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iPhone 4S強攻上手+iOS 5技巧200+

為了解決ota更新教學的問題，作者手機GoGo粉絲團 這樣論述：

　　iPhone 4S預購首日便創下百萬台的銷售佳績，除了紀念賈伯斯辭世效應加持外，不可諱言，蘋果手機的魅力確實驚人。在硬體部份，不僅處理器速度更快，還將相機一舉提升至800萬畫素，最特別的是，內建Siri語音辨識系統，使用者可以輕鬆和手機「聊天」……本書將深入介紹iPhone 4S的造型設計、硬體+軟體應用，讓你能夠迅速瞭解iPhone 4S+iOS 5的奧妙與精髓！透過詳細的步驟教學，立即化身為蘋果達人！ 作者簡介 手機GoGo粉絲團 　　由一群熱愛手機所組成的編輯團，主要發行《手機GOGO》雜誌，除了雙月下旬固定出版介紹手機專門雜誌外，近年來亦針對iPhone、Android等熱門系

統，出版多本刊物，如：《iPhone無料下載》、《Android無料下載》、《Android智慧手機完上手》等。 　　手機GoGo粉絲團www.facebook.com/#!/gophone.taiwan

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基於5G與AIoT之LCM檢測與分析平台實現

為了解決ota更新教學的問題，作者江丞凱 這樣論述：

全球顯示器產業的競爭一直處於非常激烈的狀況，台灣在競爭當中脫穎而出，創造出的產值為全球第二，目前僅次於半導體產業。本研究針對目前顯示器產業中的相關檢測方式進行強化，薄膜液晶顯示器（Thin-Film Transistor Liquid Crystal Display，TFT-LCD）在出廠前必須經過LCM Aging與LCM光學檢測。其中，LCM Aging檢測，是利用高溫的方式加速LCM模組老化，藉此檢測出LCM內的材料是否受高溫影響而損壞，另一部分為LCM光學檢測，透過色彩分析儀測量LCM的光學特性參數。本研究建置的AIOT之LCM檢測與分析平台，利用本實驗室所開發的LCM驅動與檢測裝置

來蒐集LCM Aging檢測時LCM的電壓電流資料，以及LCM光學檢測所量測到的資料，並透過所設計的CNN模型進行分析後，找出數值有異常的LCM並對產品進行分級，最後將資料傳送至所建置的雲端平台，使檢測人員可以透過遠端的方式來進行檢測，進而加快檢測速度與提高整體生產的良率；為了讓LCM驅動與檢測裝置可以驅動不同廠牌、型號的LCM，在韌體更新的部分使用FOTA的技術進行韌體更新與維護。LCM檢測與分析平台主要實作網頁伺服器、資料庫伺服器、FTP伺服器、MQTT伺服器、LCM光學檢測CNN網路模型這五個部分，搭配自行設計的 RESTful API，即可提供LCM驅動與檢測裝置與雲端平台之間的資料交

換與更新。最後，在測試結果中，透過FOTA遠端韌體更新LCM驅動與檢測裝置的韌體所花費的時間約為1分12秒，對比人工替換可省下80%以上的時間，在LCM光學檢測上透過所設計的CNN網路模型做分級預測可達到95%以上的準確率。也為了讓本研究更符合實際場域的應用，因此本研究也使用本校所建置的5G場域，來驗證整體系統的可行性與穩定性，目前也將系統移植到廠商的實際場域上做測試，希望透過實際測試來持續改善研究的不足之處。

舌骨下頸部影像學

為了解決ota更新教學的問題，作者庄奇新 李明華 主編 這樣論述：

舌骨下頸部在解剖學的范圍是頸部的舌骨水平至頸根部(胸廓入口)，包括喉、氣管、口咽、下咽、頸段食管、甲狀腺、甲狀旁腺以及相關頸椎、肌肉、血管、神經、淋巴、頸深筋膜間隙等器官和組織，舌骨下頸部結構精細、解剖復雜。本書詳細地敘述了舌骨下頸部組織與器官的解剖、生理，常見病變的病因、臨床、病理以及影像學表現，對國內文獻少見的一些病變也作了介紹。 本書不僅適合影像科、頭頸外科、五官科臨床醫生閱讀，也可作為醫學院校學生之輔助讀物。

LCM光學與老化檢測之物聯網系統設計

為了解決ota更新教學的問題，作者王昱翔 這樣論述：

現今在市場中，有許多類型的顯示器，較常見且需求量較大的顯示器為薄膜電晶體液晶顯示器(thin film transistor liquid crystal display, 簡稱TFT-LCD)。TFT-LCD易受環境等因素影響，並在製程中會透過LCM老化檢測與光學檢測進行檢測。而在以往的TFT-LCD檢測方式，是透過人眼檢測，但該方式不僅耗費人力與時間成本，也造成產能和產品品質下降的問題。因此，本研究以導入物聯網(Internet of Things,簡稱IoT)技術來改善TFT-LCD檢測流程。LCM檢測流程分為兩部分，第一部份為老化檢測，主要是將LCM放置在高溫的環境下運行，加速LCM

老化。且透過量測LCM在特定畫面下的電壓電流值判斷是否異常。第二部分為光學檢測，透過量測到的色座標、色域、亮度、色溫、Gamma等光學參數判斷LCM的好壞。本研究建置LCM光學與老化檢測之物聯網系統來改善LCM的檢測流程。其中，透過自行設計的複合式LCM驅動量測電路來驅動不同類型的LCM。該電路是透過STM32中的Cortex-M3系列微控制器來設計檢測流程的韌體。在老化檢測時，透過複合式LCM驅動量測電路來量測LCM在特定畫面時的電壓電流值，並採用無線韌體更新(Firmware Over-the-Air,簡稱FOTA)技術來解決傳統使用人力更新裝置韌體所造成的時間浪費。而在光學檢測時，是透過

UP Squared Board運行自行開發的光學檢測應用程式，在搭配複合式LCM驅動量測電路和光學儀器CA-310來量測光學參數。最後，將檢測的電壓電流和光學資料，上傳至雲端平台，以可視化方式呈現並透過機器學習對LCM進行等級分類。最後，本研究以LCM工廠中的產線做為實驗環境。經過實際的實驗與測試，驗證了系統的可行性與穩定性。其中，可減少老化檢測時的時間與人力成本，以及提升檢測準確率。其中，在更換複合式LCM驅動量測電路韌體所耗費的時間約為1分12秒。相對比人工操作，可節省約80%以上時間。而在光學檢測中，藉由量測LCM模組的光學特性參數來判斷該LCM模組是否符合規格，並將光學參數上傳至雲端

平台進行等級分類。最後，在網路通訊部分，使用學校5G場域進行測試與驗證，測試其使用在系統上的可行性與前瞻性。