Arduino Nano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

藍芽氣氛燈程式開發(智慧家庭篇)

為了解決Arduino Nano的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德,吳佳駿 這樣論述：

　　本書針對智慧家庭為主軸，進行開發各種智慧家庭產品之小小書系列，主要是給讀者熟悉使用Arduino Nano來開發物聯網之各樣產品之原型(ProtoTyping)，進而介紹這些產品衍伸出來的技術、程式撰寫技巧，以漸進式的方法介紹、使用方式、電路連接範例等等。   　　Ameba RTL8195AM開發板最強大的不只是它簡單易學的開發工具，最強大的是它網路功能與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到應用於物聯網開發的東西，只要透過眾多的周邊模組，都可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且Ameba RTL8195AM開發板市售價格比原廠Arduino Yun或A

rduino + Wifi Shield更具優勢，最強大的是這些周邊模組對應的函式庫，瑞昱科技有專職的研發人員不斷的支持，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。

Arduino Nano進入發燒排行的影片

以輕便型手腕感測套之智慧型羽球揮拍動作辨識與評分系統

為了解決Arduino Nano的問題，作者劉敏傑 這樣論述：

近年來，許多ICT業者開始積極於物聯網產業尋找新藍海，其中智慧穿戴式裝置因具有解放雙手及隨時量測之優勢，並隨著Apple公司與各大廠爭相投入，整體產業邁入成長期。但他們大部將此應用於生理健康方面，較少針對特定的運動項目開發各式的專業應用裝置。為此，本論文希望設計輕便型穿戴裝置，針對羽毛球運動訓練過程，可即時傳回感測器的資料，搭配AI深度學習的技術，開發一套輔助訓練系統。本論文所建構的軟硬體系統均採用開放式架構來建置，增加了整個系統的開發彈性、相容性、以及可擴充性。使用輕便型手腕感測套，而不用嵌入在球拍內，增加方便性。所收集的感測器資料取自於校隊球員揮拍訓練，並針對揮拍擊球過程進行分析。首先，

我們建構斷拍演算法，以使能有效擷取球員每一次揮拍過程的數據；接著進行AI深度學習，以CNN(Convolutional Neural Networks)與LSTM(Long short-term memory)演算法，判別拍種預測，分別可得到高達96.74%以及97.83%的準確率。我們更進一步建構球員的等級預測模型，分別得到70.27%以及80.63%的結果。另外我們也初步建構單一揮拍評分模型，以供球員及教練評估該次揮拍的狀況。期許本研究提出之系統架構與方法只是一個開始，未來可讓更多穿戴裝置應用於其他專業運動訓練領域。

高溫控制系統開發(改造咖啡豆烘烤機為例)

為了解決Arduino Nano的問題，作者曹永忠,郭耀文,楊志忠 這樣論述：

　　本書題材主要應用在工業流程控制系統開發中。我們可以發現，溫度控制是產品自動化的一環中最常見到的一個控制項目，作者因緣際會遇到透過溫度控制的技術手法，本書就是要使用市售的EUPA 遠紅外線低脂旋風烘烤爐，將之改造成可程式控制的咖啡豆烘烤機，書中並有許多教授推廣這些技術的活動紀錄。

基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人

為了解決Arduino Nano的問題，作者吳子健 這樣論述：

根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農

場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。