MCU 推薦的問題，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

復仇者聯盟：無限之戰 電影美術設定集

為了解決MCU 推薦的問題，作者EleniRoussos 這樣論述：

　　「有一個想法，集結一群超凡的人，看我們能不能變得更強大，所以當他們需要我們……我們能挺身而出，為他們而戰。」──初代復仇者聯盟&尼克‧福瑞 　　即使是英雄，也有做不到的事。強大如復仇者聯盟，也會嚐到失敗的滋味。歷經一次又一次的爭吵、磨合、甚至在內戰時瀕臨瓦解，復仇者聯盟最終成為一支實力堅強的隊伍，所有人都認為復仇者聯盟無堅不摧、所向披靡──包括他們自己──直到他們遇上了宇宙最強大的反派，薩諾斯…… 　　★全球唯一中文版，國外原書已絕版，僅此一次的收藏機會！ 　　★全書比照國外原書規格，外附高質感收藏用書盒，書籍採用方背穿線精裝，內頁全彩印刷！ 　　★內容

極度紮實，國外收藏迷紛紛驚呼「應分成兩冊」，收錄數百張珍貴手稿、反派與英雄的角色設計過程、經典場景分鏡與設計圖！ 　　★名列全球最高電影票房TOP5，是首部票房破20億美金的超級英雄電影！ 　　★影史上首度集結超過22位英雄的電影，鋪陳與結局極度撼動人心！ 　　二○一二年，薩諾斯於漫威電影宇宙第一階段完結的《復仇者聯盟》片尾彩蛋首度現身，他一直有著理想得近乎殘忍的計畫：所有星球都為資源耗竭所苦，那麼毀去宇宙一半生靈，便能一勞永逸地解決這個問題──「完美的平衡，世事就該如此」。 　　為了阻止薩諾斯集齊六顆無限寶石，鋼鐵人、雷神索爾、美國隊長、黑寡婦、浩克、星際異攻隊、奇異博士、蜘蛛人、黑

豹、幻視、緋紅女巫、酷寒戰士等復仇者聯盟成員在宇宙間數個戰場分別奮戰，卻在薩諾斯輾壓式的力量下兵敗如山倒，吞下苦澀的滋味。 　　集結了22名超級英雄，這部長度約150分鐘的長度，該怎麼分配戲份才能平衡又不失精采？隱藏在多次陰謀詭計之下的薩諾斯及其爪牙，又是如何設計出來的？本書收錄數百張人物設計、分鏡草稿、概念美術繪圖，引領您深入這場磅礡一役中，最令人心碎的前哨戰！ 　　★編輯部推薦重點★ 　　◎身為MCU狂粉，泰坦星上搶奪手套的一幕不可不收藏！ 　　◎亦正亦邪、讓人愛不釋手的洛基犧牲名場面 　　◎重溫最最揪心的一幕──緋紅女巫親手毀去幻視的心靈寶石 　　◎從內到外瞭解鋪梗八年、最強反派角色

薩諾斯的設計過程 　　◎鋼鐵人與鋼鐵蜘蛛裝的N x N種型態大揭露  

MCU 推薦進入發燒排行的影片

物聯網閘道器硬體與周邊系統之設計與實現

為了解決MCU 推薦的問題，作者林恩誠 這樣論述：

本論文以聯發科所開發之Linkit Smart 7688 Duo開發板作為整體物聯網閘道器的系統核心進行設計，對此比較市面上其他的開發板與物聯網閘道器比較，在此以樹梅派與新漢NIO51物聯網閘道器作為開發板與物聯網閘道器比較依據，Linkit Smart 7688 Duo開發板在價格上比樹梅派低的四成左右，於硬體CPU的時脈上Linkit Smart 7688 Duo高於新漢NIO51閘道器。本實作提供之低成本與高客製化的設計雛型，使得系統整合業者得以更有效地提供其客戶最合適的IT服務。所提之物聯網閘道器，利用Linkit Smart 7688 Duo所搭載MIPS及MCU雙核心晶片，搭配A

rduino開發環境及工業領域通訊協定Modbus來設計周邊系統之各感測器的資料傳遞。物聯網閘道器取得感測器資料後使用MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)傳遞至伺服器中。並以硫化氫與甲烷等兩種感測器實測所開發之MCU程式的數據擷取精準度。設計物聯網閘道器整體系統架構與周邊系統，在考量內部散熱與模組走線之同時，也設計機殼外觀來搭載此系統來實現物聯網閘道器，以達到精準、經濟、客製化的優質產品雛形。

蜘蛛人：新宇宙 電影美術設定集

為了解決MCU 推薦的問題，作者雷明‧傑德 這樣論述：

　　「當一個人幫助他人是出於應該或必須這樣做，只因為這是正確的事而非其他理由，那麼毫無疑問地，這個人便是真正的超級英雄。」──史丹‧李 　　由30個國家共177位動畫師聯手打造，完美結合3D、2D、日漫與美漫畫風，《蜘蛛人：新宇宙》打破傳統，身處不同時空的6位蜘蛛人齊聚一堂，為MCU的「多重宇宙」開啟先河！ 　　★全書比照國外原書規格，特別申請限定版內封面「蜘蛛人VS綠惡魔」，搭配全球唯一首刷贈品（數量有限）「蜘蛛人人設卡」，給予臺灣讀者完整閱讀體驗！ 　　★改變漫改電影歷史，開創動畫電影全新格局，與《復仇者聯盟：無限之戰》、《一個巨星的誕生》等電影並列2018年最佳

電影！ 　　★斬獲奧斯卡金像獎、美國製片工會獎、金球獎、英國電影學院電影獎、美國動畫安妮獎的最佳動畫長片！ 　　★橫掃美國動畫安妮獎最佳動畫長片、角色繪製、角色設計、美術設計、導演、編劇、剪輯、導演、劇本、剪輯等十項大獎！ 　　「失去了這套裝備，你還剩下什麼？如果什麼也不剩，那就不配使用它。」《蜘蛛人：返校日》中，鋼鐵人東尼‧史塔克曾如此嚴厲地告誡彼得‧帕克，最終讓彼得痛定思痛，成為能擔負重任的蜘蛛人。 　　《蜘蛛人：新宇宙》則顛覆以往認知，共有六位形象各異的蜘蛛人登場，天才少年邁爾斯‧摩拉斯正是其核心主角。被迫承擔蜘蛛人之名的他，沒有班叔或鋼鐵人殷殷教導，只有一個頹廢的彼得‧B‧帕克

帶領他走上超級英雄之路，與四位來自其他宇宙的蜘蛛人一起拯救世界。 　　「能力越強，責任越大。」說得輕巧，執行卻很困難。不論倒下多少次，都肩負著一定要站起來的期待。沉重的負擔雖未壓垮邁爾斯，六位來自不同宇宙的夥伴更讓他安心，無法掌控能力卻是他的軟肋，直到嚴厲的父親告訴他：「我愛你，但這次你可以不必回你愛我。」他終於得以面對自己的內心渴望，順利承接蜘蛛人的一切──無論是能力，抑或是責任。 　　面具背後，可以是任何人。 本書特色 　　※ 收錄超過六百張精美圖片，包含草圖、關鍵影格及劇照，無論是動畫迷、漫威迷、蜘蛛人迷，或者準備進入這個華麗產業的準動畫師們，都能在這本書中找到最想一窺的寶貴資訊

！ 　　▎邁爾斯的叔叔亞倫，設定基礎是「低階版鋼鐵人」； 　　▎動畫裡蘊藏的漫畫風格，除了色彩與畫風，還需要什麼？ 　　▎每位蜘蛛人背後最偉大的女人梅嬸，這次走強悍路線； 　　▎邁爾斯和廢柴彼得‧帕克的初見面，被火車拖曳的十幾條街道竟然完全不同； 　　▎面具底下的六位蜘蛛人，該怎麼毫無違和地一起出現？ 　　──更多祕辛與幕後設計理念，都能在本書中找到哦。 各界好評 　　★多重宇宙中的蜘蛛人（們） 　　▎邁爾斯‧摩拉斯／蜘蛛人 Earth-1610 　　成長於布魯克林的天才少年，熱愛塗鴉藝術而不甘被父母安排好未來的道路。被變異蜘蛛咬傷後，成為蜘蛛人的「繼任者」。與眾多（蜘蛛人）不同的是，他

有著非裔與波多黎各血統，其家人也都健在。 　　▎彼得‧帕克／蜘蛛人 Earth-1610 　　年輕的金髮男子，眾所周知的蜘蛛人，其英雄事蹟使他的形象印在各種產品上。生前將拯救城市的重責大任交付邁爾斯。 　　▎彼得‧B‧帕克／蜘蛛人 Earth-616 　　來自另一個宇宙的蜘蛛人，被迫擔任邁爾斯的「蜘蛛人」老師。他衣衫不整、身材走樣，是個落魄的褐髮中年男子。 　　▎關‧史黛西／女蜘蛛人 Earth-65 　　來自另一個宇宙，個性自由奔放，在邁爾斯的學校中化名「關達」。 　　▎潘妮‧帕克Earth-14512 　　來自另一個宇宙，未來世界的日裔混血兒，操縱著父親遺留的蜘蛛機甲「SP//dr

」打擊犯罪。 　　▎彼得‧豬客／豬豬人 Earth-8311 　　來自另一個宇宙，被梅‧豬客咬過後從蜘蛛變為人形豬，保留了蜘蛛的能力，自稱「豬豬人」。 　　▎彼得‧帕克／暗影蜘蛛人 Earth-90214 　　來自另一個宇宙，一九三〇年代的黑暗版彼得‧帕克，作風冷硬。 　　▎威爾遜‧菲斯克／金霸王 　　紐約最強犯罪首領，數年前因蜘蛛人失去妻小，試圖打造機器以帶回多重宇宙的家人。 　　▎亞倫‧戴維斯／潛行者 　　邁爾斯的叔叔，其奔放個性而被邁爾斯崇拜，暗中卻是菲斯克的爪牙。 　　▎傑佛遜‧戴維斯 　　邁爾斯的父親，紐約市警察，看不慣蜘蛛人行俠仗義、卻隱藏身分的作為。 　　▎莉歐‧戴維

斯： 　　邁爾斯的母親，紐約醫院的急救人員。 　　▎梅‧帕克 　　蜘蛛人的嬸嬸，在彼得‧B‧帕克的宇宙中已經過世，在邁爾斯的宇宙中同樣是一名「蜘蛛人」老師。 　　▎米格爾‧奧哈拉／蜘蛛人 　　二〇九九年的未來蜘蛛人，在片尾彩蛋中登場。 　　★國外讀者驚嘆 　　▎這是我的收藏中最棒的一本藝術設定集！充滿精緻的草圖、視效發展，極度推薦！ 　　▎裡頭的藝術作品和動畫電影一樣令人驚艷、充滿活力！搭配的文字說明十分完整。此外，還有許多劇情線性圖、各種繽紛且不同畫風該如何組合而不突兀，是美術設定集中最棒的一本！ 　　▎完全符合甚至超乎我的期待！收錄所有你想知道的幕後過程！ 　　▎電影本身就是兩

個小時的視覺饗宴，而這本設定集更是另一種視覺衝擊！集結許多世界級藝術家辛勤耕耘的點滴與成果，除了「能買到這本書真是太棒了」以外，我沒有別的評論。 　　▎完美，藝術滿分。完全不同於以往任何動畫電影，這部電影拓展了我的視野，這本書則啟發我的靈感、指引我畫出很棒的作品。

運用深度學習實現影像即時辨識邊緣運算系統

為了解決MCU 推薦的問題，作者林佳賦 這樣論述：

人工智慧主要目的在讓電腦模擬人類的智慧，或模仿人類的智慧。運用演算法，進行人臉辨識、物件追蹤等功能，讓電腦有了視覺，就能運用這樣的技術做出各式各樣的應用。本研究使用YOLO訓練自訂物件偵測模型，並將模型燒錄給Maix Bit進行影像邊緣運算，搭載攝像頭，透過K210這塊AI晶片對影像做人或物的識別。Maix Bit比起市面上許多開發板來的便宜，且開發版小，可靈活適配邊緣側場景的需求。搭載支持機器視覺與機器聽覺多模態識別的勘智K210晶片，在功耗、影片幀數及處理器方面都非常適合做物件檢測。使用YOLO訓練物件偵測模型，YOLO是一種利用卷積神經網路做物件偵測的開源技術，可以一次性預測多個物件位

置和類別的卷積神經網路，能夠實現端到端的目標檢測和識別，最大的優勢就是速度快。