微控制器的問題，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

Arduino微電腦專題實作含AMA先進微控制器應用認證高級(Essentials Level) - 使用IPOE M3 - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：學科.診斷.評量.影音‧加值.專題中心

為了解決微控制器的問題，作者位明先 這樣論述：

　　1.以實作為主的專題導向教材。   　　2.即學即用：專心在立即要用的知識與技術，不需多餘的學習。   　　3.做中學：將微控器（Arduino）的程式操作以及感測器、自動控制技術等軟硬體融合在專題實作的應用。   　　4.綜合應用：先前學習的內容有重複應用的機會，學習者能夠融會貫通，達到綜合應用的學習效果。   　　5.易於教學：Arduino專題編排由淺入深，加上完整的操作介紹，教學內容富彈性，易教易學。   　　6.豐富的學習資源：搭配「 MOSME行動學習一點通」與「ZTC數位內容與專題中心」，實現更詳細的電路製作以及增加後續的延伸學習資源。   　　7.本書可搭配「ZTC數位

內容與專題中心」，平台提供專題歷程記錄、專題觀摩鑑賞、教師評分等功能，於專題實作課程中交流學習。   　　8.MOSME行動學習一點通功能： 　　使用「MOSME行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可使用多種線上功能與書籍資源，體驗數位學習的無遠弗屆。 　　•學科：可線上閱讀AMA先進微控制器應用認證高級（Essentials Level）學科試題及詳解。 　　•診斷：可反覆線上練習學科試題，即學即測即評，強化題目熟練度。 　　•評量：結合AMA先進微控制器應用認證，驗證學習成果，增加自我競爭力。 　　•影音：提供配接線、測試示範操作影片。 　　•加值：提供範例程式、函式庫與Arduino

網路相關參考資料下載使用。 　　

微控制器進入發燒排行的影片

具摺紙鉸鍊雷射光束掃描器之設計

為了解決微控制器的問題，作者吳育昕 這樣論述：

本論文提出使用紙張摺疊的設計理念，來達成雷射振鏡的導引驅動機構。紙張透過雷射雕刻機可雕刻出任意複雜的圖案，再經摺疊成致動鉸鍊，實現製作快速且技術簡單的雷射振鏡導引驅動機構。相比於傳統軸承以及撓性鉸鍊，傳統軸承本身造成的摩擦力，會影響鏡子其控制上的困難；而撓性鉸鍊可避免旋轉元件彼此間隙產生的誤差及接觸面相對運動所造成的磨耗，擁有低誤差、高工作壽命的優點，可應用於精密機械的作動，但是撓性鉸鍊大致為金屬製成，整體重量重，製作也較為麻煩和耗時。而紙鉸鍊不但解決傳統元件所造成的磨耗，且相較於其他材料來說可以使用較小的驅動力來達到較大的行程量。且雷射振鏡運作幾次，紙張都不會發生斷裂，但是紙張的共振頻率有

逐漸變小的趨勢，直到2000萬次後才趨於定值，代表著紙張的剛性強度有些許改變，使紙張變軟。而系統的平均安定時間為114 ms，重複精準度平均為8.49 ×10-4 °

Arduino 微電腦應用實習含AMA 先進微控制器應用認證中級(Fundamentals Level) - 使用IPOE M3 - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：學科.影音.診斷.評量.加值

為了解決微控制器的問題，作者施士文 這樣論述：

　　1. 本書傳承Arduino設計理念，以淺顯易懂的論述引導讀者快速進入微電腦控制領域，使學習者擺脫過往因艱深的專業論述所造成的學習挫折。 　　2. 教學內容清楚明瞭：除文字敘述外，輔以操作影片，教學成效加倍。 　　3. 主題式引導學習：除基本的認知學習外，進一步將專題製作常使用的概念導引進來，擺脫片段式學習，讓學習者在完成每一個主題後，即可應用在專題製作上，也可說是一個完整的成品。 　　4. 適合電機電子群專題製作、單晶片實習、微處理機實習等課程外，生機科機電整合、汽車科汽車電子、專題製作，機械科機械電學實習，其他如設計職群，可以在作品上加入一些聲光效果或遙控裝置

，來增加產品的價值性及新穎性，讓作品更生動活潑，也能與觀眾產生互動的效果。  

車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決微控制器的問題，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。