5V 延長線的問題，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

以 Line Bot 設計與自然語言處理技術監控家電設備運作

為了解決5V 延長線的問題，作者陳博一 這樣論述：

Line 通訊軟體的聊天機器人(Line Bot)已逐漸普遍應用在一般日常生活，包括詢問旅遊景點、溫度氣候、或餐飲美食等，本篇論文利用Line Bot設計工具並結合自然語言處理(NLP-Natural Language Processing)技術以管理後端機器設備運作。Line Bot 前端技術主要是透過其系統開發套件(SDK-System Development Kit)完成一般APP設計元件的使用者操作界面，這些設計元件包括TextSendMessage、AudioSendMessage、與TemplateSendMessage等，而Line Bot後端技術則利用NLP.js開源套件解析

使用者輸入問句的意圖(intent)與實體關鍵字(named entity)以決定後續管理動作，並將相關管理意圖轉換為對應的控制指令，以執行機器設備的管控動作。NLP.js開源套件可以將使用者輸入的文字訊息轉換為對應的控制意圖，也可以反向轉換控制意圖為多種可能的文字訊息，依據[1]文獻說明，在Chatbot, Ask Ubuntu, 與Web Applications等三項語料(Corpus)辨識基準中，包括NLP.js,Watson (IBM),LUIS (Microsoft),DialogFlow(Google),與Wit.ai(Facebook)等多種NLP軟體套件的評比結果，NLP.j

s具備最低辨識錯誤率[2]，這也是本篇論文採用NLP.js作為自然語言辨識基礎的主要原因。本篇論文嘗試將控制指令應用於樹莓派(Raspberry Pi)所設計智慧家庭的家電控制(例如:開燈或關燈)，並將家電控制後的場景影像傳回Line Bot，因此使用者透過Line Bot輸入語音指令後，將可以確認機器設備接受控制後的變化，以確保聲控指令執行無誤。關於使用者語音聲波與控制指令文字之間的語音辨識技術中，我們實作Google STT (Speech To Text) API技術，雖然需要Internet網路連線，但Google STT API具備準確的語音辨識能力，另外本篇論文亦有介紹Google

STT API的相關原理與技術，以更深入了解其間細節差異。在工業4.0領域中，人工智慧在許多工業自動化管理的過程具備舉足輕重的角色，相關技術包括影像辨識、語音辨識、與自然語言處理等，其中聲控設備扮演一項不可或缺的重要因素，本篇論文利用Line Bot SDK設計前端操作介面並結合自然語言處理與語音辨識技術以管理後端機器設備運作，同時也探討相關設計與執行的重點細節，以做為後續工廠自動化管理之聲控設備相關技術參考依據。關鍵字：Line Bot、NLP、Raspberry Pi、Speech To Text

雲端電源控制系統之設計研究

為了解決5V 延長線的問題，作者侯全才 這樣論述：

摘要全球的能源成本不斷上升，IT 架構日益複雜，加上全世界政府紛紛趨向推出懲罰性稅項以限制碳排放，因此數據中心正面對日漸浮現的能源危機。 為了有效監測能源使用量及達到節能減碳的目的因此在現有的PDU上做一些改良，透過改善能源效益，數據中心的營運商不但可以大幅降低整體的成本支出；同樣地透過有效分配能源使用計劃，亦可令數據中心變得更環保、更具能源效益。 本論文的主要目的在於設計一應用於雲端電源之輸出控制系統。此架構主要是延伸基礎架構之PDU(Power Distribution Unit) ，由於早期對於電源控制並不是那麼要求僅止於有電源輸出即可。 本論文在於基礎之PDU 加以改良

並實現使之成為能夠透過網路與顯示功能進而達到使IT人員或是使用人員能及時掌控PDU的好壞並加以控制的雲端電源控制裝置且能獨立關閉或輸出電源。 早期PDU設計方式都是以0U Basic 方式呈現，發展到有0U Smart 的PDU，機架型1U 伴隨者網路資訊的發達與遠端監控的興起”雲端”電源的開發已越來越被重視。 傳統上，機房的用電量監測可以透過電源分配器來進行。這類型的產品早期應用於企業機房內，主要在於電力分配，除了具有延長線的功能之外，同時也兼具保護裝置，用以防止電源超載的情況發生。本論文除了基於0U Basic PDU架構外更有別於市場上的0U Smart PDU，設計出可以遠端

監控各自獨立耗電量的電源分配器與獨立的電源輸出開關，管理人員只要將IT設備的電源線接在源分配器上，就能夠透過網路連線從任何地點連接至PDU的設備電源，監控IT設備的耗電量。