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Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 ESP32 × Arduino IDE 學 AI 機器學習

為了解決螢幕閃爍英文的問題，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

螢幕閃爍英文進入發燒排行的影片

響亮通知發現註銷車停放道路及取締情形後端管理

為了解決螢幕閃爍英文的問題，作者李新盛 這樣論述：

為確保交通安全，公路監理單位對於車輛特別重視，除了規定有效牌車輛要定期檢驗外，對於仍在使用道路的註銷車則加以取締；由於註銷車不需定期檢驗、不用繳稅金，而且車輛通常欠缺保養，像顆不定時的炸彈，對於交通安全有一定的威脅，於是各監理機關自105年起，以AVI( Automatic Vehicle Identification )車牌自動辨識系統，於道路上以守株待兔的方式來取締行進中的註銷車，但成效很有限。 嘉義市監理站為改善成效，改採目標鎖定的方式，於108年4月起，由嘉義市政府停車格收費員逐車上傳車號與其GPS座標，經其系統過濾為註銷車者，mail給監理單位；再由嘉義區監理所監理資訊科將市

府停管科傳來之GPS座標，以Google Map API轉成地址及導航網址，加上車號及停車格號與停車時間，透過Line bot來通知監理人員前往取締，實施後確實比守株待兔的方式來得有效率；但是實施1年多後，經人工統計結果發現，這個跨機關合作取締案的取締成功比率，只有2成。 經過分析，取締失敗的原因包括，Line通知的聲音短而且都一樣、同仁在忙、手機忘開網路、停車收費員較慢傳資料等因素，以致於漏接通知，或者較晚出發而現場註銷車已駛離；本研究為提昇成功比率，請監理資訊科在傳Line的同時，也傳一份訊息給本系統，由本系統以響亮的通知話語及音樂，以及旋轉的閃亮燈光，來讓同仁於第一時間獲得通知，以提昇

取締成功機率。 以往這個跨機關合作取締案的執行情形沒有系統性的留下紀錄，要得知執行成效，必需以人工去計算，本研究為改善這個問題，建立取締情形管理網站，並將每一筆通知訊息都記錄在資料庫，來供同仁記錄取締情形、查詢明細，並提供取締成敗與各種失敗原因的統計報表，以作為案件控管與檢討改進之依據。 本研究在110年4月21日上線以來，同仁已不需再守候Line了，改依靠本系統的響亮通知，解除這2年來守候Line的壓力，而後端管理網站也讓取締情形能够隨時呈現，為大家的努力留下足跡。 關鍵字 : 響亮通知、ESP8266、mp3、繼電器、flask、sqlalchemy

C#程式設計從入門到專業(下)：職場C#進階應用技術(第二版)

為了解決螢幕閃爍英文的問題，作者彭建文 這樣論述：

　　全面提升C#程式開發功力的首選之作 　　♔Visual Studio 2017/2019/2022以上版本適用 　　♔百分百可以完全自學的C#教材 　　♔按照「認識」、「學會」、「應用」、「求職」四階段編撰之C#學習教材 　　♔精心設計具生活經驗、實用化的學習範例 　　♔引導學習歷程：實戰範例→原理講解→參考資料→重點整理→分析與討論 　　♔所有範例、練習、習題皆為實戰題目，可以直接應用於職場、工作與專題製作 　 　　作者將C#程式設計的實務知識分為「基礎篇」、「進階篇」、「深入篇」等三個層級，下冊內容精心規劃了十個章節及六個附錄，主要教導影音播放、繪圖、多表單視窗程式、類別與物件、委

派與索引子、泛型集合類別、執行緒、Console應用程式、開發大型應用程式、C#與資料庫等。除了可讓讀者更深入學習C#程式設計，再搭配本書的精選範例以及清楚詳盡的步驟說明，將可逐步讓你邁向C#程式設計專業之路，並增加C#程式設計的實務經驗。   　　【讀完本書，您將學會】 　　♔具備物件導向程式設計能力 　　♔具備開發C#影像與多媒體之能力 　　♔能撰寫大型C#程式 　　♔開發資料庫處理程式　　　 　　♔與他人共同協作C#專案 　　♔獨立完成複雜之專題 　　♔具備求職之C#專業能力   本書特色   　　♔一本書=自學+教學+參考資料（省去上網找不到資料的困難與大量時間） 　　♔疊加式之內容設

計，可依據個人需求與時間多寡來學習不同難度的範例 　　♔每個範例皆為業界實戰經驗所簡化之學習範例　　 　　♔全書以範例導引C#學習歷程 　　♔範例程式講解詳細，非常適合自學與課後自我練習

比較眼控介面與標準鍵盤滑鼠使用者之視覺疲勞出現時間

為了解決螢幕閃爍英文的問題，作者林峻葆 這樣論述：

本研究探討使用眼控介面的視覺疲勞出現時間。我們分別使用市面上的兩種眼控介面設備（A廠牌即遊戲版眼控滑鼠、B廠牌即專業版眼控滑鼠），以及標準鍵盤與滑鼠（SKM）操作來進行比較。實驗測試工作包含打字、畫圖、購物三種電腦作業。本研究共招募30位年輕的自願者進行實驗。受測者年齡20歲以上，其中16名為男性，14名為女性。每位受測者進行9次試驗，試驗順序均採隨機方式進行。每次試驗約為60分鐘，其間固定每15分鐘的電腦作業即進行8分鐘的主觀疲勞調查和客觀疲勞時間的評估；如此重覆15分鐘電腦作業和8分鐘的評估，直到獲得受測者最終的眼睛疲勞出現時間為止。 實驗結果得知：控制介面設備對於主觀疲

勞出現時間（P < 0.01）及最終疲勞出現時間（P < 0.05）有顯著的影響，對客觀疲勞出現時間則無顯著影響。而電腦作業類型對三種疲勞出現時間皆顯示無顯著影響。結論是受測者在試驗後，在使用眼控設備所產生的疲勞出現時間(30min-35min)與SKM所產生的疲勞出現時間(40min)相比，大約快了10min產生視覺疲勞。證明眼控設備的使用，造成的疲勞相對於SKM是較快的。所以我們覺得，在設備的硬體或軟體上，未來還有很大的進步空間，如果能延緩出現疲勞時間，對於使用者會有很大的幫助。關鍵詞：眼控介面、疲勞出現時間、視覺疲勞、人機介面