2.5 mm 3.5 mm差別的問題，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

具降雨量預測之智慧農業灌溉系統

為了解決2.5 mm 3.5 mm差別的問題，作者鄧力仁 這樣論述：

本論文中結合物聯網以及機器學習，完成了一套智慧灌溉系統雛形。過程中使用過往的降雨量紀錄以及過去天氣氣象紀錄來預測未來的降雨量，並且使用了物聯網之技術，做出可以自行判斷土壤溼度，達到智慧灌溉的目的。機器學習的部分考量遞歸神經網路和長短記憶類神經網路的差別，最後選擇使用門閘遞迴單元(以降低運算成本)和遞歸神經網路的結合，輔以過去十年之氣候觀測資料的輸入，來達到降雨量預測之目的。基本上，降雨量和許多因子相關，包括地區/地形、季節、季風、颱風與氣候變遷等等，這些都會造成建立有效降雨模型的困難，而構成值得探究進一步分析研究的課題，例如針對訓練資料量與驗證資料量的分配比例不同所造成對訓練以及驗證效果乃至

預測精準度影響的探討，以找出適切的分配比例就是其中要項之一。接著，使用 LORA-IOT無線技術與各個感測器做無線連接，並啟動自動灌溉系統使土壤適時維持某一必要濕度以上，並且基於自行預測的降雨量與土壤濕度(乃至植物的生長期程)，自動決策當下的灌溉水量。

筆電疊片樞紐精密沖剪品質研究

為了解決2.5 mm 3.5 mm差別的問題，作者高如玉 這樣論述：

沖模壽命不再只是模次的考量，本研究將以接近精密模具的方式來檢視沖壓品，其中要經過成品的破斷面觀察與半成品組裝壽命完成，才算是沖壓良品。如果，成品的沖切破斷亮面小於材料70%，或是在20‚000次半成品組裝壽命測試衰退率超過在14%，也就是說明模具壽命已經超過，無法承認，必須進行修模。研究中採用60噸高速沖床，選用材質為厚度尺寸0.8 mm的捲料進行沖壓，確定沖模材質的選擇後，也觀察SUS301 3/4 H與SK5兩種不同素材，觀察研究不同材質的沖切破斷亮面對於半成品組組裝壽命的影響多寡。由實驗過程中得知，在相同條件之下，SK5的板材沖切破斷亮面較多與組裝壽命都比SUS301 3/4H佳。也由

測試得知選用鎢鋼材質當為沖模材料，且改善模具設計參數後，確實改善了良率。然而線切割加工模具後，發現模具之粗糙度對沖壓品質產生的影響，找出本實驗設定線切割機台操作研究最佳的加工條件。實驗結果顯示，加工線切割模具粗糙度在割一修三時，即可達到精密模具加工的條件。模具設計刀口改變主要的間隙，是模具實驗過程中相當重要的一環，實驗過程中得知，模具間隙的增加，則沖切破斷亮面減少，破斷面會提早出現；而沖壓模數與沖壓毛邊為正比。因此，針對要求沖切破斷亮面70%以上與沖壓毛邊在0.05mm內，把實驗結果進行大量生產且導入實驗當成沖壓維修模具壽命之次數依據。在最後一關，經由整個半成品的組裝壽命在14%內的衰減質影響

度，來進行最後測試承認模具流程，確定做為往後判定模具壽命沖切模數的標準。