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ESP32物聯網專題製作實戰寶典

為了解決影像感測器是什麼的問題，作者VedatOzanOner 這樣論述：

　　學會使用ESP32開發無線物聯網專題所需的各種開發知識    　　使用ESP32開發板來開發各種物聯網專案可完整涵蓋感測器到雲端平台之間的安全資料通訊技術，有助於您使用EPS32系統單晶片來開發各種產品級的物聯網解決方案。您將學會如何使用各種類型的序列通訊協定來介接不同的感測器與致動器，藉此將ESP32應用於物聯網(Internet of Things, IoT)專案中。    　　本書會說明為何某些專案需要對終端使用者的立即性輸出，也會透過範例來驅動各種顯示模組來介紹不同的顯示技術。本書特色在於透過專門章節搭配實作範例來說明數位安全性。在學習過程中，您會理解藍牙低功耗(BLE)與BL

E網格網路，並製作一個完整的智慧家庭專案，其中的所有節點都可透過 BLE網格網路來通訊。後續章節則示範為何物聯網應用大多時候都會需要雲端連線能力以及允許智慧型裝置的遠端存取。您也會知道整合各款雲端平台與第三方服務如何能為終端使用者開啟了無限的可能性，例如大數據分析以及預防性維修好將成本最小化。    　　本書告訴你使用ESP32開發無線物聯網專題所需的各種開發技能，並製作直擊核心且高效率的安全性方案來滿足專題需求。    　　本書精彩內容：  　　．探索進階使用情境，例如UART通訊、聲音與相機功能、低功耗情境以及透過RTOS進行排程  　　．在專案中整合不同類型的顯示模組來滿足對使用者的立即

性輸出  　　．連接Wi-Fi與藍牙進行本地端網路通訊  　　．透過不同的物聯網訊息通訊協定來連接各種雲端平台  　　．將ESP32整合語音助理與IFTTT等第三方服務  　　．探索用於實作產品等級之物聯網安全功能的各種最佳方式 

影像感測器是什麼進入發燒排行的影片

情緒辨識系統之開發及其在互動式機器人之應用

為了解決影像感測器是什麼的問題，作者馮雅棠 這樣論述：

科技日新月異的現代，許多技術與產品接踵而來，深深地影響人類現在及未來的生活。台灣的驕傲台積電作為全球半導體技術的先驅，其製程傲視全球無人能及，製程的優劣反映在IC產業上，這點從晶片運算能力就可窺知一二。近幾年CPU與GPU的強大，讓深度學習越來越貼近人類的生活，深度學習的開發方向也越多元；其中，深度學習被應用在辨識圖形的例子不勝枚舉，除了辨識車牌、物品樣貌，應用在辨識人臉以及辨識情緒更是近年來非常熱門的主題，已經有眾多成功案例顯示即便在不同的開發平台設計出辨識模型，只要搭配適合之輔助軟體都能達到相同的辨識目的，可見深度學習開發方向相當多元；影像辨識是以龐大訓練資料為基礎進而提高辨識率，沒有數

量可觀的訓練資料支援，出現錯誤概率是相當高的；本論文為了改善這個問題，計畫結合影像情緒辨識與人體生理數據，匯入神經網路模型計算後，提升辨識率與辨識種類。本論文的第一部分，是建立卷積神經網路的影像情緒辨識模型用來辨識喜(Happiness)、怒(Anger)、哀(Sadness)的人臉圖形偵測，選用Googlenet作為影像辨識模型主體；為提升第一部分的辨識率並提高辨識種類，本論文第二部分為收集脈搏與體溫感測器的生理數據，建立生理數據輔助心理數據辨識模型，藉由導入第一模型辨識結果與生理數據後，評估出六種情緒—幸福(Happiness)、憤怒(Anger)、恐懼(Fear)、悲傷(Sadness)

、驚訝(Surprise)、厭惡(Disgust)。為使系統智能化、輕巧化，本論文將兩個辨識模型嵌入樹莓派系統，樹莓派透過GPIO連接兩個生理感測器，專用接孔連接樹莓派相機，USB插入加速運算處理元件，將連接完所需硬體的樹莓派控制板結合電池控制模組後，進入第三部分以樹莓派為控制器的機器人，機器人靠著8個伺服馬達與連桿機構產生動作變化，其動作變化是依據生理數據輔助心理數據辨識模型執行結果；第三部分的機器人採用外型為四組連桿的機器狗，藉由辨識結果改變其動作，透露出受測者的心理狀態，本論文對於偵測到的情緒反饋十分重視，因此將機器狗設定為會隨著偵測到的六種情緒辨識結果採取預設動作，做出與受測者當下情緒

相呼應的動作。

哈伯寶藏：哈伯太空望遠鏡30年偉大探索與傳世影像

為了解決影像感測器是什麼的問題，作者JimBell 這樣論述：

　　太陽發出的光要八分半鐘才會抵達地球，因此我們看到的太陽是它八分半鐘之前的樣子。同理，往太空愈深處望去，看到的就是愈久以前的太空。哈伯太空望遠鏡能看見太空非常久以前的樣子，包括數百萬、甚至數十億年前的恆星、星雲和星系。 　　 　　哈伯揭露的宇宙起源和演變歷程，遠超過其他太空望遠鏡。要是沒有哈伯，我們就不可能準確地知道大爆炸發生在將近138億年前，或者大質量黑洞在宇宙中很普遍，或者需要更多證據支持暗物質的存在。2020年4月，這架當代最重要的望遠鏡已經滿30歲，並進入可用年限的最後階段。哈伯先前已歷經五次太空維護任務，為本書撰寫序言的太空人約翰．格倫斯菲爾德參與了其中三次，今後

哈伯將不再接受實體維護，但在停止運作之後，哈伯的遺產仍會長久傳承下去。 　　 　　本書作者吉姆．貝爾教授是使用哈伯望遠鏡的天文學家，也是頂尖太空攝影專家，他在這本精采的專書中細數哈伯的所有成就，我們會了解哈伯如何拓展人類對宇宙的認識，以及我們在宇宙中的位置。   本書特色   　　自1990年發射升空至今，哈伯太空望遠鏡捕捉到無以數計的壯麗影像，包括太陽系與系外行星、遙遠的衛星、大量的小行星、行蹤飄忽的彗星、爆炸的恆星、高聳的星雲，以及碰撞中的星系。不過，由於NASA已不再對哈伯望遠鏡進行實體維修，這架「時光機」很可能會在不久的未來停止運作，因此，使用哈伯進行觀測研究的天

文學家、也是頂尖太空攝影專家吉姆．貝爾教授寫下了這本終極版的哈伯專書，向哈伯望遠鏡服役30週年誌慶，並回顧它為天文知識帶來的眾多進展。書中包含五大重點： 　　■以大尺寸高解析畫面呈現歷來最經典的哈伯天體照片 　　■詳細解說這些拍攝成果在天文學上的意義 　　■哈伯帶來的重大發現與後續研究 　　■使哈伯的建造、維護與升級得以實現的工程技術 　　■哈伯的下一步，以及繼哈伯之後的太空望遠鏡計畫

線雷射三角感測技術於工件之三維外觀檢測與二維尺寸量測

為了解決影像感測器是什麼的問題，作者陳彥志 這樣論述：

本研究透過線雷射感測器與線性平台組成一個量測系統來進行工件的瑕疵檢測。本論文使用MATLAB 來開發三維之點雲處理及比對，首先透過工件的CAD工程圖建立良品的點雲模型，再利用線雷射來對工廠生產出來的工件進行掃描，將掃描得到的三維數據重組來建立待測物的點雲模型。在比對之前將點雲模型做空間切割，透過voxel 網格濾波器來進行降採樣後，並將點雲模型的邊緣及特徵提取出來。在模型比對方面，我們使用CPD和ICP進行演算法將量測到的點雲模型與良品的點雲模型做比對，藉此找出它們之間在尺寸方面的誤差，將良品和幾何形狀的瑕疵品做分類，接著將檢測為良品的工件進行各種尺寸的量測。