middleware例子的問題，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

基於合作賽局理論的LED照明調控機制

為了解決middleware例子的問題，作者游竣崴 這樣論述：

　　隨著科技發展伴隨用電量的增加，人們環保意識抬頭，近年來有越來越多關於能源分配的議題，政府也提出多項關於節約能源的計畫。有鑑於物聯網技術(Internet of Things)的快速發展，日常生活中的物品可以透過網路連線進行溝通，例如智慧農場、智慧家庭、智慧電錶，這些例子透過物聯網技術監測環境的變化，不僅達到節約能源的效果，也降低了人力與時間成本。在本碩士論文研究中，我們模擬智慧農場的能源管理情境，並結合賽局理論與物聯網技術，設計了一套能源分配調光系統。為了使調光系統更加準確並增加智慧農場節約能源的效率，此系統另外導入並整合低功耗通訊技術傳輸、合作賽局理論Shapley value、能源監

控裝置等。　　在本論文的實驗中，首先我們在設備端透過多種物聯網感測器(如色彩感測器、電子計量器)感測環境濕度與光源的變化，再經由閘道器透過IBM的訊息佇列遙測傳輸(MQTT)將感測數據上傳至物聯網平台Node-RED，進行資料的建立與儲存並將數據視覺化，建立使用者介面存取所需的資訊並能讓使用者遠端操控進行控制與管理。我們也導入了賽局理論中的合作賽局模型Shapley value，透過資源分配的概念讓區域內的人工光源相互制衡，除了讓區域內的光源達到穩定輸出，也能偵測室內光與室外自然光，達到與太陽光互補的狀態，進而節省能源的消耗。我們可以設置環境所需要的光照區間，透過色彩感測器週期性的偵測環境光源

，系統將自動判斷當下是否需要進行調光，再經由賽局理論模型，計算出各區域最適合的PWM調光值，達到調光的即時性、人工光源的穩定性以及能源消耗的最佳化三者之間的平衡。　　本論文基於物聯網技術的實驗設計，我們希望能讓管理者隨時隨地監控實驗環境，並讓系統即時偵測室內外部環境光源，同時達到給予植物所需光照及節約能源，實現最低成本能源消耗的理想。在未來的研究，我們期許能在智慧農場中，將本實驗結合能源管理系統(HEMS)實現在真實場域，同時給予植物與作物足夠光照並減少場域的照明設備功耗。

通過霧運算實現物聯網系統可擴展性

為了解決middleware例子的問題，作者李沅翰 這樣論述：

隨著聯網裝置的增加，它們將導致部署在雲端的物聯網系統嚴重壅塞，雖然可以藉由擴充雲端的方式來應付更多資料請求，但不足以滿足一些需要低延遲的物聯網應用，霧運算，身為雲運算的邊緣，不但可以減輕雲端的壅塞問題，並且可以利用其靠近物聯網設備的特性為關鍵服務提供低延遲。在本研究中，我們提出 (1) 利用全球物聯網標準oneM2M作為媒介連接雲運算和霧運算，(2) 利用交通分流器攔截需要低延遲的物聯網資料並將其導至霧運算處理，以及(3) 在雲運算和霧運算部署獨立的擴充性機制。 我們利用智慧醫院為例子來展示並且驗證了我們的擴充性設計，證明了我們提出的系統在延遲、CPU使用率以及能耗，比起只有霧運算或雲運算的

系統，可以達成更好的擴充性結果。