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Arduino微電腦專題實作含AMA先進微控制器應用認證高級(Essentials Level) - 使用IPOE M3 - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：學科.診斷.評量.影音‧加值.專題中心

為了解決arduino實作範例的問題，作者位明先 這樣論述：

　　1.以實作為主的專題導向教材。   　　2.即學即用：專心在立即要用的知識與技術，不需多餘的學習。   　　3.做中學：將微控器（Arduino）的程式操作以及感測器、自動控制技術等軟硬體融合在專題實作的應用。   　　4.綜合應用：先前學習的內容有重複應用的機會，學習者能夠融會貫通，達到綜合應用的學習效果。   　　5.易於教學：Arduino專題編排由淺入深，加上完整的操作介紹，教學內容富彈性，易教易學。   　　6.豐富的學習資源：搭配「 MOSME行動學習一點通」與「ZTC數位內容與專題中心」，實現更詳細的電路製作以及增加後續的延伸學習資源。   　　7.本書可搭配「ZTC數位

內容與專題中心」，平台提供專題歷程記錄、專題觀摩鑑賞、教師評分等功能，於專題實作課程中交流學習。   　　8.MOSME行動學習一點通功能： 　　使用「MOSME行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可使用多種線上功能與書籍資源，體驗數位學習的無遠弗屆。 　　•學科：可線上閱讀AMA先進微控制器應用認證高級（Essentials Level）學科試題及詳解。 　　•診斷：可反覆線上練習學科試題，即學即測即評，強化題目熟練度。 　　•評量：結合AMA先進微控制器應用認證，驗證學習成果，增加自我競爭力。 　　•影音：提供配接線、測試示範操作影片。 　　•加值：提供範例程式、函式庫與Arduino

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arduino實作範例進入發燒排行的影片

基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人

為了解決arduino實作範例的問題，作者吳子健 這樣論述：

根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農

場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。

Python初學特訓班(第五版)：從快速入門到主流應用全面實戰(附500分鐘影音教學/範例程式)

為了解決arduino實作範例的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　連續5年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典 　　超過3萬名讀者見證與100位老師滿意的Python書籍 　　榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書 　　解決初學痛點，避免開發地雷 　　集結熱門主題技術，加值500分鐘影音教學 　　內容由淺入深，範例程式精簡，執行效率優化 　　從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓 　　Python是當今最熱門的程式語言，從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習，到駭客攻擊工具等主流議題，Python都占據了重要的地位。 　　本書以初學者的視角規劃學習地圖，並

提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用，直接從實例學，讓學習者輕鬆入門，並能結合目前最受重視的實務運用，體驗Python最全面的應用魅力。 　　Python學習最經典 　　直擊關鍵技術領域，快速入門與實戰 　　體驗Python的開發無極限 　　■快速佈署Python開發環境，熟悉編輯器與執行方式。 　　■詳細說明Python語法，由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導，再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。 　　■詳述近50種實用的Python模組套件，如：random、os、os.path、sys、shutil、glo

b、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、p

yfirmata、Arduino、pyserial…等，分析使用方式與注意事項，並以實例演練。 　　■範例導引式學習，從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容，從12個專案實戰貼近實務需求，即學即用即上手。 　　■全面深入不同領域的應用主題，包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影片下載、PM2.5 空氣監測、公開資料應用、AI客服機器人、圖片批次處理、音樂播放器、臉部偵測與辨識、新聞讀報機、遊戲開發等，再納入熱門的「智慧監控系統」，用OpenCV監測影像變化，一有異物進入即用LINE發動警報。結合主流且新穎的應用，立即提升開發力。 　　■強化重點技術，提升專案開發效率，學會打包專案執

行檔，SQLite資料庫實作、瀏覽器自動化與機電整合實作，升級開發領域。 　　■範例程式另提供Python筆記神器：Colab及Jupyter Notebook通用格式檔案，讓學習與操作更便利。 　　■針對重要實戰專題提供影音輔助教學，迅速提升學習效率。 　　★超值學習資源：500分鐘關鍵影音教學/全書範例程式檔/附錄PDF

使用深度學習模型開發對準堆疊機器的二維材料自動搜索功能

為了解決arduino實作範例的問題，作者林上賀 這樣論述：

近年來科技日新月異，在半導體領域中，二維材料（Two-Dimensional Material, 2D Material）是在學術界中的一個研究方向，而本實驗室在對二維材料進行奈米元件的備製時，需要先透過膠帶將材料剝離，再由實驗人員使用光學顯微鏡去找出需要的薄層數材料，而這個過程可能會花上數十分鐘，相當地耗費人的精力。然而，由於電腦硬體越發進步，深度學習（Deep learning, DL）近年來的研究也隨之變得熱門，特別是在計算機視覺中的應用，故本論文欲使用電腦代替人眼來完成材料的搜索任務。我們選擇了使用深度學習的模型，但由於一般的深度學習模型擁有大量的參數，通常需要使用具備相當運算能力、

有著高成本設備的電腦才能在短時間內完成模型的運算，本實驗室為了製作高品質的奈米元件，自研了專門堆疊材料的儀器──對準堆疊機，該儀器也包含了光學顯微鏡與電腦，但由於成本考量，使用的電腦算力有限。因此，本論文致力於改良深度學習模型，並輔以自動對焦方法，讓對準堆疊機能夠自動且有效率地完成薄材料的搜索任務。根據本論文的成果，雖然成功縮短了低算力電腦運行模型所需的時間，完善了自動搜索功能，但也發現了目前對準堆疊機在機械結構上的不足之處，而本論文也對此提供了改進方案。