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華梵大學 電子工程學系碩士班 林智玲所指導 施韋安的 多平臺智慧辨識及室內環境品質監測系統之建置 （2021），提出ds-co2-20 arduino關鍵因素是什麼，來自於人臉辨識、聲音控制。
而第二篇論文明志科技大學 電子工程系碩士班 林義楠所指導 蘇智暘的 實現一大區域環境因子監測之物聯網系統 （2020），提出因為有 LoRa、低功耗網路、物聯網、環境因子監測、LoRaWAN、Azure 雲端資料庫的重點而找出了 ds-co2-20 arduino的解答。
多平臺智慧辨識及室內環境品質監測系統之建置
為了解決ds-co2-20 arduino 的問題，作者施韋安 這樣論述：
本論文採用多平台架構建立智慧型居家、小型會議室等辨識與監測系統，其中包含以Teachable machine進行「人臉辨識」，以Arduino的中文模組進行「聲音控制」，兩部份皆建立在人工智慧(Artificial Intelligence, AI)系統。 人工智慧現在已被廣泛的應用在各領域，從大公司到居家環境都有，但因其訓練過程繁瑣複雜及需要花費大量的時間去訓練，使用者往往需要大量的成本和時間導致不易取得。本論文嘗試利用Teachable machine結合Arduino平台的模組來進行人工智慧辨識；針對室內容易引起呼吸道疾病的溫溼度、CO2及PM2.5等空氣指標做測試，並使用MIT A
pp Inventor 2開發的App即時的將測試數值上傳顯示，讓使用者可以即時的調整室內空氣品質。本系統整體佔用空間小，且資源平台易於取得，適合應用於空間不大的場域。關鍵字：人工智慧、人臉辨識、聲音控制、空氣品質、CO2、PM2.5、App
實現一大區域環境因子監測之物聯網系統
為了解決ds-co2-20 arduino 的問題，作者蘇智暘 這樣論述：
本論文主要建立一校園環境因子監測物聯網，系統中傳輸架構運用LongRange(LoRa)低功耗、長距離之傳輸技術，架設於人口活動密度高且範圍較大的大學校園。首先，在不同區域之感測器有所不同，室內偵測之項目有: 溫度、相對濕度、懸浮微粒、一氧化碳、二氧化碳；則室外偵測之項目有: 溫度、相對濕度、風速、懸浮微粒、紫外線，並由溫濕度及風速等數據以計算出體感溫度，作為是否適合活動的依據。LoRaWAN Class C具有資料延遲最低之特色，本系統實驗證實終端設備在下行鏈路延遲與電池壽命的平衡下，它是較佳的傳輸通訊協定。Gateway運用工業電腦，撰寫C# Windows Forms應用程式，以解析來
自不同偵測點的資料每小時上傳至Microsoft Azure雲端資料庫，保存資料的完整儲存。Web-Server端利用 ASP.NET開發網頁程式發佈數據，並與Google Map API整合，定位不同之偵測站，使用者即可透過網頁查詢環境品質之趨勢與進一步之數據分析與評估。經本文系統證實採用LoRa無線通訊傳輸架構之校園環境因子監測物聯網，其數據傳輸均能有95%以上之成功率。再者，本系統亦利用Petri nets模擬工具軟體，由基本工作流程之建模開始，建構出一套完整的校園環境因子監測物聯網流程的資料模型，並經模擬與驗證完成系統之可行性。關鍵字：LoRa、低功耗網路、物聯網、環境因子監測、LoR
aWAN、Azure 雲端資料庫。