安裝車機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

Cotton friend手作誌.58：秋高氣爽的好chill手作計畫 特別追加「拉鍊攻略完全指南BOOK」別冊

為了解決安裝車機的問題，作者BOUTIQUE-SHA 這樣論述：

　　秋季手作重點： 　　◎特別追加全彩48頁別冊「拉鍊攻略完全指南BOOK」──一本學會安裝拉鍊的基本應用！ 　　◎愛物翻新改造！牛仔褲、毛巾、手帕、針織衫，變身手作素材！ 　　◎手作功力ＵＰ！從今起，我也是滾邊斜布條達人！ 　　◎繁體中文版獨家‧手作新書推薦摘選── 　　★《職人訂製口金包》／ 　　手作職人──洪藝芳老師教你運用質感北歐風格印花製作職人系口金包 　　日本ブティック社獨家授權繁體中文版 　　DIY手作族【入門 / 進階】兩用超聖典 　　「Cotton friend手作誌」是專門介紹手作的專業雜誌，從繽紛的美麗布作、縫紉作品教學、基礎刺繡、布偶縫製與設計、小物與家飾品的製作

等，皆搭配精采的圖文詳細解說，書內附錄的紙型可供縫製時描繪之用，讓初學者也能輕鬆在家製作喜愛的布作，本誌不僅是手作新手必備指南，熟手們也能從中找到更多設計靈感，是您不可或缺的最佳參考工具書。

安裝車機進入發燒排行的影片

自然語意辨識於車機之應用

為了解決安裝車機的問題，作者李振傑 這樣論述：

汽車上安裝車機是個蠻普遍的一件事，能幫忙完成許多日常生活如：指引正確方向的導航、提供汽車大小事的汽車資訊、負責整輛汽車娛樂等，是一種駕駛者與汽車之間溝通的介面，然而往往在與其互動時眼睛會持續盯著螢幕導致注意力分散掉，容易發生點意外。許多的國內外大廠紛紛研究虛擬助理，如Apple的Siri、Google的Google Home、Microsoft的Cortana等，透過自然語言的方式詢問設備接著就能回應其相對應的方便操作，使得自然語言的研究變得相當的熱門，因此本研究想將其應用於車機中，並挑選三種比較常用的功能進行研究。深度學習是人工智慧中成長最快的領域，是個模擬人類的神經網路運行方式，常被應用

於視覺辨識、語音辨識、自然語言處理等領域皆有不錯的成績，因此選擇深度學習作為本論文分析自然語言的方法，特別是其中的GRU(Gate Recurrent Unit)的循環神經網路，能記憶上下文的語句。實驗結果發現，分辨導航相關的關鍵字其正確率為63.3%，分辨出音樂相關的關鍵字其正確率為51.6%；分辨出開關應用程式相關的關鍵字其正確率為55.5%，其主要的可能有訓練的文本數量太少且單一以及各個模組間的誤差導致其辨識率偏低。本論文透過此深度模型能夠訓練並預測出特殊定義的關鍵字詞，也能比較容易看出其該單字於此段文字中所代表的意思，將其分類並回應駕駛正確資訊，也期望能將此運用於其他的領域之中。

Weizmann尖端科學04：電動車-新阿法計畫報(New Alpha Project)

為了解決安裝車機的問題，作者權容贊 這樣論述：

　　小佑和彤彤是為了尋找電影中的汽車「阿法」，專程從第五地球來的人類。 　　他們決定和主角大衛一起製造真正的電動車「新阿法」，不過，突然出現了一個名為埃格斯（X）的人物企圖妨礙他們的計畫，後來還發現了一個令人震驚和錯愕的事實…《新阿法計畫》真的能成功嗎？ 本書特色 　　自駕技術被視為是能大幅度改變人類生活的一項技術，雖然以前都是人類要自己駕駛車輛，但現在就算沒有駕駛，搭乘者也能放心休息。 　　電動車具備智能，會先提示該做些什麼事，也會成為我們交談的朋友。往後就算搭乘不同的車輛，說不定車輛的人工智能也能認出我們，且繼續先前未結束的話題。