智能家居系統google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

人工智能vs智慧財產權

為了解決智能家居系統google的問題，作者陳家駿 這樣論述：

　　本書是作者從AI法律與智財議題，有系統地予以整理分析，就AI的技術發展、著作權適格及歸屬、深度學習相關專利、演算法之營業秘密保護，以及AI應用對商標之影響等分析闡述，特別對於國際相關案例有非常深入的探討，可說是國內第一本有關人工智慧的智慧財產權議題之專書，極具學術與實務的研究價值。

智能家居系統google進入發燒排行的影片

結合 Google MediaPipe實現一手勢辨識控制智能家電之物聯網系統

為了解決智能家居系統google的問題，作者黃群翔 這樣論述：

近年來，隨著科技的進步及物聯網的蓬勃發展，市場上各式各樣的居家智慧型產品不斷推陳出新，大眾對居住安全及便利的要求也日漸增加。與此同時，人們隨著醫療技術及生活品質的提高及逐漸增加的平均壽命，世界各國也面臨了高齡社會的問題。然而，高齡者居家生活的時間持續增長，因此，如何讓高齡者可以便利、舒適又快速的控制居家智慧產品即成為本次研究的主題。本文提出利用Google開發MediaPipe手部追蹤系統，透過行動裝置攝像鏡頭偵測手部21個關鍵點，利用向量夾角公式來幫忙計算關鍵點間形成的線，可以得出手指彎曲的角度，依所得的角度來判斷使用者的手勢，並測試在不同手勢習慣下辨識的準確度。經實驗證實，手勢數字0~9

辨識準確度可達98%，並將辨識結果透過低成本的ESP8266微控制器晶片進行居家智慧家電產品控制實現一物聯網裝置。

深入淺出聯邦學習：原理與實踐

為了解決智能家居系統google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

物聯網產業之數據保護與管理責任

為了解決智能家居系統google的問題，作者陳嘉容 這樣論述：

物聯網產業暨其應用的蓬勃發展，讓物聯網數位安全的問題逐漸浮現。本文以應用實例探討物聯網產業衍生之數據權利與利用，暨其產生爭議之不當保護案例。而自數據識別與數據保護責任出發，數據客體之掌控可能跨層次地存在於產業生態圈中同一企業中，企業試圖將其營業效益最大化的同時，對數據保護的影響力道與侵害可能性也將擴大；反之，對生態圈促進保護責任的影響效益也越高。本文以物聯網產業所觸及之數據可能包含機械設備生成之使用數據、用戶個人資料，以及異業合作之營運資訊，藉由美國、歐盟及我國關於數據保護及物聯網相關法規作探討數據保護與數據管理責任，尤其在數據隱私上，論及政府塑造之監管機制易因缺乏全球之互操作性，各個國家或

區域皆可能個別發展自己的法律和監管框架，加劇了發展中產業監管複雜性。物聯網服務供應商面臨的重要挑戰是，對應隱私和數據保護的法律正在蓬勃發展，尚未有一致的價值取捨，也無法全面涵蓋新型態之利用情境，法律的制定有時候還可能標準不一。在數據保護責任落實上，若未使企業經營者認知並整合至企業責任深化的管理，將顯有未盡之處，復以數據資安維護責任將企業數據治理，區分為法遵與內控應變管理、顧客管理，以及生態圈管理責任，使作為相較於政府單位推動公共政策，參考國際性產業指引，由反應更為敏捷的物聯網企業著手落實數據保護與管理責任。