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Arduino程式教學(RFID模組篇)

為了解決line麥克風設定的問題，作者曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書主要是給讀者熟悉Arduino的擴充元件-RFID無線射頻模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 　　本書介紹市面上最完整、最受歡迎的RFID無線射頻模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。  

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五軸 XYZAC CNC 機器運動參數校正

為了解決line麥克風設定的問題，作者蔡昀慈 這樣論述：

光學透視型頭戴式顯示器是AR (Augmented Reality) 應用的重要元件，它通常包含一個場景攝影機，一個單眼或一對立體顯示器，以及其它感測器如麥克風、眼球追蹤攝影機、或慣性感測器等等。為使AR的虛擬物件顯示在正確的位置%為使為使AR的虛擬物件疊合於實際場景中%，需要事先校正光學透視型頭戴式顯示器。本論文探討一個用於光學透視型頭戴式顯示器校正的五軸攝影機平台控制器的設計與運動參數校正方法。%運動模型校正問題這個五軸攝影機平台包含三個平移軸，兩個旋轉軸，以及一個輔助攝影機。%五軸步進馬達的運動控制器是使用 LinuxCNC來實現。我們實現了一個 LinuxCNC 控制器來控制五軸的步

進馬達，此外研究中採用CPC運動模型，並使用CMM (Coordinate Measurement Machine) 收集校正資料。校正方法包含兩個步驟，第一步為逐軸校正，以單軸運動的校正點軌跡依對應軸來估測運動方向或軸心方位，並獲得一組初始運動參數，在這個步驟中的RMSE為1.29 mm。第二步為五軸同動的非線性校正，在實驗中隨機產生123個方位，並以 CMM 量測校正點的座標值。採用Levenberg Marquardt方法最小化運動模型與實際量測的三維誤差，以求得一組最佳運動參數解。最後實驗結果三維RMSE為 0.39 mm，已達 CMM 的量測精確度。基於這個研究成果，將可繼續展自動化

光學透視型頭戴式顯示器校正方法。

Ameba程式設計(物聯網基礎篇)

為了解決line麥克風設定的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德,吳佳駿 這樣論述：

　　本書第一部分主要教導讀者如何使用Ameba RTL8195AM開發板連上物聯網平台ThingSpeak網站，並實作一個簡單的溫溼度感測裝置，將資料即時傳送到物聯網平台。   　　第二部分是教導讀者使用Apache，自行建立網頁伺服器，並透過php程式開發，將該網站轉成一個自製的物聯網平台，研習上部分，將溫溼度感測裝置傳送到自行開發的物聯網網站。   　　第三部分則更進階，直接使用Ameba RTL8195AM開發板強大無線網路功能，自行建立網頁伺服器，並整合聲音偵測感測模組，開發一個視覺化顯示功能的物聯網之智慧裝置。

從數據科學探討提升產品測試產能-以微機電麥克風為例

為了解決line麥克風設定的問題，作者陳仁杰 這樣論述：

目前微機電系統在半導體產業所占的地位已經愈來愈重要，如微機電加速度計、微機電陀螺儀、微機電麥克風等相關微機電產品，這些產品在各項電子產品的終端應用上，例如：智慧型手機、平板電腦及3C產品等，佔有一席之地。因此，提高產出、降低生產成本就成為各家設計公司以及生產工廠進入微機電系統市場最重要的門檻，產能提升的方法便成為各家設計公司或者製造廠商必須面對的課題。本研究利用5百萬筆的原始測試數據進行比較與驗證分析，再透過機器學習(ML)中隨機森林法來調控測試機台參數並達到最佳UPH(Units per hour)並藉由streamlit人機介面同步顯示，優化生產機台參數的最佳設定值以及UPH的等級。結果

顯示隨機森林演算法所預測的震動盤的圓震及直震的最佳震動頻率，可讓每小時產品測試數量(UPH)有效從約86顆提升至111顆，再透過數據科學及單向上電壓操作、電壓對應的異常品比例(差距低於0.05%)及實際敏度差異(低於0.22dB)分析，可將測試樣本基數由50萬筆降至1千筆，降低測試驗證時間，包括影像辨識時間由2秒縮短至0.5秒，完整測試時間由30秒降至5秒，UPH可達600顆，近6倍的產能提升率。最後再透過500萬筆數據驗證本研究所提的方法，確實能夠有效預測產能，並縮短測試樣本驗證時間，大幅提升測試產能。