流量計算的問題，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

空氣汙染防制理論及設計(第六版)

為了解決流量計算的問題，作者鄭宗岳,林鴻祥 這樣論述：

　　本書匯集作者多年來在工作上之實務經驗、國內外相關期刊、設備設計文件及廠商型錄等寶貴資料，從理論原理至空氣污染防治設備之設計及選用，均作了相當詳細的說明及歸納整理，引導讀者有系統地吸收空氣污染控制技術理論及設計之精髓。自第一版出版以來，承蒙國內大專院校教授採用作為空氣污染防制相關課程教材或參考書籍，有志公職人士亦廣為推薦介紹，列為參加國家考試必備用書。 　　第六版配合國際上重大環保議題之進展及國民對空氣汙染等環保意識之抬頭（尤其是PM2.5議題），依國內最新環保法規和汙染防制設備及控制技術的最新發展，對本書內容進行增補修訂，並特別針對工業通風排氣章節(9-11)進行補述

。 　　同時，第六版將過去30年來環境工程及環保行政類科之國家考試歷屆試題（民國80年∼110年）及其參考解答，分別歸類納入每一章末之「歷屆國家考試試題精華」中，供讀者進一步研習，以增進對該章節主題之瞭解，亦可作為有志公職及進修人士之參考。

流量計算進入發燒排行的影片

簡易型溫室自然通風下不同變數對流場影響之模擬研究

為了解決流量計算的問題，作者簡良諭 這樣論述：

台灣夏季氣候炎熱，經常造成溫室內部溫度過高，導致農作物的生長受到影響，所以溫室內溫度分布對農作物生長的影響攸關重要，對於溫室內的散熱最有效的方式就是使其通風，然而溫室的通風和建築物的形狀和通風口配置及外部氣候等等的條件息息相關。因此本研究利用CFD(Computational Fluid Dynamics)數值模擬軟體，以自然通風條件下，分別對無植物的簡易溫室及有植物的簡易溫室進行模擬分析。首先，無植物的簡易溫室模擬分析中，以市面上涵蓋率最高的簡易溫室作為模型，經由改變不同的迎風面及背風面捲揚開啟高度和入口風速進行數值模擬，並將結果與流量計算公式進行比較，確認模擬的正確性後，再將結果後處理為

可視化圖探討分析。由分析結果得出，入口風速3 ~ 7 m/s之間，不會影響迎風面及背風面捲揚不同開啟高度之間的組合所產生的趨勢，且溫室內平均空氣流速隨著迎風面捲揚開啟高度的增加而減少；而隨著背風面捲揚開啟高度的增加而增加，在本規劃中當迎風面捲揚開啟高度1.6 m及背風面捲揚開啟高度2.4 m時擁有較高的溫室內平均流速，因此為較佳的捲揚開啟方式，而當迎風面捲揚開啟高度2.4 m及背風面捲揚開啟高度0.8 m時擁有較低的溫室內平均流速，因此為較差的捲揚開啟方式。接著，在有植物的簡易溫室模擬分析中，以實地番茄溫室進行實驗，經由量測實際尺寸後，於數值模擬軟體內繪製出模型，再由架設感測器量測實際環境參數

，並將參數帶入模擬軟體做數值計算，其計算後結果與實際測量值進行比較驗證，確認模擬的正確性後，將當地長時間所出現的外部氣候及溫室可人為操控條件和植物生長因素作為研究，以田口法進行設計，並由溫室內的通風量及種植區風速均勻度作為品質特性。由本實驗結果得出，以溫室內的通風量作為特性下，最佳化的條件組合參數為天窗(開)、通風面積(100%)、植株高度(1.5 m)、風向(北北東)、風速(2.0 m/s)，其影響程度的排序為風速、通風面積、天窗、風向、植株高度，而在種植區風速均勻度作為特性下，最佳化的條件組合參數為天窗(關)、通風面積(50%)、植株高度(1.0 m)、風向(南南東)、風速(0.5 m/s

)，其影響程度的排序為風速、植株高度、風向、通風面積、天窗；最後，以通風量最佳化的參數組合下，探討番茄在不同孔隙率及不同種植物(甜椒與番茄)的孔隙率的差異，由分析結果得知，不同種植物的孔隙度對於溫室的通風量及種植區風速均勻度的影響甚微。

人工智慧應用在我家 - 使用KNERON AI Dongle(耐能AI加速棒) - 附MOSME行動學習一點通：診斷.評量.影音.擴增.加值

為了解決流量計算的問題，作者劉峻誠,陳宇春 這樣論述：

　　1. 主題學習：循序漸進介紹人工智慧領域中數據處理、數據標記、神經網路、機器學習、物件辨識等重要概念。 　　2. 輕鬆入門：結合公開、免費與好用的開源工具與網頁，引導讀者輕鬆進入機器學習的領域。 　　3. 時下最夯：介紹目前人工智慧趨勢 — 邊緣運算，並說明雲與端如何相互依存與協同作業。 　　4. 生活應用：藉由 AI 加速棒的實作，帶領讀者體驗AI的落實應用。   　　MOSME行動習一點通： 　　使用「MOSME行動習一點通」，登入會員與書籍密碼，可線上閱讀、觀看範例影片、下載補充資料與範例程式。 　　‧ 診斷：可線上練習本書題目，檢視學習成效。 　　‧ 評量：每次實作經創客師核可

，可取得創客學習力認證，累積學習歷程。 　　‧ 影音：於學習資源「影音教學」專區，可觀看範例操作影片。 　　‧ 擴增：線上提供相關補充資料，供自主學習或教學參考之用。 　　‧ 加值：附書中範例程式，方便讀者下載使用。

基於無人機應用之視覺交通分析系統

為了解決流量計算的問題，作者陳柏伸 這樣論述：

隨著5G網路日趨的普遍，物聯網將進入新的里程，隨之的應用也將繼續發展，無人機的應用將得到更好的結果，藉著無人機的機動性優點，在民間也發展出他的需求，在交通的方面，過去仰賴閉路監視器作為交通系統分析的重要來源角色，從行控中心以人工的方式回報交通狀況，到現今有人工智慧的時代，靠著機器取代部分人力，利用大數據的分析，影像辨識取得視覺資料，無人機的機動性將提供更便利的影像來源，擴充閉路監視器的涵蓋範圍。本論文使用Raspberry Pi 4為主機，設計一個無人機的掛載配件，可透過Raspberry Pi Camera V2鏡頭取得影像，經Wi-Fi或是行動網路傳送，OpenCV為主要影像辨識的工具，

使用其中的Haar Cascade Classifier和直方圖分析兩大功能，將結合道路現有的閉路監視器與無人機的畫面，考量到無人機具有機動的特性，會時常的移動所在地，因而設計一套可在手機上執行簡易交通分析的應用程式，針對道路上較多的中、小型車輛為分析對象，可供任務機組人員在承接行控中心任務後，抵達監控地點時，也能為行控中心做出簡單的分析工作，加快整體交通問題的分析，也同時減少影像或資料傳輸時所消耗的時間，機組人員亦可調閱其他閉路監視器，做出相關決策。因考慮到我國法律的一些限制，無法實際將無人機飛至高速公路旁，使用交通部高速公路管理局公開的影像畫面，以隧道內的監視器作為即時監視器影像來源，戶外

的監視器做為模擬的無人機拍攝畫面，製作出個可以實際連線操作的無人機掛載配件，實驗採用實機的手機測試，地點選用單向多車道，結果中Haar Cascade Classifier的辨識率可達85%以上，對辨識結果的分析亦可到80%以上。