感測器英文的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

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

為了解決感測器英文的問題，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

感測器英文進入發燒排行的影片

應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究

為了解決感測器英文的問題，作者儲玉瑄 這樣論述：

　　工業4.0自動化產業興盛，電動車產業為現代主要趨勢，則多數廠商配置永磁同步馬達（PMSM）作為汽車的核心驅動系統，當驅動馬達時會因轉子溫度變化而影響系統效能，如何有效控制溫度變化，實現馬達高效率控制策略，確保PMSM於安全運作與最大使用率的狀態，可降低內部零組件的壽命耗損和提升整體運轉效率。　　本研究使用Kaggle提供的PMSM溫度資料集的轉子溫度作為主要探討，因此欲透過傳統迴歸分析與機器學習方法之模型對轉子溫度進行預測，分別使用貝氏嶺迴歸、隨機森林、XGBoost及LightGBM模型，並將上述各預測方法比較之各模型績效。經由各預測方法比較之各模型績效後，得知最佳預測模型為XGBoo

st模型，以利未來將本研究提供於電動車產業配置PMSM的研發與技術，能施以預測性維護馬達溫度狀態，進而防止關鍵性設備故障與停機。

跑跑薑餅人12：尖端科技的科學

為了解決感測器英文的問題，作者조주희 這樣論述：

　　隨著科技的發展與演進， 　　人類逐漸邁入3A世代， 　　意即Artificial Intelligence（人工智慧）、 　　Automation（自動化）與Autonomous（自動駕駛）的新世界。   　　當大家看著科幻電影， 　　例如主角穿著奇怪衣服、 　　搭乘新奇的交通工具時， 　　是否覺得劇情太脫離現實？ 　　其實，電影中的樣貌已經不再是想像， 　　或許不久的將來，嶄新科技就能帶領大家前往其他星球生活呢！   　　★全球超人氣跑酷遊戲改編的短篇科學知識漫畫！ 　　★角色設定多元的各種薑餅人，帶讀者一起探索科學世界！ 　　★用生活化角度，培養敏銳的觀察力與邏輯思考能力！   　

　25個先進的科學常識！ 　　你知道什麼是生化人嗎？ 　　利用科學原理能製作隱形斗篷？ 　　3D列印機居然能製作人工器官？ 　　無人駕駛的自駕車是怎麼運作的？ 　　搭乘太空電梯就能直達宇宙？ 　　人造太陽又是怎麼一回事？ 　　跟著薑餅人一起前往，令人興奮的未來科學世界吧！ 　　【書籍資訊】 　　◎本書關鍵字：人工智慧、腦聯網、電子紙、智慧城市、自駕車、高科技犯罪、穿戴式電腦服飾、生質能源、奈米世界 　　◎書籍資訊：無注音，適合8歲以上閱讀。 　　◎教育議題分類：環境教育、科技教育、資訊教育、能源教育 　　◎學習領域分類：自然科學、健康與體育、科技   本書特色 　　藉由人氣主角發生的爆笑劇

情，帶領孩子主動探索科學！ 　　從25個日常生活中的問答題，培養觀察力與思考力。 　　收錄重點整理是非測驗，讀完馬上復習，加強記憶！ 　　延伸閱讀知識，增加學習的深度和廣度。

利用影像辨識技術建構太陽能板角度追蹤系統

為了解決感測器英文的問題，作者唐佳華 這樣論述：

目前太陽能光電設置方向在北半球太陽光電陣列以面對正南、南半球太陽光電陣列以面對正北可得到最高發電效率。但太陽能系統若要取得更高的日照強度，就是要讓陽光垂直照射到太陽能板，所以須讓太陽能板處於最佳傾斜角度，在台灣各地傾斜角度不同，緯度越高時，相應的傾斜角也越大，目前台灣地區的裝設角度大多是向正南向傾斜約 23.5 度或與當地緯度接近即可，以確保最佳發電量。本研究是利用攝影機以影像辨識技術來判斷太陽位置後，藉由機械裝置自動修正太陽能板與太陽之角度，使太陽能板與太陽照射呈垂直角度就可以取得最佳的發電角度進而獲取最大的發電效能。依據實驗數據分析可得本研究設計之太陽能板角度追蹤系統的平均總電量增加百分

比高於傳統固定式角度太陽能板裝置14.37％，證明本研究設計之太陽能板角度追蹤系統確實有效增加太陽能板的發電量。另外，本文設計之太陽能板角度追蹤系統於6:00~7:00及16:30~17:30時段平均最大電量及平均最大電量差值百分比，都優於傳統固定式角度太陽能板裝置。