自動控制入門的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

FLAG`S 創客‧自造者工作坊 10+ 實驗(「Arduino 超入門: 創客‧自造者的原力」書+實驗套件)

為了解決自動控制入門的問題，作者章奇煒 這樣論述：

　　每個人都有『如果我可以自己做出...來！』的夢想, 但是這已經不再是夢想, 全世界有許多人都已經使用 Arduino 製造出心中的夢幻裝置, 不論是語音遙控電燈、自動寵物餵食器、跳舞機器人、四軸飛行器, 或是電子鋼琴音樂盒, 創意奔放無上限, 他們就是時下最潮的創客●自造者 (Maker)。現在, 你也可以變創客, 我們幫您準備好了入門第一步與 Arduino 相容的電子 DIY 套件, 不用奔波電子材料行採買元件, 不必擔心上網買錯零件, 不需啃完大部頭的電子電路教科書, 一盒搞定, 立刻激發你的創意原力。 　　 　　本套件內含 UNO R3 Arduino 相容板, 以及實驗教學手

冊, 開箱後立即可以動手照著操作, 實驗中所需要使用到的各式電子元件也都隨附在套件中, 讓學習過程不中斷, 一路照著說明組裝電路, 撰寫程式, 完成十多個精心設計的範例, 不但能夠學會 Arduino 基礎技術, 還能製作出像是光感應自動燈、沖咖啡水溫自動通知, 以及尿布尿濕警報器等等好玩又實用的裝置。   　　本產品特別設計使用兩種開發環境, 對於有程式設計經驗者可以採用 Arduino 官方的開發環境以 C++ 撰寫程式, 如果是完全的初學者, 則可以使用旗標科技特別設計的 Flag's Block 圖形化積木開發環境, 操作方式和 Scratch 一樣, 只要拖拉組合積木, 用滑鼠就可以

寫程式。教學手冊也配合兩種開發環境, 採雙手冊合訂本, 不管使用哪種開發環境都可以照著手冊學習, 降低學習門檻。   本書特色   　　※※※ 範例程式免費下載網址: www.flag.com.tw/maker/download.asp ※※※   　　□ UNO R3 Arduino 相容板 + 電子元件 + 教學實驗手冊一盒搞定 　　□ 十多個實驗範例, 一一學會 Arduino 基礎技術 　　□ 涵蓋光感應自動燈、沖咖啡水溫自動通知, 以及尿布尿濕警報器等實用範例 　　□ 每個實驗都有電路圖與實體接線圖, 確保接線無障礙, 又能學會閱讀電路圖 　　□ 電子元件基本原理說明, 既能做出實驗

, 又能瞭解為什麼 　　□ 程式設計概念說明, 不是程式設計高手也能懂 　　□ Arduino C++ 與 Flag's Block 圖形化積木雙開發環境, 初學入門最快速   　　創客●自造者存在於每個人的內心, 在 21 世紀已蔚為潮流。在此創意無限的年代, 我們一起來激發創新的原力吧！

自動控制入門進入發燒排行的影片

機構玩具設計與研究：以射擊玩具[攻城]創作為例

為了解決自動控制入門的問題，作者彭一川 這樣論述：

摘要本研究運用機構設計專長，創作一款實體玩具與遊戲。由兩組砲塔、兩組砲塔控制搖桿、遊戲場域與目標骰子所組成之射擊對戰玩具。標準規格直流電池供電，搭配簡易邏輯電路，達成單一直流電源，控制直流馬達正、逆轉之功能。本玩具開發無軟體與軔體之應用，名為[攻城]玩具。研究過程中，邀請孩童共同參與機構設計、組裝、邏輯電路實驗與測試。完成實體作品後，研究者針對[攻城]玩具開發，設計兩款桌遊與滿意度問卷。[攻城]實體玩具讓操作者體驗射擊與裝填子彈的樂趣。研究者搜集整理操作後滿意度問卷後，評估[攻城]玩具設計結果滿意度。本研究結果顯示：(1)選用鋁合金材料開發[攻城]玩具，可提供穩定的機械結構。(2)凸輪結構，

可運用在板機機構設計，並提供良好的子彈射擊功能。(3)以PU管材作為軸聯結器，可簡化機構設計與降低成本。(4)彈簧K值實驗與公式計算所得之K值極為接近。(5)子彈射程實驗結果，為遊戲場域尺寸定義之重要指標。(6)應用簡易邏輯電路設計，可簡化電路與降低成本。(7)完成實體[攻城]玩具射擊平台的開發，透過滿意度問卷調查，參與者對於設計結果的滿意度，呈現正面評價，並提供寶貴意見。(8)孩童參與[攻城]玩具開發後，能以[攻城]玩具為基礎，設計遊戲。本研究創作之[攻城]玩具，除了讓操作者觀摩機構設計成果與遊戲操作外，更提供一個射擊對戰遊戲實體平台予機構設計與玩具開發愛好者，持續投入推展與開發更多樣化有趣

的遊戲及應用。關鍵詞：砲塔、控制搖桿、直流馬達、邏輯電路、凸輪

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決自動控制入門的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律