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# System prepended metadata

title: 2020/04/29

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# 2020/04/29
##  餐廳訂位
EZTABLE
EZTABLE專注於O2O（在線到離線）策略，旨在吸引在線用戶並將他們定向到離線領域的實體店
使用Cookie來儲存用戶端的資料，可以線上付款
線上付款流程舉例(apple pay):
1. iPhone加密支付訊息傳遞 ► 商店傳送加密支付訊息供ECPay ► 銀行確認交易額度
2. 銀行回傳交易授權結果 ► ECPay回傳交易授權結果 ► 商店回傳交易授權結果 ► 商店提供服務
3. 銀行結算金流給ECPay ► ECPay結算金流給商店


## 行動支付QR code(Quick Response Code)
EX:LINE PAY
* 付款方式:
1. 金額固定式
由店家輸入金額後產生的QR Code,再由顧客以手機掃描
2. 顧客輸入型
由顧客掃描QR Code後自行輸入金額的方式
* LINE Pay mini(攜帶型整合式行動支付收款機)
無線輕巧、開機即用，店員輸入消費金額後顧客掃描螢幕上顯示的QR Code, 或一卡通卡片感應，付款完成
![](https://i.imgur.com/inXwKpQ.png)

![](https://i.imgur.com/ACOBFhM.png)
* 付款技術 
LINE Pay使用二維碼（QR Code）或條碼（Bar Code）傳輸帳戶訊息，以便將資金轉移至指定通路商或個人。 LINE Pay要求在手機上設定指紋或6位數密碼鎖定。 用戶可以透過自銀行帳戶儲值金額至LINE Pay Money（原一卡通帳戶）或拍攝信用卡、簽帳卡照片、手動輸入信用卡、簽帳卡訊息以設定支付資金來源。
![](https://i.imgur.com/XzcHGI7.png)





## 消費習慣分析(推薦系統)

![](https://i.imgur.com/tERdbtJ.png)
![](https://i.imgur.com/xEVrymu.png)

## 居家物聯網(小米)
小米智能門鈴2:智能門鈴2 配備 PIR 人體感應傳感器，能 24 小時全天候不間斷偵測門前的異動，若發現有人逗留時將立即啟動拍攝短影片，並發送通知到手機提醒用戶可能有可疑人物在門外。 100° 超大的 PIIR 偵測角度，最遠可偵測距離達到 5 公尺。另外，也搭載新一代人工智慧晶片，能實時分析人形輪廓，有效減少環境、光線、飛蟲等引起漏拍或者誤判的問題。
PIR Sensor - Passive Infrared Sensor 其中 passive 術語名稱叫「無源」，又有被動的意思；
無源紅外線感測器，
世面上有個通俗的名字叫 -「人體感測器」
但其實他不只可以感測人體，還可以感測動物等
工作原理:
世界上所有的物體都會發出熱能又稱「遠紅外線 - (Far Infrared，縮寫FIR)」
遠紅外線為不可見光，當中生物體可以以「熱」的形式感受存在。
因為人或動物（下簡稱目標物）都會發出熱能，
當目標物進入傳感器範圍，所發出的熱能會以紅外線的形式散發出來，
傳感器檢測到熱能與環境的溫度差，便開始輸出電位訊號，檢測目標物是否有運動的事件發生。
## 穿戴裝置(EX：小米手環)
種類：類與型態，穿戴式裝置可區分為五類，包括眼鏡式、手表型、穿著式、配戴式及貼附式，影片中主要使用手錶型。

目前市場以智慧手表和手環等產品最為常見；智慧眼鏡因隨時要帶在臉上，市場接受度仍有待克服。
![](https://i.imgur.com/iuRFe33.png)


核心應用與功能：智慧手表的關鍵功能在於與智慧機或其他智慧裝置進行資訊連結、來電顯示與語音辨識、運動監控等，影片中所展示的功能有健康提醒、連線智慧運動鞋，並使用運動監控上傳APP。

所使用的傳輸技術：有WIFI和藍牙。

## 語音助理(NLP) @使用的技術
語音助理如Google Assistant,主要由NLP(Natural language processing)自然語言處理、語音識別、語音合成，用以提供用戶幫助，通過語音控製家庭自動化設備和媒體播放，還可以使用口頭（口語）命令管理其他基本任務，例如電子郵件，待辦事項列表和日曆，這些控制功能在Google Assistant中是由Google Assistant 調用Dialogflow來進行操作。

自然語言處理（NLP）是語言學，計算機科學，信息工程和人工智能的一個子領域，與計算機和人類（自然）語言之間的相互作用有關，尤其是如何對計算機進行編程以處理和分析大量自然語言數據,自然語言處理中的挑戰經常涉及語音識別，自然語言理解和自然語言生成。

自然語言處理（NLP）在近代的表示學習和深度神經網絡式機器學習方法在自然語言處理中得到了廣泛應用，部分原因是大量的研究結果表明，這種技術可以實現最新的結果在許多自然語言任務中，例如在語言建模，解析，等中。流行的技術包括使用單詞嵌入捕獲單詞的語義特性，並增加對更高級別任務（例如，問題回答）的端到端學習，而不是依賴於單獨的中間任務（例如，詞性標記和依賴性）的管道解析）。在某些領域，這種轉變帶來了NLP系統設計方式的重大變化，因此基於深度神經網絡的方法可以被視為不同於統計自然語言處理的新範例。

Dialogflow是一項屬於Google的開發工具，提供基於自然語言對話的人機互動技術`,向開發人員提供構建基於Google Assistant 虛擬助手的第三方應用程式`,目前，市面上有大量的裝置及服務使用以Dialogflow建構的語音與對話介面，包括 智慧型手機、穿戴式裝置、汽車、智慧音箱和其他智能設備。 同時它可以輕易地與14種不同的平台整合，亦支援語音通話服務的接入。
![](https://programmaticponderings.files.wordpress.com/2018/08/google-assistant-architecture-v2.png)

## 保險業-駕駛行為車險應用服務 UBI(Usage Based Insurance)

有鑑於傳統車險服務，僅評估駕駛的靜態資料（如性別、年齡），而忽略駕駛行為其實才是風險的重要因素，因此隨著資通訊技術的不斷演進與車聯網多元應用的發展，車輛的使用狀況都能夠被記錄下來，並且回傳至雲端系統進行數據分析，探勘出更多的行車危險因子，讓行車風險估算結果更貼近真實的用車狀態。
隨著車載資通訊技術的發展與物聯網應用的崛起，許多車內感測設備（如GPS、OBD-II、IMU）或智慧行動裝置，已被廣泛應用於車險服務。

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https://hackmd.io/m-UA84C6R0aYEWbAT5KKNQ