oled螢幕的問題，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 ESP32 × Arduino IDE 學 AI 機器學習

為了解決oled螢幕的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不用靠電腦！單晶片就能訓練神經網路、即時預測   　　一般初學機器學習, 都是使用別人準備好的資料集, 並在電腦上進行訓練、預測教材上設計好的題目, 像是套好招一樣, 即使結果正確, 卻沒有太高的真實感。加上解決的問題常常離我們太遙遠, 像是其他國家城市的物價預測、英文評論的分類等等, 練習起來也較缺乏臨場感。   　　為了破除上述缺點, 本產品採取最直接的方式, 以單晶片結合感測器蒐集真實資料作為資料集, 進行必要的資料預處理後, 不用透過電腦, 直接在單晶片上建構神經網路進行訓練與預測, 自己的資料自己生, 實戰驗證機器學習理論。這樣的作法還能針對周遭生活遇到的實務問題設計解決方案

, 透過實作應用加深對機器學習的理解。   　　為達成上述目標, 本產品使用 ESP32 單晶片與 Arduino IDE 實作, 所有實驗都從蒐集資料開始, 一路到神經網路的建立、訓練、即時預測, 一站式全部都在 ESP32 上實作。實驗最後還會搭配 ESP32 的 Wi-Fi 功能, 整合成 AIoT 智慧連網的應用範例。內容涵蓋以下代表性的機器學習問題：   　　● [迴歸分析]：使用電子秤講解迴歸問題, 利用神經網路找出秤重模組感測值與實際值的關係來校正電子秤, 免除傳統校正需了解秤重模組特性與背後程式庫等相較複雜的問題。在校正電子秤後更結合現有的網路服務, 實現在 LINE 上做雲端

飲食管理的料理秤。   　　● [二元分類]：透過顏色與接近感測器蒐集熟成香蕉與未熟成香蕉的特徵資料, 經過訓練後, 神經網路即可分辨所偵測的香蕉是否已熟成, 再結合網路功能, 實現水果未熟成數量檢測系統。   　　● [多元分類]：利用加速度計與陀螺儀來蒐集手勢資料, 然後訓練一個可以辨識手勢的神經網路, 藉由每個人手勢速度與軌跡都不同的特性, 做一個手勢辨識解鎖的 AIoT 應用。   　　除了機器學習, 本產品也針對 C++ 程式語言基礎作進一步的補充, 讓您一併學會 C++ 基本語法。   　　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。   　　● 粉絲專頁網址:www.facebook.com/flagmaker3257/   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　   本書特色   　　● 使用 ESP32 從蒐集資料、訓練神經網路、即時預測一條龍實作機器學習應用 　　● 結合感測器蒐集真實資料解決實務問題, 透過實作學機器學習更直觀 　　● 涵蓋迴歸分析、二元分類、多元分類等代表性機器學習應用實例 　　● 整合網路實作雲端飲食管理、手勢解鎖、水果未熟成通知等 AIoT 應用

oled螢幕進入發燒排行的影片

智慧型空氣品質監測系統設計與實作

為了解決oled螢幕的問題，作者黃聖凱 這樣論述：

本研究主要的目的是設計並實作出一種具備社群化訊息通報及資訊分享功能之智慧型空氣品質監測系統。此裝置最大的特色是提供了使用者藉由社群軟體的設定便可接收由系統主動推播的空氣品質訊息，由傳統的使用者必須主動查詢轉變為被動接收自己所關心的地點的空氣品質訊息。在本研究中設置了可攜式與定點式空氣品質監測裝置，將監測裝置所監測到的空氣品質數據經由網路即時上傳至雲端伺服器。攜帶可攜式監測裝置的使用者可以由攜帶之監測裝置得知自身所處位置的即時空氣品質狀況，且所有人均可透過雲端系統的平台查詢從各定點或可攜式裝置所上傳的空氣品質數據，達到即時監測與即時分享空氣品質資訊的效果。本研究最大的特色是利用LINE機器人

功能設定自己關心的地點的位置與觀測範圍，例如使用者可設定觀測以中壢火車站為中心點與半徑1公里(距離可視需求做調整)的即時空氣品質狀態，本系統可提供的資訊為主動通報模式，使用者只須執行簡易的LINE APP並設定後便可獲得主動的訊息，對使用者而言不僅具有高實用性也具備高便利性。

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oled螢幕的問題，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

電動農用無人除草載具之智能遙控安全技術研究

為了解決oled螢幕的問題，作者林子欽 這樣論述：

面對未來農園藝產業勞動力缺乏，無人除草載具的需求將會與日俱增。本研究經無人除草機事故文獻之啟發，以嵌入式系統架構實現風險防範的安全機制。系統同時採用3.3V / 5V MCU（Microcontroller Unit）構成混合控制模型。5V微控制器整合433MHz遙控接收器，將邏輯訊號轉換為PWM（Pulsh-width Modulation）訊號以控制三顆24V無刷馬達運轉（除草馬達 * 1，行進馬達 * 2）。系統設計有自動保護機制，遙控器訊號若超過檢核週期未觸發，系統將自動關閉除草與行進馬達。3.3V MCU作為多任務作業核心，功能為通過手機以BLE（Bluetooth Low

Energy）藍芽審核使用者ID（identification）授權，啟用MOSFET（Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor）開關運行5V微控制器與遙控接收機。設置斜坡翻覆預警保護系統，機身超過40度傾斜角度執行警示音與閃光，超越90度翻覆角度即實施斷電保護。針對人體防撞預警選用高敏感度雷達波建立無人機虛擬防衛圈。整體而言，研究已達成無人除草遙控載具智能安全機制，以系統化配套程式組建機器運行準則，有效改善人員與機器協同作業的安全層次。