為傳感網和服務網的非完整物聯網 第八章 物聯網與智慧城市 第一節 物聯網與智慧城市的關係 第二節 智慧城市物聯網

結構 第三節 智慧城市物聯網運行體系 第九章 物聯網的應用 第一節 單體物聯網的應用 第二節 複合物聯網的應用 一、以用戶平臺為基礎的複合物聯網應用 二、以管理平臺為基礎的複合物聯網應用 三、以物件平臺為基礎的複合物聯網應用 第三節 混合物聯網的應用 跋

智慧城市評估架構關聯性分析之研究

為了解決智慧城市物聯網的問題，作者廖美玲 這樣論述：

摘 要智慧城市就是運用信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵信息，從而對包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動在內的各種需求做出智能響應。其實質是利用先進的信息技術，實現城市智慧式管理和運行，進而為城市中的人創造更美好的生活，促進城市的和諧、可持續成長。智慧城市的核心思路就是將城市發展成為一個完整自給的生態系統，將這些子系統通過信息共享與交互形成一套相互促進、彼此交融、協同共進的整體系統，並為城市的應急管理、資源調度等運營管理提供高效整合的決策輔助支持。其中，我們可以基於物聯網、雲計算、大數據等信息技術，將城市中的物理基礎設施、信息基礎設施、社會基礎設施和商

業基礎設施連接起來，形成新一代的智慧化基礎設施。本研究旨在建構智慧城市，評估架構關聯性分析指標之構面及評估準則，發現智慧城市因素指標間之影響關係，並建構評估模式，將影響智慧城市關鍵因素指標，以決策試驗與實驗評估法進行評量，並依據評估結果提出改善策略及建議。本研究採用專家問卷的方式訪談彙整，透過DEMATEL決策實驗室分析法找出關鍵因素並建立評估模型，改善智慧城市關鍵成功因素的能力指標之優先順序。在研究中分析專家學者的意見，計算出以下五大構面的標準權重：基礎設施、交通管理、行車安全、汙染減少、車輛減量。這本研究結果顯示，基礎建設、車輛減量這兩個構面是最重要影響性因素，決策者應優先改善這兩個構面。

本研究可以當作市政府內部溝通或者與企業合作的依據，降低溝通與規劃成本，進而提升落實智慧城市計畫的整體效率。關鍵字：智慧城市、物聯網、關聯性分析、決策實驗室分析法