微控制器應用產品的問題，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

為了解決微控制器應用產品的問題，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。  

微控制器應用產品進入發燒排行的影片

車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決微控制器應用產品的問題，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。

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

為了解決微控制器應用產品的問題，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

藉由微型機器學習實現改善顯示器顯像品質之智慧樣本偵測

為了解決微控制器應用產品的問題，作者劉冠宏 這樣論述：

液晶顯示器(Liquid crystal displays, LCDs)自從取代了映像管顯示器(Cathode-Ray Tube, CRT) [1]已經佔領顯示器市場一大部分，儘管有機發光二極體(Organic Light-Emitting Diode, OLED)顯示器目前在某些應用上可以取代LCD，但仍然尚未普及；而不論是LCD 或是OLED 哪種顯示器，在顯像時都不是完美的，由於其發光原理的機制在某些顯像樣本會導致顯示器上的影像與顯像樣本不同，例如：LCD上的水平串擾[2]、OLED上的像素串擾[3]……，不僅僅是顯示器架構上會造成不同的顯像缺陷，不同產品的面板也有可能會有不同的原因而

造成顯像上的缺陷，而解決的辦法也不算太複雜，大部分的顯像樣本都可以用不同的驅動方式解決其顯像缺陷，如此一來癥結點就落在偵測特定的顯像樣本上，如此一來才能針對不同顯像樣本應用不同驅動方式。在現有的顯示器上已經有偵測顯像樣本的模組在其時序控制器中，以便輸出控制訊號給驅動積體電路，不過這類特定應用的積體電路一旦需要更換面板時，由於不同面板的顯像樣本亦不同，偵測模組需要重新設計，這也意味著時序控制器需要重新下線，成本自然就提高了；偵測模組的設計其實就只是分類器，偵測影像來源是否與該面板的顯像樣本相同，若是用影像分類的機器學習亦能取代其功能，機器學習在硬體上有著與傳統特定應用積體電路不同的優勢，架構相同

的硬體只需更換學習樣本，產出一組新的權重值，即可重複利用其硬體。利用這項優點實現不同面板搭配偵測模組時，不需重新下線，只需讓機器學習的模型重新產出權重值，更新硬體內部的權重值，即可得到不同分類的偵測模組，藉此減少成本。 在半監督學習(Semi-Supervised Learning)分類下的轉導推理(Transduction or Transductive Inference)[5]是將已知標記的樣本送入模型學習，讓模型判斷同樣但並未標記的樣本其標記為何，在樣本較少的基礎上仍能有較佳的分類結果，不論是樣本少，或是測試樣本即為訓練樣本，這兩點皆吻合本文機器學習的偵測樣本模組的應用場景，因此本文將

以轉導推理為基底且較少的訓練樣本數，並以輕量化的機器學習架構，實作出顯示器內時序控制器中進行影像分類，判斷不同面板顯像樣本的微型機器學習(Tiny ML)智慧偵測模組。