電子溫度計的問題，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 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決電子溫度計的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

電子溫度計進入發燒排行的影片

不同解凍方式對冷凍豬背最長肌物化特性及感官品評之影響

為了解決電子溫度計的問題，作者莊縉 這樣論述：

豬肉為國人動物性蛋白質主要攝取來源之一，因為富含營養，若保存不當時容易腐敗，故常以冷藏或冷凍來延長保存。冷凍肉必須先解凍以利後續加工及烹飪，流水、室溫及冷藏解凍等為常見之肉類解凍方法。為保持較佳品質及縮短解凍時間，因而發展出許多解凍方法。高週波 (radio frequency) 係利用交流電快速變換磁場使極性分子 (polar molecule) 產生震動或旋轉，藉由介電耗損 (dielectric loss) 自冷凍品內部產生熱量，進而解凍產品。工業應用時，高週波常用於產品回溫 (tempering)，即將冷凍品升溫至約–5至–1℃，主要用以部分解凍及分離冷凍品以利後續加工，待回溫後常搭

配流水解凍等加速產品完全解凍。本研究之目的為探討高週波回溫結合流水解凍 (radio frequency tempering combined with lotic water thawing, RFW) 與流水解凍 (lotic water thawing, LT)、室溫解凍 (ambient thawing, AT) 及冷藏解凍 (refrigerator thawing, RT) 等傳統解凍方法對冷凍豬里脊肉物化特性及感官品評之影響。試驗中使用三品種肉豬 (Landrace × Yorkshire × Duroc) 分切為7 cm寬之背最長肌肉塊，並於樣品中心置入連續式電子溫度計監測溫度

變化，經–18℃冷凍7天後，以RFW (27.12 MHz, 50 kW, 20℃)、LT (20℃)、AT (25℃) 及RT (4℃) 解凍至樣品中心溫度達4℃後，測定其物化特性及感官品評等，並以未經冷凍之冷藏肉作為對照 (control, CON)。試驗結果顯示，RFW、LT、AT及RT組分別需時125、135、240及815分鐘解凍。各解凍組之解凍失重與烹煮失重皆無顯著差異。RT組有較少之滴水失重及擠壓失重而水分含量較高；反之，LT及RFW組水分流失較多。色澤方面，L*值AT組較高，RT組最低；a*值所有組別間皆無顯著差異；b*值各解凍組皆高於CON組，RT組數值最接近CON組；彩度

(chroma) 各組間無顯著差異；LT及AT組有最大之色相角 (hue angle)。各解凍組之pH值皆低於CON組，且RT組最低。各解凍組之TBARS值與VBN值皆高於CON組，LT及AT組較高，RT及RFW組較低。各解凍組之蛋白質溶解度 (protein solubility) 皆低於CON組，且RT及RFW組較高，AT組最低。總生菌數AT組最高，其餘各組間皆無顯著差異。生肉品評方面，各解凍組之外觀喜好皆低於CON組；異色程度以LT及AT組最高；蛋白質腐敗氣味以CON及RT組最低；脂肪氧化氣味各組皆無顯著差異；總接受度以CON組最高，其餘各組間則無顯著差異。CON組之熟肉品評外觀最高，其

餘各組間無顯著差異；所有組別之蛋白質腐敗與脂肪氧化風味皆無顯著差異；多汁性以CON組最高，其餘各組間無顯著差異；總接受度則以CON組最高，其餘各組間無顯著差異。各組SDS–PAGE未發現各分子區間之蛋白質條帶變化。各解凍組之組織切片皆可觀察到組織受到冰晶損傷破壞，各解凍組之肌纖維面積皆小於CON組，肌纖維直徑以CON組最大，AT及RT組次之，LT及RFW組較低，且RT組有較接近CON組之組織結構。綜上所述，RT組有較長之解凍時間，但有較接近CON組之保水性、物化特性、總生菌數及感官品評等；反之，AT組有較高之TBARS值、VBN值及總生菌數且蛋白質溶解度較低。RFW組除了可以節省解凍之耗時外，

並可維持樣品較佳之色澤、較低之蛋白質與脂肪氧化程度及總生菌數等。生產者應視實際使用需求，選擇適當之解凍方法，確保豬肉食用品質與安全。

真空烹調：理論實務與案例(2版)

為了解決電子溫度計的問題，作者程玉潔 這樣論述：

　　這是一本現代廚師必學的技術手冊，也是值得隨身攜帶的烹調參考，更是餐廳管理者必備的經典專書。 　　「真空烹調」，近十來年已在臺灣廚藝界掀起風潮，吸引學界的關注和業界的學習運用。不僅成為全球餐廳與飯店主廚共同採用的重要烹調技術，甚至是打造美味菜餚的核心關鍵技術之一。 　　本書共十五章，包括真空烹調法的發展歷史、何謂真空烹調法、真空烹調之相關設備介紹、真空烹調的衛生與安全、加熱對蛋白質的影響、肉類的構造、加熱對肉質及蔬果的影響、真空烹調運用於家畜及家禽之考量；真空烹調之運用──牛、羊、豬、家禽、海鮮、蔬菜等。不侷限西餐，也成功將其導入中餐領域。從科學學理、各種食材特性、溫

度、人體對美味的生理反應、烹調手法的交互運用、廚房的營運流程、節能減碳、環保等重要議題，每一項都與真空烹調息息相關。 　　此書不僅是現代廚師必學的技術手冊，也是值得隨身攜帶的烹調參考依據，更是餐廳管理者必備的經典專書。  

無機聚合深色散熱塗料之開發

為了解決電子溫度計的問題，作者古竹君 這樣論述：

熱島效應(UHI)為造成全球暖化因素之一，而都市地區之瀝青鋪面與建築物之高吸熱特性加劇了熱島效應。為了解決上述問題，許多散熱或隔熱塗料相繼而生，然而其顏色多為淺色或白色，白天使用時亦產生眩光導致行人不便；長時間在戶外易因灰塵及外在汙染物而影響原有外觀，降低其散熱或隔熱性能；且顏色單一無變化性。因此本研究結合現今備受關注之無機聚合材料並添加深色粉體及功能性粉體製成無機聚合深色散熱塗料。 相較於市售有機深色散熱塗料，無機聚合深色散熱塗料之散熱效果較佳，且以添加黑色碳化矽之無機聚合深色塗料(編號IOBC-SiC20)有最佳散熱效果，其反射率為4.1 %，熱導率為2.39 W/mK，發射率為0

.84。在模擬日照之照燈試驗中，於降溫階段時，無機聚合深色散熱塗料添加黑色碳化矽(編號IOBC-SiC20)可低於有機深色塗料(市售)添加黑色碳化矽(編號OBC-SiC20)之表面溫度1.6℃。在實際日照試驗中，探討了不同試體大小散熱效果，試體大小40x40x20 cm有較顯著溫差值，且編號IOBC-SiC20有較佳散熱結果，可低於編號OBC-SiC20白天表面溫度2.4℃、夜間表面溫度0.4℃。 根據理論計算，試體在白天主要受反射率影響，在夜間則受發射率影響。當反射率越高，試體於白天吸收之熱能越少且上升溫度越低；發射率越高，夜間所散掉之熱能越多，降溫更快速。本研究已開發出具散熱性之無機聚合

深色散熱塗料，期望未來該塗料可應用於道路鋪面、建築外殼等，以減緩都市地區熱島效應。