本文介绍了如何使用AWS Lambda、神经网络和物联网中间件实现SDT（Software-defined Things）。通过Lambda服务和IOT middleware，当温度/压力超出阈值时，会触发设备响应。以树莓派为例，利用python GPIO库接收云端更新的配置文件，改变GPIO引脚状态，从而控制外设如蜂鸣器或灯。通过修改配置文件，可以实现不同设备的远程控制，如定时开关灯或启动咖啡机，体现了软件定义物件的理念。
前面SDT（software-definedThings)一节我提到物联网设备自定义的概念，今天我们就来讲讲一个软件定义物件的实现案例
在(Lambda+neuralnetwork for IOT MachineLearning)一文中，我介绍了AWS的Lambda服务跟开源预测包Brain相结合，实现对温度/压力组合的预测，一旦超出阀值，则由IOT中间平台ThingFabric（这里其实没有条件限制，我觉得我们公司要做的IOTintelligence platform也类似这样一个middleware）推送信息给设备，以控制设备作出响应
Cloud端AWSlambda脚本发给IOTmiddleware platform的message格式在前文中形如
{"alarm":0.8217286279146672，value:{"t",120,"p":320}}，在这里我们改{"device_name":"deviceof zmc", device"file":"thing.conf"}
thing.conf是存储在亚马逊存储云S3下的设备定制文件，比如执行awss3 cp thing.conf s3://bucket/thing.conf
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