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另外網站Arduino 自動澆水[CV70NJ] - Dromel Ainé也說明：这是一个简易的水分传感器可用于检测土壤的水分当土壤缺水时传感器输出值将减小反之将增大使用这个传感器制作一款自动浇花装置让您的花园里的植物不用人去结果被派出去长期 ...

逢甲大學 自動控制工程學系 林宸生所指導 葉憲錡的 應用人工智慧及物聯網技術於微灌溉系統之研究 （2021），提出Arduino 土壤濕度 感 測 器 L關鍵因素是什麼，來自於物聯網、關聯式資料庫、人工智慧。

而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 江柏叡所指導 方玉亭的 自動化種植及生長判別之深度學習應用 （2021），提出因為有 深度學習的重點而找出了 Arduino 土壤濕度 感 測 器 L的解答。

最後網站TSVC1206G5R6PXT - Datasheet - 电子工程世界則補充：文件列表为：1.1可编程逻辑器件概述.ppt1.2 FPGA的设计方法与要求.ppt1.3 FPGA的设计流程.ppt1.3.5 嵌入微处理器的FPGA设计流程.ppt1.4 FPGA的设计工具.ppt2.1 Xilinx FPGA ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Arduino 土壤濕度 感 測 器 L，大家也想知道這些：

應用人工智慧及物聯網技術於微灌溉系統之研究

為了解決Arduino 土壤濕度 感 測 器 L的問題，作者葉憲錡 這樣論述：

本論文應用人工智慧、物聯網技術以及微灌溉系統來輔助農業生產者日常所需處理的工作。透過物聯網IoT(Internet of Things)收集感測器的數據後，使用Visual Studio架設農園專屬的後端系統、Python設計人工智慧模型，透過Android系統的應用程式，讓使用者查看農園即時情況以及控制資源的應用。本論文使用ESP8266 Wi-Fi模組將感測器連結至網際網路，並透過WebAPI的方式將數據傳送至關聯式資料庫中，使用者可以開啟行動裝置中的應用程式來控制農園，並且有多種模式來控制微灌溉系統，分別提供了手動、自動與智慧模式，手動模式讓使用者隨按隨開與關，自動模式提供了使用者設定

一個土壤濕度值，系統則會判斷是否有超過設定值來決定是否澆水，智慧模式則是導入土壤濕度強度值與人工智慧模型，將是否澆水的判斷交給人工智慧模型，整合環境中的各項參數輸入至模型中，來決定當下的環境是否需要澆水。 此系統讓使用者只需使用行動裝置便能在任何地方、時間存取伺服器中的數值，以即時得知生產的狀況並且控制農園中的設備來調節農園的環境。此研究提供自動且智慧的遠端監控，在物聯網及人工智慧結合大數據分析(Big Data Analysis)的配合下，架設完整的系統服務。從感測器、資料庫到行動裝置端透過網路即時記錄並即時提供給使用者，逐漸實現智慧農園的可能性。

自動化種植及生長判別之深度學習應用

為了解決Arduino 土壤濕度 感 測 器 L的問題，作者方玉亭 這樣論述：

自動化種植及生長判別之深度學習應用研究生：方玉亭 指導教授：江柏叡教授國立高雄科技大學電子工程系碩士班摘要本研究主要發展最經濟實惠又功能完備的自動化種植及生長判別機，減少軍方與飛機跑道雜草的修剪人力，在硬體設備上，因為需要低成本的條件於是選擇使用Arduino Uno、與樹莓派組合，內部有使用到土壤濕度感測器及自動澆水組件，拍照的部分則是使用樹莓派等相關系統來進行定時拍照及照片上傳。此次實驗中軟體是利用了深度學習中的CNN進行圖片特徵判斷與訓練，訓練平台選用Anaconda此平台來進行訓練。我們把植物生長情形分為A、B、C三類，分別為萌芽期、成長期、成熟期，這三種分類可以讓種植的人清楚快速

地瞭解植物的生長情況。在優化器的選擇方面實驗中選了這六種依序為AdaGrad、Adam、RMSprop、SGD、Adamax、Adadelta，六種本身各有其優缺點。最後實驗結果為Adadelta較其它優化器訓練情況最優良，可有效地快速收斂，植物判別完成後，會藉由line推播達到生長提醒的功能，此項判別植物生長的功能不單單只能用在種植，對於一些需要軍方耗費人力去現勘的環境最為適合。關鍵字：自動化種植及生長判別機、Arduino Uno、樹莓派、深度學習、CNN、Adadelta

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