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台灣樹莓派的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦柯博文寫的 Windows 10 IOT物聯網入門與實戰：使用Raspberry Pi(附120段教學與執行影片/範例檔) 可以從中找到所需的評價。
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國立陽明交通大學 土木工程系所 袁宇秉所指導 龔慕萱的 光敏電阻結合光纖之傳感器在結構與土木工程的應用 （2021），提出台灣樹莓派關鍵因素是什麼，來自於光敏電阻、樹莓派、光導纖維、結構健康檢測、光纖準直儀。
而第二篇論文南臺科技大學 電子工程系 黎靖所指導 黃孟涵的 車道辨識之卷積神經網路架構設計 （2021），提出因為有 卷積神經網路、PyTorch、車道辨識的重點而找出了 台灣樹莓派的解答。
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Windows 10 IOT物聯網入門與實戰：使用Raspberry Pi(附120段教學與執行影片/範例檔)
為了解決台灣樹莓派 的問題，作者柯博文 這樣論述：
附DVD一片 美國矽谷創業家/全球數十家科技大廠與業界指定講師之物聯網技術鉅作 逐一深入學習Windows 10 IOT物聯網的開發指南！ 連結超過2千億個感測器的未來 身處物聯網世代，不可忽視的Windows 10 IoT平台！ 微軟在Windows 10推出後，發布了針對物聯網的Windows 10 IoT Core版本，讓Windows 10不只是一個PC、平板與手機的作業系統，也是一個能在任何運算環境中執行的平臺，包括穿戴式設備和物聯網裝置。IoT需要一個可管理和安全的運作系統，而Windows將是能滿足這個目標的OS。能在熟悉的作業系
統和使用成熟的C#語言開發專案，並在眾多硬體，如Raspberry Pi上執行，讓企業與開發者省去開發時間，並提升效率。 本書從入門切入，簡介Windows 10 IoT Core、可支援的硬體、安裝與執行、程式開發、(GPIO接腳、燈光、馬達)控制、脈衝Pulse輸入和輸出、通信資料傳遞…，以及透過手機進行家電控制等互動專案實作，並加碼介紹Win 10 IoT Core與Arduino程式，立即跨入最熱門的物聯網技術應用。 書附超值DVD內容： 120段教學與執行影片/範例程式/軟硬體列表PDF 聯合推薦 ◎台灣樹莓派 sosorry 共同創辦人 ◎財團法人中
華民國電腦技能基金會 許基文 執行秘書 ◎開源環境感測網路LASS 哈爸 創辦人 ◎Seeed Studio 温宜萱 事業開發經理 ◎iFroglab 葉振宇 首席技術顧問 ◎自造者創業社群平台MakerPro 歐敏銓 共同創辦人
台灣樹莓派進入發燒排行的影片
在布達佩斯，有一間被譽為世界上最美的麥當勞餐廳，是真有其事還是都市傳說？我們今次實地造訪這所富有歐洲古典風格的麥當勞，了解其特別之處。
這間麥當勞位於一所建於1877年的古舊建築內，由興建巴黎艾菲爾鐵塔的公司承辦，從1988年營業至今已31年。甫進入餐廳，抬頭看見很高的天花板，黄色的坐地燈，加上開放式的設計，以及樓梯的上下穿梭，對來自香港的我們來說，確實是別樹一幟。
而食物則貫徹麥當勞一貫的味道，巨無霸仍然是巨無霸，但亦有比較特別的小食，如流心芝士球及紅莓忌廉批，頗有當地特色。McCafé則與主店一梯之隔，設於餐廳二樓，自成一角。
前來的食客，大多從網絡或朋友口中得知這所「世界上最美的麥當勞」，特意前來朝聖。有人覺得它實至名歸，願意多花時間用餐；有人則覺得名不副實，與一般麥當勞分別不大。至於是與不是，還是待你親自前來體驗吧！
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光敏電阻結合光纖之傳感器在結構與土木工程的應用
為了解決台灣樹莓派 的問題，作者龔慕萱 這樣論述：
近年來，隨著各種結構物的增加，土木研究方向逐漸由新建結構物轉變為對舊有結構物的加固與監測，也因此結構健康監測(Structural Health Monitoring, SHM)開始受到重視，各種不同的傳感器也開始受到研究。其中光纖作為傳感器擁有體積小、傳輸速度快、監控範圍大、傳輸距離遠、抗腐蝕與抵抗電磁干擾等優勢，並且在測量應變、應力、溫度與各種結構物之物理變化皆有高敏感度與準確性，所以被廣泛應用於各種結構檢測之中。也因光纖傳感器擁有強大的測量效果，能搭配光纖傳感器的測量工具也大量被研究。本研究選用光敏電阻結合光纖作為一低成本的光纖傳感器，直接測量通過光纖之光強度變化，並使用樹莓派(Ras
pberry Pi)作為此光敏電阻傳感器之接收端。實驗方面從水質濁度監測試驗、光纖彎曲監測試驗以及震動試驗來判斷光敏電阻作為傳感器的精確度與可行性，同時進行結果分析判斷未來改善之方向。試驗結果顯示，此光敏電阻傳感器在光纖彎曲時或是進入光纖之光強度改變時可以有效並準確測量出光訊號的差異，然而在光強度高頻率改變的測量環境下，可能因為光敏電阻的時延性導致精確度下降，因此此傳感器可能較不適合使用於高頻率環境之測量。
車道辨識之卷積神經網路架構設計
為了解決台灣樹莓派 的問題，作者黃孟涵 這樣論述：
本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由
2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。