問題的答案無所不包論文書籍站
國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 李文興所指導 李岳勳的 應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制 （2021），提出40W 崁 燈關鍵因素是什麼，來自於影像辨識、YOLO、物聯網。
而第二篇論文台灣首府大學 工業管理學系研究所 李文貴所指導 李朝欽的 TRIZ方法應用於LED汽車燈具之散熱設計與製作 （2014），提出因為有 LED燈具、TRIZ、散熱設計、鰭片型鋁散熱基座的重點而找出了 40W 崁 燈的解答。
應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制
為了解決40W 崁 燈 的問題，作者李岳勳 這樣論述：
本研究應用YOLOv4（You Only Look Once）類神經網路演算法搭配Darknet神經網路框架及OpenCV函式庫所實現一影像辨識系統，將鏡頭、燈光與空調結合物聯網系統，利用電腦與鏡頭做連線並架設一Websocket伺服器，搭配調光控制模組與LED驅動器調整燈光強弱與開關，空調部分使用紅外線學習模組，學習冷氣的指令。本研究先透過鏡頭獲取即時畫面，偵測出畫面中人的位置以及人與鏡頭之距離並且計算人的數量，利用偵測到之人的位置與數量，來調整燈光與空調之設定。研究結果發現，模型訓練結果顯示人體模型mAP最高是55%，人臉模型mAP最高是54%，在人數偵測實驗中，遠距離場景在五次實驗中有
兩次誤差一人而近距離場景在五次的實驗中有一次誤差一人，在距離偵測實驗中人臉模型誤差值約0.05 ~ 0.2 m，人體模型誤差值約0.15 ~ 0.3 m，而在位置偵測實驗中，成功辨識出該區域是否有人。實驗結果顯示，本系統可偵測出一空間中人的數量與位置，並針對人數與位置分別對該空間中的空調與照明進行控制與調整。
TRIZ方法應用於LED汽車燈具之散熱設計與製作
為了解決40W 崁 燈 的問題，作者李朝欽 這樣論述：
當今生態環境面臨前所未有的挑戰，綠色產品在節能與環境保護方面的應用與發展已成為一個非常重要的課題。目前所發展的LED具有廢物少、無汙染、節能和壽命長的優點，然而在光電轉換當中常伴隨著大量的熱產生，這些熱將使得LED 晶片的接面溫度(Junction Temperature)大為提升，容易造成過熱問題而影響壽命。因此散熱技術已成為目前LED燈具技術發展的瓶頸。本論文旨在應用TRIZ方法的39工程參數、矛盾表與40創新法，結合造形及材料之使用，進行LED燈具之散熱設計與製作，並利用LED晶片之溫度量測，以顯示其散熱效果。研究結果顯示：依TRIZ方法所獲致的創意構想，並結合散熱材料之使用，進行LE
D燈具散熱設計，其設計包括鋁合金散熱鰭片基座、LED晶片、遮光罩、鏡片承座以及鏡片等五部分。其中LED晶片基板使用鋁合金及環氧樹酯材料，其散熱性佳，低膨脹係數等特性，減低因熱應力而產生的變型。另外，將鏡片形狀改為波浪形，並使用51支柱狀鰭片型鋁散熱基座，以增加散熱效果。為了確認本研究所設計與製作的LED燈具之散熱效果，本研究分別利用熱流分析模擬軟體( NX THERMAL / FLOW LED)以及溫度量測儀進行LED 接面溫度之量測，結果在0.8安培電流及12.5 伏特的外在電壓下均顯示經過110分鐘溫度仍可維持在100℃左右，符合LED接面溫度須低於135℃的要求。