soyal門禁系統的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

智慧建築之系統整合研究

為了解決soyal門禁系統的問題，作者施宏坤 這樣論述：

智慧建築評估手冊將智慧建築定義為『智慧建築是應用網路，監測設備及系統整合等技術，讓建築物達到自動感知、分析及回應等功能，並在規劃設計之初，事先考慮使用者需求，提供需要的服務及後續維護管理的方便性，使建築物在完成之後，可以有最佳化之組合與運轉，以滿足使用者對安全、舒適、便利、效率的需求，並達到節能與降低維護管理人力經費之目標』（廖慧燕， 2016），而「智慧建築標章」的評估內容又分為資訊通信、安全防災、健康舒適、節能管理、綜合布線、系統整合、設施管理及智慧創新等八大指標(王建榮，2016)。分析八大指標後可發現系統整合為整座智慧建築的核心，而其主要訴求其實就是期望建築物能具備自動感知、主動回應

、高效節能，並且滿足使用者對安全、舒適、便利、易維護的需求。唯有將各大管理及監控系統完美整合才能達到讓建築物自我運轉、自我維護保養，還能讓使用者用的舒適與低負擔的目的。所以本篇論文將直接探討智慧建築的門禁系統、監視系統、自動控制系統、停車場管理、訪客管理、大樓導引與物業管理各大系統之間的跨界整合具體實現辦法。

在基於OM2M的異質門禁系統中應用深度強化學習的快取替換方法

為了解決soyal門禁系統的問題，作者張宸翊 這樣論述：

隨著物聯網迅速的發展，越來越多的資料在裝置與伺服器間傳輸，造成伺服器及網路的負載跟著增加。霧運算 (fog computing) 的出現是為了減少雲端伺服器的負載和網路頻寬的瓶頸。由於霧計算的階層式概念，衍生出內容快取的研究議題，包括DNS快取、Web搜尋快取等。然而，這些關於內容快取 (Content Caching) 的研究並沒有考慮在不同的內容大小時同時使用 Belady’s algorithm (理論上的最佳內容快取演算法)。本論文將研究在基於 OM2M 的異質門禁管理系統中探討考慮不同內容大小的快取替換策略。我們提出了一種用於快取替換的深度強化學習 (DRL) 模型，以降低快取的未

命中率。通過我們的DRL模型，我們利用兩個回放記憶庫 (replay memory) 實現了延遲獎勵 (delay-reward) 機制並整合在線學習 (online learning) 和離線學習 (offline learning)，克服了無法取得未來資料的困難。實驗結果顯示，與幾種傳統的啟發式快取替換方法相比，我們提出的方法在相同內容大小和不同內容大小的環境中的原始快取命中率分別提高5.7%到 23.9% 和 9.4% 到 22.3%。此外，我們還評估了其他同樣基於深度強化學習的快取替換研究中的不同獎勵函數，以證明我們提出的獎勵函數的優勢。最後，我們通過消融實驗 (ablation ex

periment) 討論了各種特徵對 DQN 模型的影響。