接線的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

PLC可程式控制實習與專題製作使用FX2N / FX3U - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：加值

為了解決接線的問題，作者陳冠良 這樣論述：

　　1. 本書包含可程式控制器的初階、中階與進階設計，內容豐富且廣泛。 　　2. 本書架構完整，從PLC的基礎指令、工配轉PLC階梯圖設計、SFC順序流程設計、SFC實務設計、應用指令到專題製作，一應俱全。 　　3. 每個章節都有很多的範例程式，以及不同的設計方法，讓讀者可以跟著範例程式動手做，邊做邊學。 　　4. 本書的專題製作使用了人機介面與PLC、PLC的特殊模組4AD與4DA，讓讀者可以活用所學習的技術，真實的做出一個專題成品。 　　5. 本書特別命製題庫，幫助讀者增加知能並提供測驗及練習。

接線進入發燒排行的影片

應用於標準元件與印刷電路板設計之繞線技術研究

為了解決接線的問題，作者林世庭 這樣論述：

繞線於積體電路設計中為一必要且被廣泛應用的階段，隨著製程不斷演進，大量的訊號數量與複雜的設計規範大幅提高了繞線問題的複雜度。現今已有許多電子設計自動化(EDA)的工具與演算法被提出來克服複雜的晶片層級繞線，不過仍有一些重要的繞線問題是現存的演算法難以跟人工繞線產出近似的品質的，如標準元件繞線與印刷電路板繞線，這會導致工程師需花費大量時間與精力來完成這些繞線工作。因此，此論文擬提出許多的繞線方法以產出就算與人工繞線相比亦具有競爭力的繞線結果。因此，我們將提出之方法分為兩大主題，自動化標準元建合成與印刷電路板繞線。於自動化的標準元件合成，我們提出了第一個可以全自動合成標準元件庫並考慮drain-

to-drain abutment (DDA)於7奈米鰭式場效電晶體，我們首先提出基於動態規劃演算法的考慮DDA之電晶體擺放方法，並提出基於整數線性規劃之最佳化金屬第0層(M0)規劃演算法以降低第1金屬層(M1)的繞線擁擠度，所以標準元件的輸出入接點(I/O pin)的接入能力也因第2金屬層(M2)的使用量減少而提高。另一方面，我們分析有兩個主要原因導致自動化的標準元件繞線難以跟人工繞線產出近似的品質，其一為自動化的繞線難以完全使用元件中的空間，另外一個原因是以往的標準元件繞線研究並沒有考慮電容耦合所帶來的效能影響。因此，我們提出可隱式動態調整之繞線圖來繞線可以提高繞線資源的使用，我們也將考慮

電容耦合的繞線演算法轉成二次式規劃的方城組來最佳化標準元件的效能。實驗結果證實我們的標準元件庫不只可以幫助減少晶片的面積達5.73%，亦可以提供具有更好的面積與效能的標準元件。多行高的標準元件架構已在現今的設計中越來越流行，但卻沒有被以往的研究完整的討論，在此論文中，我們提出一個完整的擺放與繞線流程與方法以合成多行高的標準元件。我們提出一個基於A*搜尋演算法的多行高電晶體擺放方法以最佳化內行與跨行的連接能力，我們亦提出第一個基於最大化可滿足(Max-SAT)演算法的細部繞線器，其可以最佳化連接線長並滿足基本的設計規範。實驗結果證實我們所合成的標準元件與目前先進的單行標準元件具有近似的品質，且因

我們的多行高標準元件具有較好的長寬比，所以可以在合成晶片時具有更好的彈性。最後，因為越來越高的接點密度與繞線層數，印刷電路板繞線變得越來越複雜。印刷電路板繞線可分為兩個階段，逃離繞線與區域繞線。傳統的逃離繞線只專注於讓接點之連線逃離該晶片區塊，但未考慮其逃離位置對於晶片繞線的可繞度之影響。在此論文中，我們提出了一個完整的印刷電路板繞線流程與方法，其包含了同時性逃離繞線、後繞線最佳化、與區域繞線，而我們所提之印刷電路板繞線可以完成七個目前商業用印刷電路板繞線軟體無法完成的業界印刷電路板設計。 另外，在考慮業界提供之可製造性規範後，我們所提出的逃離繞線依然可以在加入額外設計的方城組後完成所有業界提

供的設計

FLAG`S 創客‧自造者工作坊 10+ 實驗(「Arduino 超入門: 創客‧自造者的原力」書+實驗套件)

為了解決接線的問題，作者章奇煒 這樣論述：

　　每個人都有『如果我可以自己做出...來！』的夢想, 但是這已經不再是夢想, 全世界有許多人都已經使用 Arduino 製造出心中的夢幻裝置, 不論是語音遙控電燈、自動寵物餵食器、跳舞機器人、四軸飛行器, 或是電子鋼琴音樂盒, 創意奔放無上限, 他們就是時下最潮的創客●自造者 (Maker)。現在, 你也可以變創客, 我們幫您準備好了入門第一步與 Arduino 相容的電子 DIY 套件, 不用奔波電子材料行採買元件, 不必擔心上網買錯零件, 不需啃完大部頭的電子電路教科書, 一盒搞定, 立刻激發你的創意原力。 　　 　　本套件內含 UNO R3 Arduino 相容板, 以及實驗教學手

冊, 開箱後立即可以動手照著操作, 實驗中所需要使用到的各式電子元件也都隨附在套件中, 讓學習過程不中斷, 一路照著說明組裝電路, 撰寫程式, 完成十多個精心設計的範例, 不但能夠學會 Arduino 基礎技術, 還能製作出像是光感應自動燈、沖咖啡水溫自動通知, 以及尿布尿濕警報器等等好玩又實用的裝置。   　　本產品特別設計使用兩種開發環境, 對於有程式設計經驗者可以採用 Arduino 官方的開發環境以 C++ 撰寫程式, 如果是完全的初學者, 則可以使用旗標科技特別設計的 Flag's Block 圖形化積木開發環境, 操作方式和 Scratch 一樣, 只要拖拉組合積木, 用滑鼠就可以

寫程式。教學手冊也配合兩種開發環境, 採雙手冊合訂本, 不管使用哪種開發環境都可以照著手冊學習, 降低學習門檻。   本書特色   　　※※※ 範例程式免費下載網址: www.flag.com.tw/maker/download.asp ※※※   　　□ UNO R3 Arduino 相容板 + 電子元件 + 教學實驗手冊一盒搞定 　　□ 十多個實驗範例, 一一學會 Arduino 基礎技術 　　□ 涵蓋光感應自動燈、沖咖啡水溫自動通知, 以及尿布尿濕警報器等實用範例 　　□ 每個實驗都有電路圖與實體接線圖, 確保接線無障礙, 又能學會閱讀電路圖 　　□ 電子元件基本原理說明, 既能做出實驗

, 又能瞭解為什麼 　　□ 程式設計概念說明, 不是程式設計高手也能懂 　　□ Arduino C++ 與 Flag's Block 圖形化積木雙開發環境, 初學入門最快速   　　創客●自造者存在於每個人的內心, 在 21 世紀已蔚為潮流。在此創意無限的年代, 我們一起來激發創新的原力吧！

融合WiFi訊號強度與人體姿態估計進行兩階段定位系統

為了解決接線的問題，作者鄭和軒 這樣論述：

由於近年來人們對於定位的重視，全球定位系統（Global Positioning System, GPS）已被廣泛使用於我們生活中的應用，卻礙於建築物的干擾訊號傳播導致GPS在室內定位並不準確，因此如何在室內達到高精度定位成為人們重視的研究議題，傳統的方法是以訊號強度為基礎如：藍牙、Wi-Fi、ZigBee，通過三邊測量估算裝置位置，然而，基於訊號的定位方法容易因為室內環境的多路徑干擾，導致環境中的訊號分佈變動性大，產生高定位誤差，而近年來深度學習的蓬勃發展使研究人員藉由成熟的影像辨識技術對行人進行位置估計與室內定位，卻無法得到設備資訊以識別人員身份，為此我們提出了一種基於Wi-Fi與影像的

高精度人員室內定位方法。室內定位系統分為兩階段定位，第一階段通過使用智慧型手機收集三台Wi-Fi基地台兩個頻段2.4GHz及5GHz的訊號接受強度，並以機器學習方法進行粗精度定位預測，接著在第二階段分析監視攝影機捕捉的人員畫面，並以姿態估計模型提取影像中行人們的腳點座標，再藉由直接線性轉換與線性回歸模型得到影像人員的位置，最後與第一階段的Wi-Fi定位位置進行匹配，完成可識別人員的室內定位系統。本研究採用的實驗場域具備多遮蔽物及訊號干擾，因此我們收集2.4GHz及5GHz兩個頻段的訊號接受強度，減少2.4GHz的訊號干擾以實現更高的Wi-Fi定位精度，Wi-Fi的平均定位誤差達1.4公尺，並分

析兩個頻段的定位表現。在影像定位方面我們則提出兩種用於影像中的行人腳點提取方法，並以機器學習模型減少因為鏡頭扭曲與直接線性轉換造成的誤差，結果表明我們改善後的腳點提取方法能夠降低50%的定位誤差，也指出通過機器學習模型預測的定位結果比僅以2D線性變換的誤差減少約0.4公尺，達到誤差0.4公尺的高精度室內定位。