usb外接螢幕的問題，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

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決usb外接螢幕的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

usb外接螢幕進入發燒排行的影片

用於出租套房環境之可攜帶感測系統

為了解決usb外接螢幕的問題，作者張維凱 這樣論述：

由於房價高漲，購屋壓力對許多人來說是很龐大的壓力，造成目前社會對於出租房屋的依賴性愈來愈高，不論是學生、上班族，甚至老人都有很大的需求。然而租屋選擇是非常困難的，很多時候我們僅憑價格或感覺，就簽下合約，住後才發現環境不適合時，只能搬家或賠錢了事。若房客可以利用資訊科技的方式，居住前先進行不同套房環境監測對比，居住後進行套房環境長期監測，那麼房客就能知道居住環境是否適合自己；倘若適合則可簽約、續租，不適合也能添購設備改善，若無法改善也能即早退租，減少錢財、時間的浪費。本研究設計是以Arduino MEGA 2560為主體，搭配多個感測器與Wi-Fi、藍芽等模組建置一可攜帶感測系統。研究過程是將

系統應用於看房及定居兩階段，於看房階段時可攜帶感測系統做立即測試，並透過藍芽將氣體，噪音、亮度、溫溼度等感測值傳於手機介面，倘若超過標準時，會響起警報音樂及顯示狀態訊息，同時使用者也能將資訊分享到LINE、郵件、簡訊等，方便後續做多間套房初步對比：當選定套房後則進入定居階段，此時開始進行長期監測，並透過Wi-Fi將感測值上傳至雲端資料庫，進而以手機隨時隨地瞭解套房各項監測狀態及分享資訊。此外，研究還計算所得的AQI值，與環保署公布之資訊做對比、判斷；若房間狀態不佳時，亦能遠距透過Webduino做Wi-Fi家電控制，進而達到提升套房居住環境之目的。於系統建置完成後，對台中市工作地點鄰近的7間出

租套房進行即時測試，經比較10個感測項目－PM2.5、PM10、O3、CO、SO2、NO2、噪音、亮度、溫度、溼度，得出出租套房1各項目皆未超過危害人體標準且AQI值最低，為最佳出租套房；而後於11/19~11/28 10天期間進行長期監測，並以13項不同的監測模式與監測圖做觀察，結果發現，除 11/28因為露天燃燒造成空氣品質較差之外，其餘9天房間各感測項目皆為正常狀態，且AQI值未高於100，並且於11/28 16時經由遠距啟動空氣清淨機後，能夠於 24時前空氣品質改善為良好狀態，總結來說，出租套房1很適合續租及長期居住，最終，透過建置的系統成功地找到適合長期居住的出租套房。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 Raspberry Pi Pico × Python 玩創客

為了解決usb外接螢幕的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

用 Raspberry Pi Pico × Python 玩創客 　　近幾年創客(Maker)風潮盛行, 越來越多人開始『動手製作』自己想要的東西, 而在這風潮下,『控制板』更是創客們的寵兒, 因為只要使用控制板和程式語言, 就可以簡易控制電子元件, 以此實現更多功能。本套件就要使用其中一種控制板–Raspberry Pi Pico。 　　樹莓派 (Raspberry Pi) 是一個由【樹莓派基金會】開發的 Linux 系統電腦, 只要將它接上滑鼠、鍵盤和螢幕就可以像普通的電腦一樣操作。樹莓派擁有小而精巧的特性, 更容易放置於各種場域, 並搭配其針腳控制電子零件或從電子零件收集資料,

但使用針腳連接電子零件其實不是樹莓派的強項, 因此樹莓派基金會在 2020 年新推出 Raspberry Pi Pico 控制板, 此控制板沒有作業系統, 但擅長控制電子零件, 與樹莓派達到相輔相成的效果。 　　本套件注重於控制板的基礎功能, 包含數位輸出(例:點亮 LED 燈)、數位輸入(例:讀取按鈕狀態)、類比輸出(例:控制蜂鳴器)和類比輸入(例:讀取搖桿狀態)。學會基礎功能後, 還有進階應用的內容, 例如：自製節拍器、超好按複製貼上鍵盤快捷按鈕、搖桿型滑鼠。 　　除了控制板的功能外, 本套件還包含基礎電子電路、Python語法, 讓使用者了解每個環節的原理, 更容易融會貫通, 再搭

配各式各樣的電子零件, 做出自己獨一無二的創作。 　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。 　　本產品 Windows / Mac 皆適用 本書特色   　　● 從生活應用案例學 Python，邊做邊熟悉語法 　　● 電子電路基礎教學，大量圖片輔助，輕鬆理解 　　● 程式 × 電子電路，從點亮 LED 開始學起 　　● 各種電子零件互相搭配，多達 22 種實驗 　　● 基礎範例：閃爍 LED 燈、呼吸燈、簡易小夜燈、撥放音樂、門鈴 　　● 應用範例：自製節拍器、超好按複製貼上鍵盤快捷按鈕、

搖桿型滑鼠   　　組裝產品料件: 　　Raspberry Pi Pico 控制板 × 1 片 　　Micro-USB 傳輸線 × 1 條 　　麵包板 × 1 片 　　紅色 LED 燈 × 3 顆 　　按鈕 × 4 個 　　光敏電阻 × 2 個 　　可變電阻 × 1 個 　　搖桿模組 × 1 個 　　無源蜂鳴器 × 1 個 　　公母杜邦線 × 1 排 　　公公杜邦線 × 1 排 　　220Ω電阻 × 1 排

適用於USB供電系統之同步整流返馳式轉換器

為了解決usb外接螢幕的問題，作者蘇柏樺 這樣論述：

近期小型裝置像手機、MP3撥放器和其他手持式裝置從USB獲得電源，然而較高功率的外接裝置像固態硬碟和螢幕並不能從傳統USB經由USB電源線開機，因為最大功率超過7.5 W，因此這些裝置需要另外增加獨立電源的成本。在2012年USB開發展論壇釋出USB電力傳輸規範，這個規範可以允許電力傳輸至100W；如果產品符合USB電力傳輸規範，可因此減少外置電源的需求並簡化連接方式。對於設計USB PD電源供應器，返馳式架構經常被選用，因為其設計複雜性較低且有小型化等優勢。本文設計並研製同步整流返馳式轉換器，採用同步整流可以減少輸出端傳導損失並增加轉換效率。本文實際製作60 W實驗原型電路，以驗證所提出之

系統架構。相較於傳統返馳式轉換器，本文所提出架構在5V、12V、20V平均效率可分別提升4.08%、0.8%、0.51%。