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Arduino 控制 多 顆 LED的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦梅克2工作室寫的 Arduino 微電腦控制實習含AMA 先進微控制器應用認證中級(Fundamentals Level) - 使用IPOE M3 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通：學科.診斷.評量.加值 和梅克2工作室的 用Scratch(mBlock)玩Arduino控制應用-使用MEB多功能實驗板與iFinder智能循跡自走車套件提供41部真人影音教學 - 最新版都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自台科大 和台科大所出版 。
國立臺北科技大學 電子工程系 孫卓勳、陳冠宇所指導 蕭惟之的 水上浮標系統的應用與研究 （2021），提出Arduino 控制 多 顆 LED關鍵因素是什麼，來自於Arduino、無線傳輸、全球定位系統。
而第二篇論文明志科技大學 機械工程系機械與機電工程碩士班 游孟潔所指導 張宇儒的 粉粒光學自動辨識檢測系統開發 （2021），提出因為有 粉粒檢測、影像擷取分析計算、自動標註、OpenCV、YOLOv4的重點而找出了 Arduino 控制 多 顆 LED的解答。
Arduino 微電腦控制實習含AMA 先進微控制器應用認證中級(Fundamentals Level) - 使用IPOE M3 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通：學科.診斷.評量.加值
為了解決Arduino 控制 多 顆 LED 的問題，作者梅克2工作室 這樣論述：
1.坊間Arduino書籍多以互動裝置介紹課程，訴求重點大多強調非電子電機背景的使用者一樣可以無痛使用微控制器發揮創意，本書是否跳脫框架，將Arduino回歸電子課程主流，讓電群的讀者，利用自身專長，讓創意更發光發熱呢！因為它傻瓜，你聰明嘛！ 2.本書從微電腦系統談起，瞭解Arduino微控制器的結構、腳位，透過線上模擬軟體Tinkercad配線及模擬，學習並建立程式的開發流程及程式語言概念。 3.範例式的引導操作，配合MEB3.0實驗板輕鬆上手，包括數位篇、類比篇，以及進階篇的練習，每個練習後有無數的延伸推廣，激發讀者思考。 4.課程進階延伸至Vis
ual Studio程式設計，透過Visual BASIC學習與電腦進行互動，讓Arduino端的硬體搭上電腦端的多媒體，呈現多樣學習風貌。另外，課程也邁向AMA先進微控制器應用認證，讓課程與認證無縫接軌，只要按部就班，皆可完成術科認證。
水上浮標系統的應用與研究
為了解決Arduino 控制 多 顆 LED 的問題，作者蕭惟之 這樣論述：
近年來台灣周遭海域仍發生多起人員落海事件，而人員落海後會受風、海流和潮流…等各種因素所影響，而改變漂流的方向及速度，導致搜救人員難以判定人員位置造成搜救上的困難，如何善用科技來獲取海洋資訊，即是搜救成敗的關鍵所在，本論文基於此點提出了一種可以用於收集海洋資訊的多功能移動型浮標天線球。以 Arduino 為作業系統，整體通訊用 Arduino 無線傳輸 (Wireless Fidelity；Wi-Fi) 模組做資料傳輸以及全球定位系統 (Global Positioning System；GPS) 模組做海上定位，使控制中心可以利用智慧型手機 App 即時監控浮標天線球的狀態，並將所記錄的海洋
資訊做回傳，此外在浮標天線球上加裝了緊急按鈕的功能，將使得海上需救援時，受難者可以藉由按下按鈕，向控制中心發出 SOS 的求救信號，並由 GPS 回傳精準定位訊息，使救難工作更加有效率，於等待救援時，受難者亦可靠在球體休息，實為一顆多功能海上浮標天線球。最後將浮標系統的各功能再做驗證，以實測結果與未來展望做總結。
用Scratch(mBlock)玩Arduino控制應用-使用MEB多功能實驗板與iFinder智能循跡自走車套件提供41部真人影音教學 - 最新版
為了解決Arduino 控制 多 顆 LED 的問題，作者梅克2工作室 這樣論述：
1.mBlock承襲自優質的Scratch圖控軟體，可加快程式建置及測試的時間，減少傳統背誦程式指令的困擾，對非電群、電群有友善的人機介面，適合做為跨領域STEAM的開發平臺。 2.本書自行開發mBlock未內建的周邊I/O積木，讓手邊常見的元件可立即上手，立即應用，並支援連線模式、離線燒錄。 3.本書除了學習實驗板I/O的控制外，更進階學習自走車實作，綜合使用各種元件及模組，應用在自走車避障、藍牙遙控、循跡自走、追隨車上，從玩樂中學習完整的微處理機系統開發能力。
粉粒光學自動辨識檢測系統開發
為了解決Arduino 控制 多 顆 LED 的問題，作者張宇儒 這樣論述：
本研究進行「粉粒光學自動辨識檢測系統」之開發與分析。本系統可提供自動檢測瑕疵粉之數量與種類以圖表匯出，並統計良率。本系統使用轉盤配合輸送帶的方式將粉粒均勻地分散，並透過CCD顯微放大攝影機擷取影像，再利用結合OpenCV與YOLOv4之分析軟體，進行影像辨識與分析。系統硬體使用SolidWorksTM進行建模設計，再以3D列印機製作零件並組裝，電控部分則使用Arduino UNO進行系統控制。系統韌體則包含控制使用者介面與影像分析軟體以Python、C#與EmguCV(OpenCV)進行編寫。本研究所開發之系統可廣泛的應用於生產管理與製程方面的檢測、產品分類、外觀差異的分析。不僅可降低品管的
成本，更可提升檢測的效率，未來可應用於食品穀物分析、藥品外觀分類檢測、科技電子產業等相關研發生產單位使用。