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JuBo是一个数据驱动、具有学习能力的物联网关。JuBo的目标是让智能设备快捷高效的联网。JuBo是开源的。
对于JuBo来说，所有的智能设备或者传感器都被定义为Thing，设备的功能被定义为Service，功能的属性定义为Property。Thing + Service + Property唯一确定了一个设备的某个功能属性，是JuBo中最小的控制单元。例如电灯提供了照明功能，有亮度和颜色两个属性，那么在JuBo中就表现为bulb + lighting + brightless和bulb + lighting + color两条记录。所有对这个电灯的管理、控制和智能都是基于这两条记录的。也就是说，JuBo所有的功能都是基于设备功能属性记录的，即数据驱动的。
设备接入需要完成以下步骤：
确定设备对外提供的功能属性（这个工作在开发阶段完成）
设备通过对应物联网协议的Connector连接上JuBo
初始化并注册设备（设备描述、厂家描述等信息）
注册所有功能属性并订阅（Sub）设备本身的功能属性
功能属性记录保存在数据库中，数据库只能通过DDP Service操作
在Web页面或CLI修改某个功能属性
修改值保存到数据库中，触发数据变化事件
订阅（Sub）了该功能属性的设备触发相应的动作
设备完成最后修改动作 比如用户在Web页面上修改了电灯的颜色，那么颜色值存入数据库并触发数据变化事件，由于电灯在接入的时候Sub了自己的功能属性，因此颜色值变化触发的事件会传达给电灯设备，最后由电灯完成颜色的改变。
JuBo的智能学习分为两种，一种是行为链学习，另一种是大数据学习。
所谓的行为链学习，就是把每一个属性的改变看成用户的行为，并且定义满足什么条件的行为产生关系，当该条件再次发生时，前面的属性改变将触发后面的属性发生变化。 比如定义间隔时间少于1分钟的两个行为产生关系，那么行为链学习就是这样的：
属性A改变，1分钟内属性B也发生改变，此时JuBo认为属性A和属性B产生了关系——A触发了B
JuBo记录A和B的属性值，并创建A和B的关系
当A的属性值发生变化时，JuBo查找所有匹配此属性值的A的关系
匹配A和B的关系，修改B的属性值为记录的属性值，完成A触发B的动作
行为链学习在智能家居中比较适用，比如你晚上下班之后开门、开灯、然后打开热水器烧水，接着打开电视看体育频道、等水烧热后洗澡。当JuBo完成行为链学习之后，某晚你下班后打开门，就会发现灯自动打开、电视机自动打开并播放体育频道，热水器开始烧水，当水烧热之后你会收到提醒去洗澡。后面这些行为都在门打开之后自动进行，这就是行为链学习。
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