智能家居的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

1000億設備互聯時代：嵌入式物聯網動手開發指南

為了解決智能家居的問題，作者連志安 這樣論述：

★★★★★【1000億】、【嵌入式物聯網】★★★★★ 1000億設備互聯時代即將來臨，物聯網技術從入門到實戰開發 　　◎理論+實踐 　　本書理論與實踐並行，其理論部分適合想了解物聯網發展、技術的管理人員閱讀，同時書中後半部分將技術實作到實際應用。 　　◎零基礎啟蒙 　　本書是一本零基礎的啟蒙書，使用STM32F407晶片，從零開發，一行一行程式碼實現物聯網專案，讓大家看完此書，也能自己動手實現第一個屬於自己的物聯網專案。 　　◎詳細解說、一次吸收 　　包括嵌入式、單晶片、即時作業系統、網路通訊協定、雲端平臺等。詳細的開發指南，通俗的理論講解，即使是在學生也能看得懂。適合想快速進入物聯

網行業的學生、技術人員閱讀。 　　本書技術重點 　　✪物聯網理論及簡介 　　✪USN、M2M架構 　　✪RTOS介紹 　　✪Keli MDK/J-Link介紹 　　✪STM32/LwIP介紹 　　✪RT-Thread OS及實戰範例 　　✪RT-Thread網路開發 　　✪微軟Azure物聯網平台/AWS IoT平台 　　✪環境資訊實戰開發 　　✪智慧安防系統實戰開發  

智能家居進入發燒排行的影片

高齡化族群的智慧家庭關鍵服務要素評估模式之探討

為了解決智能家居的問題，作者劉子熒 這樣論述：

我國國家發展委員會估計將於2025年邁入超高齡社會，台灣社會高齡化的速度更是世界第一，人口老化議題是刻不容緩，未來將會產生強勁的高齡照護需求，隨著全球數位科技轉型的發展趨勢，經濟結構改變、醫療品質提升，以及人工智慧（Artificial Intelligence,AI）、物聯網（Internet of Things, IoT）、第五代行動通訊技術（5th generation mobile networks,5G）、自動化科技等技術應用逐漸普及成熟，人們的生活習慣及服務行為也連動產生影響，再加上政府長照2.0的政策重點，在地養老已是現代高齡化族群最為嚮往的模式，透過智慧家庭的新興生活模式，能

提升高齡化族群生活品質，然而每位高齡者的居家場景、本身的退化程度和家庭照顧的資源皆不同，真正應用且成功普及在居家場域的智慧家庭產品相對較少，大多學術文獻都聚焦在智慧家庭的技術層面，服務層面較少。因此本研究透過文獻探討高齡化族群在老化過程中生理、心理及社會面向的變化及問題點，並與高齡化智慧家庭提供的服務模式加以結合，透過模糊德爾菲法來將高齡化智慧家庭服務模式項目進行歸納分析，並使用模糊層級分析法來了解高齡化族群在使用智慧家庭服務時的關鍵服務要素及排序，根據研究結果進一步發展其管理意涵，並提供結論與實務上的參考建議。

物聯網安全實戰

為了解決智能家居的問題，作者（美）阿迪蒂亞·古普塔 這樣論述：

本書涉及物聯網的多個主題，涵蓋硬體開發、嵌入式開發、固件開發和無線電開發（如BLE和ZigBee）等物聯網開發技術，還介紹了物聯網設備中的常見漏洞，並講述使用安全工具進行安全防護的方法。讀者可以用本書介紹的方法解決實際的物聯網安全問題，維護物聯網環境的安全。

應用大數據分析於房地產價格算

為了解決智能家居的問題，作者王仁志 這樣論述：

資訊不透明是長期以來房地產交易的一大問題，因此消費者在進行買賣時會因為不明確的資訊，造成買貴或是賣低的交易損失。如何估算價格合理的房價是目前買賣雙方最想知道的訊息。應用數據分析從房地產特徵資料找出影響房地價格的隱藏訊息，提升估算價格的準確度，是房屋仲介交易市場所關注的一項議題。因為市場對於房市特徵、價格與交易的需求，讓資料科學成為目前房地產應用的趨勢。近年來房仲業者紛紛推出大數據，人工智慧等相關的服務，而類神經網路(Artificial Neural Network，ANN)與機器學習( Machine Learning，ML)是目前在資料科學上，現階段最常應用於資料分析的技術。使用在房價的

估算中，目前國內外的研究相關的文章也越來越多，研究主要是透過目前討論度最高深度學習(Deep Learning)來進行房價的估算，研究透過(Gated Recurrent Unit，GRU)的估價模型透過演算法的修改將結構簡化提高模型的效能，減少系統資源耗損提高學習效率，並嘗試修改激活涵式，比較（ScaledExponential Linear Units，SELU）、（Rectified Linear Unit，ReLU）、（Hyperbolic Tangent Function，TANH）三種激活函式對於修改簡化後的(Minimal Gated Recurrent Unit，MGRU)的影

響以及訓練出單層與多層模型的估算能力何者較佳，採用研究中MGRU 估算最佳的SELU MGRU 模型加入第三階段的實驗，為了提高模型的估算準確率因此透過雙向的訓練方式，輸入過去和未來的特定時間幀資訊進行訓練以便加強模型的估算能力，因此提出Bidirectional SELUMGRU 模型，利用同類型的資料集進行訓練並進行房價估算，比較同類型Bidirectional GRU、Bidirectional LSTM 模型估算的結果驗證模型的有效性。