線上 物聯網（IoT） 培訓在 澳門

這個面向高級 IoT 開發人員和希望使用 n8n 自動化 IoT 流程和創建創新解決方案的智能家居愛好者的講師主導的現場培訓位於澳門（在線或現場）。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 為 IoT 工作流自動化設置和配置 n8n。
• 使用 n8n 節點和連接器集成 IoT 設備和平台。
• 實現自定義工作流程以自動化 IoT 任務和流程。
• 在 n8n 工作流程中使用 MQTT 和 REST API 等 IoT 協議。
• 監控、排除故障和優化 IoT 自動化工作流程。

6G是下一代無線通信標準，通過超高速連接、先進傳感和集成AI能力，旨在徹底改變物聯網生態系統。

本課程由講師指導，提供線上或線下培訓，面向希望理解和利用6G技術與物聯網應用新興交集的進階學員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 解釋6G背後的核心技術概念。
• 評估6G將如何重塑物聯網設備通信和架構。
• 評估跨行業的6G賦能物聯網用例。
• 制定將6G能力集成到現有物聯網解決方案中的策略。

課程形式

• 以概念爲中心的講座結合專家討論。
• 旨在強化關鍵工程原理的應用練習。
• 在指導環境中進行案例探索和場景分析。

課程定製選項

• 如需根據您的組織技術路線圖定製本培訓，請聯繫我們安排。

這種講師指導的現場培訓在 澳門（在線或現場）進行，面向希望應用 Federated Learning 來優化IoT和邊緣計算解決方案的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 在IoT和邊緣計算中的原理和優勢。
• 在 IoT 設備上實施 Federated Learning 模型以進行去中心化的 AI 處理。
• 減少延遲並改進邊緣計算環境中的實時決策。
• 解決與IoT系統中的數據隱私和網路限制相關的挑戰。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發人員、系統架構師和行業專業人士，旨在幫助他們利用Edge AI增強物聯網應用的智能數據處理和分析能力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Edge AI的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網設備設置和配置Edge AI環境。
• 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
• 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
• 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
• 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。

本次由講師指導的培訓在澳門（線上或線下）進行，面向中級物聯網開發者、嵌入式工程師和AI從業者，旨在幫助他們實現TinyML在預測性維護、異常檢測和智能傳感器應用中的應用。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解TinyML的基礎知識及其在物聯網中的應用。
• 爲物聯網項目搭建TinyML開發環境。
• 在低功耗微控制器上開發和部署機器學習模型。
• 使用TinyML實現預測性維護和異常檢測。
• 優化TinyML模型，提高功耗和內存使用效率。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級IT專業人士和業務經理，旨在幫助他們瞭解物聯網和邊緣計算在提高效率、實現即時處理和推動各行業創新方面的潛力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解物聯網和邊緣計算的原理及其在數字化轉型中的作用。
• 識別物聯網和邊緣計算在製造、物流和能源領域的應用場景。
• 區分邊緣計算與雲計算的架構及部署場景。
• 實施邊緣計算解決方案，用於預測性維護和即時決策。

嵌入式系統是爲執行特定功能而設計的專用計算系統，通常集成在更大的系統中。物聯網（IoT）是由嵌入傳感器和軟件的互聯物理設備組成的網絡，這些設備通過互聯網進行通信和數據交換。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望瞭解並應用嵌入式系統和物聯網概念的初級技術專業人員，課程內容涵蓋C語言和微控制器架構。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解嵌入式系統的架構和組件。
• 編寫並編譯用於嵌入式硬件交互的C代碼。
• 使用微控制器外設，如定時器和ADC。
• 理解嵌入式系統如何爲物聯網架構做出貢獻。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在實驗環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們進行安排。

本次培訓的目的是解釋5G網絡是什麼，以及它對智能技術的影響。我們將向您展示這些技術關係（5G/物聯網）的優缺點，並向您展示網絡的發展方向，這些方向從一開始就致力於智能世界。

培訓的目的是解釋什麼是智慧解決方案（物聯網、人工智慧、區塊鏈、虛擬實境Metaverse），並展示這些技術世界的優缺點。

技術進步和信息量的增加正在改變許多行業的業務模式，包括政府機構。由於移動設備和應用、智能傳感器和設備、雲計算解決方案以及面向公民的門戶的快速增長，政府數據生成和數字存檔率正在上升。隨着數字信息的擴展和複雜化，信息管理、處理、存儲、安全和處置也變得更加複雜。新的捕獲、搜索、發現和分析工具正在幫助組織從其非結構化數據中獲得洞察。政府市場正處於一個轉折點，意識到信息是一種戰略資產，政府需要保護、利用和分析結構化和非結構化信息，以更好地服務和滿足任務需求。隨着政府領導者努力發展數據驅動的組織以成功完成任務，他們正在爲跨事件、人員、流程和信息的依賴關係奠定基礎。

高價值的政府解決方案將由最具顛覆性的技術組合而成：

• 移動設備和應用
• 雲服務
• 社交商業技術和網絡
• 大數據和分析

大數據是智能行業解決方案之一，它使政府能夠通過分析大量數據（相關和不相關、結構化和非結構化）揭示的模式來做出更好的決策。

但實現這些成就遠不止簡單地積累大量數據。白宮科技政策辦公室的Tom Kalil和Fen Zhao在OSTP博客的一篇文章中寫道：“理解這些大數據量需要尖端工具和技術，能夠從大量和多樣化的信息流中分析和提取有用的知識。”

白宮在2012年設立了國家大數據研究與開發計劃，朝着幫助機構找到這些技術邁出了一步。該計劃包括超過2億美元，以充分利用大數據的爆炸式增長及其分析工具。

大數據帶來的挑戰幾乎與其承諾一樣令人望而生畏。高效存儲數據是這些挑戰之一。預算總是緊張的，因此機構必須最大限度地降低每兆字節的存儲成本，並確保數據易於訪問，以便用戶能夠在需要時獲取數據。備份大量數據進一步加劇了這一挑戰。

有效分析數據是另一個主要挑戰。許多機構採用商業工具，使他們能夠篩選大量數據，發現有助於提高運營效率的趨勢。（MeriTalk最近的一項研究發現，聯邦IT高管認爲大數據可以幫助機構節省超過5000億美元，同時還能實現任務目標。）

定製開發的大數據工具也允許機構滿足分析數據的需求。例如，橡樹嶺國家實驗室的計算數據分析組已將其Piranha數據分析系統提供給其他機構。該系統幫助醫學研究人員找到了一種可以在主動脈瘤發作前提醒醫生的鏈接。它還用於更平凡的任務，例如篩選簡歷以將求職者與招聘經理聯繫起來。

這種由 澳門 的講師指導式現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Edge Computing 來分散數據管理以獲得更快性能的產品經理和開發人員，利用位於源網路上的智能設備。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Edge Computing 的基本概念和優勢。
• 確定可以應用 Edge Computing 的用例和示例。
• 設計和構建 Edge Computing 解決方案，以加快數據處理速度並降低運營成本。

Internet of Things (IoT) 是一種網路基礎設施，它以無線方式連接物理對象和軟體應用程式，允許它們通過網路通信、雲計算和數據捕獲相互通信並交換數據。C 是一種通用程式設計語言，推薦用於IoT，因為它具有無處不在和低級程式設計優勢。 

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用C語言對物聯網解決方案進行程式設計。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 NetBeans 以使用 C 語言對物聯網系統進行程式設計
• 瞭解IoT架構的基礎知識
• 瞭解在物聯網系統程式設計中使用 C 語言的好處
• 使用 C 語言構建、測試、部署IoT系統並對其進行故障排除

觀眾

• 開發人員
• 工程師

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習

注意

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Internet of Things (IoT) 是一種網路基礎設施，它以無線方式連接物理對象和軟體應用程式，允許它們通過網路通信、雲計算和數據捕獲相互通信並交換數據。Java 是一種通用語言，以“一次編寫，隨處運行”而聞名。Java 因其便攜性和效率而被推薦用於物聯網。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用 Java 對物聯網解決方案進行程式設計。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置工具和框架 （Eclipse Open IoT Stack），以便使用 Java 對 IoT 系統進行程式設計
• 瞭解IoT架構的基礎知識
• 使用 Eclipse Open IoT Stack for Java 連接和管理 IoT 解決方案中的設備
• 使用 Java 構建、測試和部署IoT系統

觀眾

• 開發人員
• 工程師

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習

注意

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

聯網設備正在顛覆許多行業，電力公用事業也不例外。電力公用事業公司主要面臨來自物聯網發展的四大挑戰。

1. 機器、控制器、人機界面（HMI）、SCADA系統正越來越多地被供應商連接到雲端，他們承諾通過數據提供更多分析和洞察，以實現預測性和預防性維護。然而，關鍵資產的隔離政策意味着電力公司無法利用這些來自機器/控制器供應商的新物聯網功能。
2. 隨着太陽能和風能微電網成本的不斷下降，公用事業公司將很快看到發電收入的下降。爲了彌補發電收入的損失，公司必須積極開拓新的收入領域，如家庭能源管理即服務、能源存儲即服務、爲電動汽車充電提供電網服務、爲家庭之間的點對點（P2P）能源交易提供電網服務、家庭與微電網之間的能源交易、微電網與電池之間的能源交易等。所有這些都需要通過智能計量、智能電網和智能安全交易來實現，而只有通過像IOTA這樣的分佈式賬本技術（DLT）才能實現。此外，公用事業公司還在探索爲城市當局提供一些智慧城市服務。
3. 對於像大壩這樣的關鍵基礎設施，國際大壩委員會（ICOLD）希望看到大壩的結構健康監測（SHM）即時進行，以便在大壩、岩石或隧道即將坍塌的危險發生前提前通知可能受影響的人員撤離。
4. 另一個新興的收入領域是停車場的電動汽車充電——物聯網如何促進智能充電和智能停車？

在過去三年中，物聯網工程發生了巨大變化，主要推動力來自微軟、谷歌和亞馬遜。這些巨頭已經投入數十億美元開發更易於管理和安全的物聯網平臺。此外，物聯網邊緣在研究和部署中獲得了巨大的動力，成爲實際物聯網實施的唯一手段。5G有望徹底改變物聯網業務。這導致了物聯網研究資金的大幅增加。因此，對於任何實踐工程師來說，瞭解像AWS、谷歌和特別是微軟這樣的主要參與者開發的物聯網平臺是絕對必要的。

然而，上述平臺都沒有爲可擴展的物聯網提供詳盡或完全全面的解決方案。僅爲了將智能計量部署到數百萬家庭中，還需要額外的技術來保護智能電錶、無線電網絡、物聯網管理技術以及許多其他額外的安全服務。任何物聯網部署的策略、價格和安全性都必須是最優且可接受的。鑑於如此多的跨學科知識，任何公司都很難部署一個能夠滿足所有需求的團隊。

本課程旨在向關鍵決策者、開發人員和安全專家介紹在下一代電力公用事業業務中部署物聯網的挑戰、風險和實用方法。

此外，隨着可擴展的部署，管理數千個傳感器和連接的物聯網服務正在成爲一個獨立的工程研究課題。這一領域，正式稱爲託管物聯網服務，正在經歷快速增長，因爲可擴展物聯網的挑戰比構建它們更大。這包括固件/軟件更新的安全性、傳感器和系統的校準管理、連接問題的自動診斷、API故障的根本原因分析、分佈式系統的硬件和服務健康狀況跟蹤等。

課程目標

本課程的主要目標是介紹電力公用事業公司中物聯網實施的新興技術選擇、平臺和案例研究——智能計量、智能汽車、結構健康監測（SHM）、電力質量診斷和智能合約。物聯網所有要素的基礎介紹——機械、電子/傳感器平臺、無線和有線協議、移動設備與電子設備的集成、移動設備與企業的集成、數據分析和控制平面應用。

1. 物聯網技術棧：設備、網關、邊緣、邊緣雲、公共雲、物聯網數據庫、物聯網的Web和移動應用、集中式與分佈式物聯網
2. 物聯網業務生態系統，第三方設備管理，整個物聯網生態系統的風險管理
3. 物聯網的M2M無線協議——WiFi、SigFox、LORA、LPWAN、Zigbee/Zwave、藍牙、ANT+：何時何地使用哪種協議
4. 物聯網網關的基礎知識——風險、管理和生態系統
5. 移動/桌面/Web應用——用於註冊、數據採集和控制——可用的M2M數據採集平臺——AWS IoT、Azure IoT、Google IoT
6. 物聯網的安全問題與解決方案——所有技術棧的安全性審查
7. 企業物聯網平臺，如微軟Azure IoT套件、AWS IoT、Google IoT、西門子MindSphere
8. 智能計量、開放智能電網協議（OSGP）、ANSI C 2.18協議、家庭區域網絡（HAN）的NIST標準、Home Plug電力線聯盟、智能電錶的安全標準——IEC 62056
9. 分佈式賬本技術（DLT），如區塊鏈、HyperLedger和DAG（有向無環圖），用於智能合約、P2P交易、智能汽車充電
10. 物聯網在關鍵基礎設施中的應用，如大壩、變壓器、變電站、高壓線

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）面向希望安裝，配置和管理Kaa平臺以構建物聯網應用程式的開發人員和程式師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠使用 Kaa 為智慧設備和機器構建、開發、管理和實施物聯網應用程式。

在這個由 <lo> 講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何在設置、配置、監控和排除 Nginx 故障處理各種形式的 HTTP/TCP 流量時最大限度地提高 Nginx 的性能。涵蓋的主題包括如何配置 Nginx 中最重要的參數、操作系統和虛擬機以獲得 Nginx 中的最大值。