智能家居缺點的問題，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

實體店求生手冊：電商無法突破的瓶頸!取代不了的體驗行銷，將如何發生作用?線上做不到服務是什麼?將如何把客人拉回線下?

為了解決智能家居缺點的問題，作者黃會超 這樣論述：

電商的弱點★會是實體店的生機嗎？ 　　⇨退貨很麻煩──而且「體驗」無可取代 　　⇨喜歡立刻帶回家──不用等物流 　　⇨有溫度的服務──而非制式罐頭回應 　　產品‧場景‧服務‧情感‧智慧 　　重塑實體店競爭優勢，將客流轉為購買力！ 　　◎後疫情時代，實體店反而更有競爭力？Why！ 　　防疫時期，許多人由於各種考量，而選擇電商補貨。雖然這也凸顯出電商的優勢，但電商的弱勢，諸如退貨麻煩、無法確實確認商品的樣貌、或者服務型商品難以提供，這些缺點也在防疫時期被最大化凸顯出。 　　而在後疫情時代－－報復型消費，正是實體店反攻的好時機！ 　　◎趨勢！巨型電商紛紛瞄準線下，Why！ 　　許

多電商巨頭紛紛進軍線下實體門市，為什麼？ 　　因為與電商相比，實體店最大的優勢在於體驗，這也是電商最難克服的先天缺陷。不管是什麼樣的照片或文案，畢竟都仍與實際體驗有一段距離；也就是實際上，當進入實體店競爭的領域後，誰的店更好玩、更有趣，誰的商品、服務更新奇、更有特色，誰的活動參與性更強、體驗更優，誰就能吸引更多、更長期的顧客，也就有更多的勝出機會。 　　實體店如果能憑藉先天優勢，抓住機遇，將體驗行銷做到極致，必能在紅海中殺出一片藍海。 　　◎實體店王－－如何在電商時代持續稱霸？！ 　　產品為王：鼎泰豐、壽司之神不敗的「工匠精神」 　　場景營造：宜家(IKEA)完美詮釋生活理念 　　極致

服務：好市多（Costco）經營「超級用戶」 　　情感訴求：海底撈貼心服務「以客為尊」 　　智能搭配：星巴克「O2O」機制，將線上客群導流回線下 　　換句話說，實體店王最大的秘訣－－可說是極致的體驗經濟。體驗經濟是一種場景經濟，它的最佳載體就是實體店。如今，人人都是「體驗官」，基於體驗經驗的體驗行銷，是實體店重塑競爭優勢的秘密武器。無論虛擬現實技術如何演進，虛擬終歸是虛擬，永遠替代不了現實。線上選、線下買，是不變的主流！  

智能家居缺點進入發燒排行的影片

以紅外線感測技術實現電子手勢門鎖之探討

為了解決智能家居缺點的問題，作者劉勝芳 這樣論述：

門鎖的起源從古至今已存在三千多年，以往開鎖均需要鑰匙，倘若鑰匙遺失就需要請鎖匠開門，這樣不但浪費許多寶貴的時間也浪費金錢，隨著科技的發展，開始有了以各種生物特徵辨識的門禁系統，這種方式雖然帶來了便利，但卻無法真正保證家主的安危及財產，萬一歹徒以偷襲方式要脅房主開門，不僅來不及請求支援，一旦惹惱歹徒，有可能造成屋主自身的安危。本論文主要目的是以手指手勢開鎖之電子手勢門鎖，此門鎖利用紅外線進行手勢偵測，偵測後的每一組手勢都會送到中央處裡單元進行判斷，若偵測到連續三組手勢與預先自行設定之三組手勢完全一樣，則門鎖就會立即開門；倘若開門手勢連續三次錯誤，本鎖會以內部設置的蜂鳴器發出警報聲，並自動撥出電

話通知屋主。本鎖還具有遭受脅迫模式，屋主受生命安危被脅迫必須開門時，將連續三組手勢反序輸入，門鎖會照常開門，但同時會以靜音方式自動撥出電話通報警方趕到現場。

5G+AI智能商業：商業變革和產業機遇

為了解決智能家居缺點的問題，作者王寧 這樣論述：

隨著5G的商用，人類將進入一個將移動互聯、人工智慧、大資料、智慧學習整合起來的智慧互聯網時代。   在5G時代，人工智慧、大資料和智慧學習的能力將充分發揮，並整合成強大的超級智慧體系。這個體系將改變生活的方方面面，生活、娛樂、教育、醫療、金融……5G時代，如何孵化智慧商業？目前成功落地的產品有哪些？如何實現真正的商業落地？……   本書並非科普型的理念型產品，而是與行業深度融合，所有這些問題都會在本書中找到答案。

基於單毫米波雷達之精確人數計算

為了解決智能家居缺點的問題，作者徐秉豐 這樣論述：

在近幾年全球授新冠肺炎疫情的持續影響之下，已經嚴重改變人們的生活習慣，很多活動不得不取消，工作和上課不得不改成線上作業，因為待室內時間的增加，也開啟智能家居的市場，應用於家庭、公司行號、醫院、療養院的室內定位、姿態識別、利用科技完善醫療照護都成為主要研究的重點，然而若是有好的人數偵測系統就可以使智能家居與醫療照護更加完善，例如在醫療照護中若是在環境只有一人則可以啟動跌倒偵測以防意外的發生，但若是兩人的話可以判定有人在則不啟用此能。在人工智慧迅速發展的情況之下，可以利用影像資訊識別完成高精度的人數偵測，但往往影像識別卻在隱私保護及環境光線有很大的影響，所以在本篇論文我們使用毫米波雷達來突破這些

外在環境的影響，毫米波雷達的技術日益提升，也因為它的非穿戴、非侵入、高隱私成為很多應用的首選。本論文使用毫米波雷達所產生的三維空間點雲來進行人數偵測，普遍利用點雲做人數偵測的方法當中都是使用聚類演算法，聚類演算法的好處在於不需要預處理的資料就可以完成分析，但其最大的缺點為每一筆的資料所使用的參數不盡然會相同，也因為主要是利用「密度」來區分人數，所以當人靠近在一起時會導致人數混淆，而在本文中我們提出了特徵提取演算法，將在不同雙人靠在一起時也擁有圹圵圮圴圥的準確率，成功克服當雙人靠在一起會混淆的情況。在有效解決雙人靠在一起混淆的狀況下，可以應用在療養院這種幾乎都是看護與年長者的地方，在系統判斷只有

一人時可以開啟跌倒偵測系統，以免年長者跌倒後因沒有及時救治而造成無法挽回的遺憾。