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Linux driver 查詢的問題，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
淡江大學 電機工程學系碩士班人工智慧物聯網組 楊淳良所指導 傅保昕的 基於熱圖像識別技術的實時雨水檢測系統 （2020），提出Linux driver 查詢關鍵因素是什麼，來自於陶瓷加熱燈、實時下雨偵測、熱成像影像辨識、邊緣運算、Teachable Machine。
而第二篇論文國立陽明交通大學 網路工程研究所 陳志成所指導 涂瑞衡的 用於蒐集車用地磁場定位資料之平行感測嵌入式系統 （2020），提出因為有 磁力定位、精準定位、嵌入式系統、平行感測、5G V2X的重點而找出了 Linux driver 查詢的解答。
基於熱圖像識別技術的實時雨水檢測系統
為了解決Linux driver 查詢 的問題，作者傅保昕 這樣論述：
現代社會繁忙，在建築物內工作的民眾不一定能得知室外天氣的實時狀態，為了能迅速理解室外大概的天氣狀態，民眾通常會使用網路或APP來查詢，查詢到的結果通常是大區域地區的預估狀況，但就小區域而言此資訊不具有實時性。本論文提出基於熱圖像識別技術的實時雨水檢測系統，紅外線熱像儀搭配樹莓派3B+偵測發熱的陶瓷加熱燈(Ceramic Heat Lamp)當作辨識目標物。每秒讀取一次陶瓷加熱燈當下狀態，先將它加熱到180度，水一碰到加熱面就會立刻蒸發，此加熱狀態被定義為Hot；當水接觸到高溫的陶瓷加熱燈時蒸發後，加熱面接觸水的部分會產生溫度變化，此狀態被定義為Rain。當系統斷電陶瓷加熱燈未加熱或是未加熱到
180度溫度不足，此狀態被定義為Others。在實驗中，將Hot、Rain和Others三類熱影像圖片集資料放入Google Teachable Machine平台使用機器學習訓練，Hot 150張、Rain 150張、Others 300張做50回訓練，每批16份資料，學習率定為0.001，經過訓練後生成模型和標籤後放入樹莓派。為了增加辨識處理效率，在樹莓派上安裝神經運算棒二代，接著建立OpenVINO環境，安裝OpenCV和TensorFlow Lite為物件辨識和邊緣運算使用，讀取訓練過的模型和標籤，便可開始執行辨識，讀取熱像儀的鏡頭畫面，會立刻顯示信心度，經測試Hot信心度能達到平均9
9.088%，Rain信心度能達到平均98.792%。未來，提出的商業化系統可以為當地區域提供可靠和實時的雨量檢測系統，其中包括百貨公司、地鐵站、地下商場和其他設施。
用於蒐集車用地磁場定位資料之平行感測嵌入式系統
為了解決Linux driver 查詢 的問題，作者涂瑞衡 這樣論述：
根據中華民國交通部統計，台灣109年有3000人於交通事故中身亡，如何減少事故的發生率變成一個很重要的議題。隨著5G時代來臨，車聯網與自駕車技術也蓬勃發展，透過先進駕駛輔助技術（Advanced Driver Assistance System, ADAS），可以大大減少交通事故發生機率以及死亡人數。不過ADAS需要搭配精確的感測與定位，才能夠達到最大的效用，近年來有許多精準定位的相關研究，其中包含了使用地磁場進行定位。由於鋼構建築會產生特殊的磁力訊號，因此我們可以量測人工建築內的磁力訊號，作為Ground truth資料來進行比對定位，我們將量測到的Ground truth資料稱為磁紋（M
agnetic fingerprint）。磁紋之資料密度會影響使用地磁場定位的精度，以往的研究大多使用手機蒐集磁紋資料，大多數手機內建的磁力感測器沒辦法達到較高的取樣率，導致了圖資的縱向密度不足，且在同一車道內一支手機僅能一次蒐集一筆資料，這也造成了資料的橫向密度不足。在本篇論文中設計了一套平行多感測器嵌入式系統，達到了微秒等級的感測器同步，在時速250 km/hr的行駛速度下，可以達到橫向資料密度0.08公尺、縱向資料密度0.07公尺，提供符合5G Vehicle-to-everything（V2X）標準之磁紋資料，且相較於原本使用智慧型手機收集資料的方法，資料密度提升了1041倍。