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物聯網之智慧商務
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內容簡介 ★中華企業資源規劃ERP學會認證教材-適用多元選修及彈性課程★ ◆這是一本物聯網的入門教材，內容具備物聯網基礎知識，可做為概念建立之入門教材，適用商管群多元選修。 ◆從物聯網基本概述開始，說明物聯網科技在物流、運輸等產業自動化如何運行，進一步以實際案例探討商務模式創新應用，最終運用雲端服務、大數據分析來做社群行銷。 ◆本書以輕鬆、有趣的撰寫風格，以生活、時事、新聞、案例來取代定義、原理、原則，將看似複雜的物聯網結構以豐富的範例代替枯燥的理論，說明其理論與實務應用。 ◆本書以投影片教學為架構，每一頁即為一張投影片的概念，每一頁就是一個獨立主題，內容亦前後連貫，教學過程更生活化、趣味化，並能與學生作互動。 ◆使學生能從「注重實例學習，培養實務體驗能力」；並配合時事及個案研究方式進行，提昇學生興趣。 ◆期中、期末可搭配分組討論、選定主題、蒐集資料、簡報製作及上台報告，進行專題實作活動，最後成果並能上傳學習歷程。 目錄 單元1：物聯網概論 單元2：物聯網之物流、運輸自動化 單元3：物聯網之商務創新 單元4：大數據應用案例-28個案例 單元5：雲端應用服務
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本書特色 1.精簡清晰的圖形與表格，讓讀者在最短的時間內瞭解通訊系統。 2.理論與實務並重，讓讀者在實體線路中發掘通訊原理。 3.詳述目前全球最新的數位通訊概況，讓您跟的上快速變遷的通訊腳步。 內容簡介 全球最新的數位通訊概況，完整的數位通訊架構，初學者或專研者 均可由本書得到諸多收穫，且對大哥大系統與現代數位通訊架構有 一完整清晰的觀念。本書適用於科大電子、電機系「數位通訊系統」課程使用。亦適合業界及一般工程技術人員參考使用。 目錄 第1章 通訊系統頻道規劃與電波特性 1-1 簡介 1-2 近期通訊發展歷史 1-3 各國通訊系統頻譜分佈 1-4 電波之分類與特性 1-5 通訊標準之訂定機構 第2章 天線特性與應用 2-1 簡介 2-2 電波傳播路徑 2-3 天線結構 2-4 天線之水平角度規畫 2-5 天線之垂直角度規畫 2-6 通訊距離的衰減估算(Link budget) 第3章 介面訊號改善方式 3-1 簡介 3-2 2G 訊號量測指標 3-3 3G 訊號量測指標 3-4 空氣介面優化方式 3-5 4G 訊號量測指標 3-6 5G 訊號量測指標 第4章 數位通訊系統多工擷取技術 4-1 簡介 4-2 2G-FDMA+ TDMA 4-3 3G-CDMA 4-4 4G-OFDMA 4-5 5G-OFDMA 4-6 2G/3G/4G/5G 多工技術比較 第5章 網路設計注意事項 5-1 簡介 5-2 方位角量測工具﹒指南針注意事項 5-3 基地台選址 5-4 交遞過程 5-5 特殊現象 第6章 數位通訊訊號處理 6-1 簡介 6-2 手機的基本架構 6-3 訊號處理流程 6-4 取樣理論與AlD轉換 6-5 聲音訊號壓縮 6-6 循環冗碼(CRC)與訊號加乘特性 6-7 卷積編碼(Convolution Coding) 6-8 交錯置 6-9 加密 6-10 形成傳送格式 6-11 解碼(Decode) 第7章 2G-GSM/EDGE 系統架構 7-1 簡介 7-2 網路架構 7-3 訊號處理流程 7-4 空氣介面的訊號通道 7-5 手機通話流程 7-6 GPRS 特性(2.5G) 7-7 EDGE 與GSM 調變方式 7-8 GSM 完整時槽配置 第8章 3G-CDMA2000系統架構 8-1 簡介 8-2 網路架構 8-3 訊號處理流程 8-4 空氣介面訊號通道 8-5 CDMA2000 1x EV-DO 高速封包傳送 8-6 CDMA2000 的更新進化 第9章 3G-WCDMA系統架構 9-1 簡介 9-2 網路架構 9-3 訊號處理流程 9-4 空氣介面訊號通道 9-5 手機通話流程 9-6 HSDPA 特性(3.5G) 9-7 HSUPA 特性(3.75G) 9-8 HSPA 的更新進化 第10章 4G-WiMAX系統架構 10-1 簡介 10-2 網路架構 10-3 訊號處理流程 10-4 空氣介面訊號通道 10-5 WiMAX之展望 第11章 話務量評估及其他技術 11-1 簡介 11-2 話務容量基本認識 11-3 話務容量單位與定義 11-4 話務容量與阻塞率 11-5 衛星定位系統(GPS) 11-6 GPS 訊號結構 11-7 GPS 運作方式 第12章 4G-L TE advanced 系統架構 12-1 簡介 12-2 網路架構 12-3 LTE 版本之演進 12-4 LTE R8 特色 12-5 LTE R9 特色 12-6 LTE R10 特色 12-7 LTE R11 特色 第13章 loT物聯網 13-1 簡介 13-2 物聯網loT 13-3 LPWAN技術 13-4 NB-loT窄頻物聯網 13-5 Cat-M11 LTE-M高速物聯網 13-6 物聯網的演進 第14章 5G NR 14-1 簡介 14-2 5G之三大領域 14-3 5G三大領域之特色表現 14-4 eMBB之七大技術 14-5 uRLLC介紹 14-6 mMTC介紹 14-7 R17之新規格－邁向6G衛星通訊
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【簡介】 整合最熱門的 AI、物聯網與雲端運算 以 AWS 整合 ESP32-CAM 為例，進行車牌辨識實作！ 本書的內容主要結合了三大元素：人工智慧、物聯網設備與雲端運算。隨著人工智慧的爆發式成長，人工智慧的應用已經遍及影像、影片、聲音、對話、文章等領域，而公有雲已經將人工智慧的開發或是應用封裝成完善的服務，對於人工智慧的模型開發者或是應用開發者而言，只需要去熟悉、了解開發框架，就可以快速應用人工智慧的技術；不需要再花時間在購買GPU，安裝驅動、安裝開發框架等基礎環境搭建的無關事務上。 本書以 Python 為主要開發語言，ESP32-CAM 作為物聯網設備，接著介紹 AWS 雲端基礎建設與機器學習的相關服務，最後將 AWS 文字∕人臉辨識與 ESP32-CAM 進行整合，完成一個結合物聯網設備、雲端運算與人工智慧的應用系統。 本書可以學到哪些知識 。Python 基礎概念 。介紹單晶片 ESP32-CAM 。使用 MicroPython 開發 ESP32-CAM 。AWS 基礎設施服務 。Amazon API Gateway 。AWS Lambda 。Amazon DynamoDB 。Amazon S3 。Amazon Rekognition 。網際網路基礎 。HTTP Request/Response 本書適合的「讀者族群」 a.【自學者】適合用於自學 Python 程式語言。 b.【自學者】適合用於自學 AWS 雲端運算。 c.【自學者】適合用於自學 ESP32-CAM。 d.【自學者】適合用於在 AWS 雲端中探索職業生涯的人。 e.【自學者】適合用於在公司內部部署 IT 或雲端，但對 AWS 雲端不熟悉的人。 f.【自造者】適合想體驗自造精神或雲地與軟硬體結合。 g.【教育者】可以作為大專院校畢業專題的教學教材。 h.【教育者】可以作為大專院校雲端運算、物聯網與人工智慧實作的教學教材。 本書結合AI人工智慧、物聯網設備與雲端運算，以AWS整合ESP32-CAM為例，進行車牌辨識的應用實作。 【目錄】 CHAPTER 01 Python 基礎 1.1 Python 說明與開發環境 1.2 Python 基礎語法 1.3 Python 基本資料類型 CHAPTER 02 Python 流程控制 2.1 Python 分支控制 2.2 Python 函數與模組 CHAPTER 03 網路程式開發概念與實作 3.1 網際網路模型 3.2 HTTP 請求∕回應格式 3.3 HTTP 範例–使用 flask 與 telnet CHAPTER 04 ESP32-CAM 開發 4.1 ESP32-CAM 簡介 4.2 使用 MicroPython 開發 ESP32-CAM–使用圖形化工具 Thonny（Windows） CHAPTER 05 ESP32-CAM 基礎應用 5.1 使用 MicroPython 檔案存取–io 5.2 使用 MicroPython 控制燈號、撰寫 ISR–machine CHAPTER 06 ESP32-CAM 進階應用 6.1 使用 MicroPython 連接 Wi-Fi、同步 NTP 6.2 使用 MicroPython 安裝新模組與使用 6.3 使用 MicroPython 拍照 CHAPTER 07 AWS 基礎概念 7.1 AWS 雲端基礎 7.2 AWS 雲端安全 7.3 申請 AWS 帳戶 CHAPTER 08 雲端儲存–Amazon S3 8.1 Amazon S3 8.2 實驗：使用 Amazon S3 建立靜態網站 CHAPTER 09 雲端接口–Amazon API Gateway 9.1 Amazon API Gateway 9.2 實驗：建立 API Gateway–using mock CHAPTER 10 雲端運算–AWS Lambda 10.1 AWS Lambda 10.2 實驗：使用 GET 方法查詢資料–Lambda 10.3 實驗：使用 POST 方法上傳圖片–Lambda CHAPTER 11 雲端資料庫–Amazon DynamoDB 11.1 Amazon DynamoDB 11.2 實驗：讀取 EXCEL 檔並存入資料庫中 11.3 實驗：查詢資料庫中的資料 CHAPTER 12 雲端視覺辨識AI–Amazon Rekognition 12.1 Amazon Rekognition 12.2 人臉辨識從 Amazon S3 讀取 12.3 實驗：文字辨識從 Amazon S3 讀取 CHAPTER 13 整合實驗：車牌辨識從定義規格開始 13.1 整合實驗：車牌辨識–定義功能 13.2 實驗：後端–API Gateway 上傳圖片並使用 POSTMAN 檢驗結果 CHAPTER 14 後端實作–整合API + 資料庫 + AI 14.1 實驗：後端–API Gateway 設定車牌辨識選項 14.2 實驗：後端–觸動 S3 事件進行文字辨識 14.3 實驗：後端–API Gateway 查詢辨識記錄 CHAPTER 15 前端實作–ESP32-CAM + 網頁 15.1 實驗：前端–使用 ESP32-CAM 呼叫上傳圖片的 REST API 15.2 實驗：前端–使用 Web 用戶端 呼叫 REST API 附錄 A 參考資料
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