一台主機多個螢幕的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

計算機概論：半導體、硬體與程式語言概說

為了解決一台主機多個螢幕的問題，作者北極星 這樣論述：

　　初學者輕鬆學習計算機組成原理 　　詳盡的圖文解說強化軟硬體知識 　　精選的主題內容提升資訊的技能   　　本書內容為計算機的硬體及其運行原理，在日常生活中所看到的計算機，例如像是個人電腦也好，手機也罷，全都是以硬體為基礎，並配合程式或者是軟體來運行，所以完整的計算機是硬體與軟體（或程式）的結合，也因此，計算機在應用上才有了如此多采多姿的相關產品。   　　本書也在設計上打破了傳統教科書的設計，以淺顯易懂的語言文字來描述內容，能輕鬆學會計算機的基本概念。   　　目標讀者： 　　1. 高三畢業生 　　2. 大一新生 　　3. 非資訊等相關本科系的社會人士   　　精彩內容 　　►制系統的

進階入門與邏輯運算概說：真值表、布林代數、德摩根定律、進位數轉換、有效位、邏輯運算與溢位、補數、實數。　　 　　►基礎科學概說：原子的基本概念、電流、電荷、電壓、電池、電路中的電子流、電子墨水技術。 　　►半導體產業發展概說：真空管與ENIAC、積體電路、半導體製程、晶圓直徑與電路大小、摩爾定律、Integrative level、無塵室。 　　►半導體材料與半導體動作原理概說：導體、半導體與絕緣體、八隅體規則與共價鍵、二極體、電晶體、直流電。 　　►邏輯閘的簡單概說：及閘、或閘、反閘、反及閘、互斥或閘、多輸入的設計、組合邏輯電路設計。 　　►電腦硬體的基本入門：二進位的硬體操作、同位位元、機

械語言、硬體、主機板上的插座與插槽設計。 　　►硬體的輸入裝置：遊戲機台、滑鼠、緩衝區、鍵盤、軌跡球、觸控板、觸控螢幕、觸控筆。 　　►硬體的輸出裝置：顯示器、印表機、揚聲器。 　　►程式語言概說：虛擬記憶體、小端序與變數、條件判斷、迴圈、函數、陣列、指標、結構►編碼概說與綜合資訊。

一台主機多個螢幕進入發燒排行的影片

I Phone 快速維修及資料救援之研究

為了解決一台主機多個螢幕的問題，作者黃煜智 這樣論述：

在這個資訊爆炸的時代，行動載具攜帶裝置已成為人們不可或缺的生活必需品，但是常常遇到行動載具突然的損毁或是人為因素的損壞而導致內部的資料無法取出，造成生活極大的不便，若將手機送回原廠維修但因原廠的維修流程是無法將手機內部的資料作為保存，所以本論文主要探討如何快速維修 I Phone 手機及如何將手機資料不被消除的狀況為前提，將手機的資料取出。經過一連串的手機修復檢驗及測試，我們研究及彙整出 I Phone手機快速維修及資料救援技巧，我們將此研究結果，整理出智慧型手機的基礎知識、基本維修準則、軟硬體故障修復技巧、主電路維修技能、功能電路維修技能及功能部件的檢測代換等技術，這些技術將對手機維修人員

提供一項很好的維修準則。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決一台主機多個螢幕的問題，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

硬體功能測試自動化檢測流程之研究--以Intel NUC系列BIOS CEC為例

為了解決一台主機多個螢幕的問題，作者葉柏賢 這樣論述：

現今硬體功能大多是以人為的方式執行測試驗證，不僅耗時、工作量有限、效率低且容易判斷失誤，因此本研究希望透過自動化測試流程的研究探討，並以Intel NUC系列BIOS CEC為例提出自動化測試流程，開發一套自動化測試系統，用於改善由人為執行測試驗證之方法中的不足。 本研究以實驗平台NUC (Next Unit of Computing，迷你電腦)內的HDMI CEC Function為例，使用Arduino Leonardo開發板來模擬測試環境中所需的鍵盤， 透過Arduino Software IDE程式編輯器，搭配第三方函式庫-HID，將鍵盤上所會使用到的按鍵字元，輸進模擬鍵盤的程式碼

中，並依照測試流程與SOP撰寫程式。針對測試結果的判別，則是使用Arduino Uno開發板搭配Camera擴充模組，透過C#編寫出影像識別的軟體程式，利用Luminosity的方法來做影像灰階的轉換，並透過OTSU大津與Bernsen二值化兩種演算法，對灰度計算出臨界值及做影像二值化的判別，再比較兩個演算法的可行性與適用性。 通過實作所得出的結果發現，自動化測試不僅大幅縮短了測試時間，也減少了所需的人力成本。實作結果也發現，OTSU與Bernsen兩者演算法應用於本研究都皆為可行。