iot物聯網應用的問題，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

App Inventor 2與IoT物聯網應用完美結合含雲端資料庫Firebase- 附MOSME行動學習一點通：診斷.加值

為了解決iot物聯網應用的問題，作者李春雄 這樣論述：

　　1.全國第一本不需硬體設備可以實作「物聯網」課程的教科書。 　　2.全國第一本利用 App Inventor 2 結合「物聯網」課程的教科書。 　　3.全國第一本利用 App Inventor 2 結合「雲端資料庫」的教科書。 　　☼ 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，可線上閱讀詳解、自我練習，增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評，強化試題熟練度。 　　♦ 診斷： 可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 　　♦ 加值： 附素材、程式範例檔、課後習題（解答）、再加碼一個專題製作題目、附錄

參考資料，透過 MOSME 行動學習一點通使用。  

iot物聯網應用進入發燒排行的影片

實現以Home Assistant為物聯網平台的智能旅館設備遠端監控

為了解決iot物聯網應用的問題，作者黃正豐 這樣論述：

本論文主要探討將物聯網及智慧宅的概念，延伸應用至飯店業，嘗試以無線架構為主體，以WiFi、ZigBee等傳輸方式取代傳統網路線的星狀佈線，並彙整傳送至物聯網平台Home Assistant，實現應用於飯店旅館的物聯網系統架構。論文著重於三大主題，一是機電系統控制：使用Arduino UNO、ESP8266配合溫度感測器及交直流繼電器，在原有的工業配電盤電路架構下，以MQTT通訊協定遠端控制現場走道燈具迴路及迴水電磁閥，以遠端訂閱(Subscribe)主題的方式瞭解現場閥體狀態、燈光狀態、溫濕度等，並透過發佈(Publish)主題方式，控制現場機電設備。二為現場設備及環境監控和門禁控制，做法也

是以單晶片透過感測器，將現場溫濕度、門位訊號、用電量、功率因素等以MQTT通訊協定傳輸方式，定時將資訊發佈至樹莓派中，再以Home Assistant平台追蹤24小時內數據的變化；在門禁的部份則使用ESP32 CAM以WiFi做影像傳輸，達成出入口即時監看，並利用ESP-01S晶片的GPIO點位來遠端控制磁力鎖開門。在第三個主題則是整合運用，這個部份是利用Home Assistant第三方開源軟體的功能，達成收集數據來比對現場值以利自動化進行，並配合現場做燈光的調整或選擇以IFTTT連動LINE APP做告警服務。而整套系統中的監看功能及遠端控制，可透過電腦頁面控制，也可完全由智慧型手機遠端登

入進行即時操控。透過此套系統的開發，目前在本公司兩棟飯店建築物上，已完成系統的上線運作，並成功的將部份以PLC控制的設備取代成Home Assistant平台來做機電設備監控管理，相信未來在更完善自動化的設定後，可將造價高昂的PLC控制設備改為控制介面較易理解的圖形化介面控制，在花費較少的人力成本及建置費用下，來達成PLC邏輯程式控制所達不到的條件式觸發自動化功能。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 超入門!AI 聲音姿態影像辨識大應用

為了解決iot物聯網應用的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　實作 AI 的門檻已逐漸降低, 也不再是專業研究人員才能觸碰的領域, 本套件排除了需要具備專業知識與能力才能實作 AI 應用的障礙, 直接應用既有的機器學習服務 Teachable Machine, 僅需要簡單幾步驟即可訓練自己的分類器模型, 再利用網路服務來橋接開發板及各項硬體, 便利且迅速完成各種應用及實驗。 　　本產品會帶領讀者使用 Teachable Machine 服務一步步來建立自己的機器學習模型, 內容囊括『聲音辨識』、『姿態辨識』以及『影像辨識』三類, 完成模型後再匯入到我們已經準備好的應用網頁, 直接實現 AI 辨識實作應用, 例如先建立不同表情分類

, 再根據分類拍攝相對應的表情樣本, 經過訓練後即可得到分類自己表情的模型, 匯入預先準備好的實驗網頁, 即完成了透過網頁和 webcam 來辨識心情的分類器, 接著學習 Python 程式語言讓開發板取得網頁辨識結果, 再根據結果控制硬體, 如 LED 條燈, 就可以將使用者的心情透過 LED 燈不同的特效來表現, 若將配戴口罩與否的照片訓練後做成分類器, 再搭配蜂鳴器發出警示音, 即可完成口罩偵測警報系統；搭配 IFTTT 物聯網服務還可以做成只有特定的人物才能讀取 LINE 訊息。 　　另外還有聲音辨識可以訓練成自己專屬的台語小老師, 隨機出題考考你, 答對了就會放音樂；聲控心情特效燈

, 只要說出你的心情, 就可以切換氣氛 LED 燈！姿態辨識鬧鐘讓你設定起床的時間到, 一定要起身對著鏡頭做出特定動作才能解除！若將自己不熟練的瑜珈動作製作成模型, 搭配網頁立刻就變成了瑜伽小老師, 隨機出題陪你不斷練習～ 　　還有不需自己訓練模型也可以實現的語音辨識 API, 只要念出音樂簡譜上的數字, 就可以讓蜂鳴器幫你唱出正確的音調, 豐富多樣的 AI 實作且不用先學會 AI。 　　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 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 本書特色   　　● 實作 AI 不用先會 AI 　　● 簡單步驟就可以訓練自己的模型 　　● 模型上傳雲端使用超便利 　　● 機器學習概念超入門 　　● AI 入門必學 Python 語言 　　● AI 辨識整合硬體大應用 　　● AI 聲音辨識 　　● AI 姿態辨識 　　● AI 影像辨識   　　組裝產品料件: 　　D1 mini 相容控制板 × 1 片 　　全彩 RGB LED 燈條 × 1 條 　　Micro-USB 傳輸線 × 1 條 　　公對公杜邦線 × 1 排 　　無源蜂鳴器 × 1 個 　　麵包板 × 1 片

使用物聯網模組實現羽球步伐輔助訓練系統

為了解決iot物聯網應用的問題，作者邱巧萱 這樣論述：

近年來，我國羽球運動好手在運動會場上發光發熱，為國爭取佳績，使國內的羽球運動風潮又盛行了起來。然而，對於羽球選手而言，反應的快與慢，成為打得好不好的關鍵因素。現今，羽球運動的競爭強度，越來越高，對於競技的選手們，每日訓練，特別是步伐與打點的反應能力，是常見的基礎訓練方式。羽球選手的訓練，通常由教練進行一對一培訓，通常選手聽由教練的指示與監控，選手們依據最常使用的「米字步伐」、「六向步伐」或「前後場步伐」等移動方法進行步伐訓練。訓練時，通常由教練以碼表量測選手反應時間，一般來說，其成果由教練認定。此一方式，除了耗費時間及精力，教練也無法隨時掌握每個選手的反應、移動時間跟速度。因此，本研究以物聯

網技術，開發建立一套羽球步伐訓練系統，讓選手們可以自行操作，並且精準地紀錄選手訓練時的反應時間。系統設計配合羽球場地之指示燈版，採用 Wi-Fi 模組之軟體程式設計，隨機點亮「米字步伐」的8個位置指示燈，指示選手進行N個位置的步伐移動。選手使用手機，瀏覽網頁，啟動訓練。為了精準偵測選手到達指示點位置，8個紅外線偵測器，用於偵測選手是否精準到達指示點並揮拍，同時，揮拍時的反應時間，上傳到系統網站，以紀錄選手反應時間。本系統優點，除了選手可以自行訓練外，同時，系統記錄所有選手訓練之紀錄，方便教練與專家們，可即時或於訓練後，網頁瀏覽觀看與檢討。