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LM35 Arduino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
LM35 Arduino的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德寫的 Arduino程式教學(RFID模組篇) 和曹永忠,許智誠,蔡英德的 Arduino程式教學(入門篇)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自崧燁文化 和崧燁文化所出版 。
國立中山大學 資訊工程學系研究所 黃英哲所指導 吳欣諭的 基於生理訊號探討人體熱舒適度之初步建模 （2020），提出LM35 Arduino關鍵因素是什麼，來自於皮膚電反應、肌電圖、腦波圖、心電圖、人體舒適度。
而第二篇論文國立清華大學 資通訊科技產品智慧設計與控制產業碩士專班 陳榮順所指導 彭佑軒的 應用深度學習於機櫃伺服器散熱之分析、優化與控制系統設計 （2020），提出因為有 機櫃散熱控制、資料中心、預測控制、溫度預測、循環神經網路的重點而找出了 LM35 Arduino的解答。
Arduino程式教學(RFID模組篇)
為了解決LM35 Arduino 的問題，作者曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德 這樣論述：
本書主要是給讀者熟悉Arduino的擴充元件-RFID無線射頻模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 本書介紹市面上最完整、最受歡迎的RFID無線射頻模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。
基於生理訊號探討人體熱舒適度之初步建模
為了解決LM35 Arduino 的問題，作者吳欣諭 這樣論述：
至今的空調系統，調控上是依據人體舒適度的模型決定運轉頻率的大小，而舒適度模型是由1982年所提出的PMV模型為主，該模型一大缺點即是非個人化的調配，無法完全將空調系統做出最適合人體舒適的溫度，導致空調系統的溫度不斷被調整而無法達到真的節能的目的。基於上述所說，我們想提出基於生理訊號評估人體熱舒適度之模型。方法由量測的環境裝潢、設備配置等開始設計，實驗共有8個環境條件，在每個環境條件都會量測生理訊號及熱舒適的問卷填寫，藉由量測到的生理訊號分析生理特徵並且對照問卷結果來選擇模型的參數與建置的方法，最後會與PMV模型來做評估熱舒適度準確性的比較。提出的模型選用高斯過程回歸建立，建議量測範圍為溫度2
3°C ~ 27°C，風速0.4 ~ 1.7 m/s，在19個生理特徵中選了9個特徵加上2個環境條件做為評估熱舒適度模型的參數。模型最終誤差(RMSE) 介於0.6~0.8間 而模型解釋能力(R square) 約在0.7~0.8之間，意味著模型預測結果對於熱舒適性的變動有70~80%的解釋能力。與PMV相比，R square 至少提升13%且RMSE降低了25.6%，由此可知，將生理訊號納入評估熱舒適度模型會比PMV模型評估效果提升。此外在現實的考量下，無法量測評估模型的所有訊號時，我們提供不同種類的生理訊號對於評估舒適度結果的影響力，影響力排序由大至小為肌電訊號、體溫、心電訊號、腦電訊號，
藉此提供不同情況下依需求調整生理訊號的種類的參考。未來可以針對此模型去量測更多不同的環境條件並且搭配生理特徵個別的相關性去調整模型參數，達到對於不同環境與情境都能準確評估熱舒適度的模型。
Arduino程式教學(入門篇)
為了解決LM35 Arduino 的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：
在克里斯．安德森（Chris Anderson）所著「自造者時代：啟動人人製造的第三次工業革命」提到，過去幾年，世界來到了一個重要里程碑：實體製造的過程愈來愈像軟體設計，開放原始碼創造了軟體大量散布與廣泛使用，如今，實體物品上也逐漸發生同樣的效應。網路社群中的程式設計師從Linux作業系統出發，架設了今日世界上絕大部分的網站（Apache WebServer），到使用端廣受歡迎的FireFox瀏覽器等，都是開放原始碼軟體的最佳案例。 現在自造者社群（Maker Space）也正藉由開放原始碼硬體，製造出電子產品、科學儀器、建築物，甚至是3C產品。其中如Arduin
o開發板，銷售量已遠超過當初設計者的預估。連網路巨擘Google Inc.也加入這場開放原始碼運動，推出開放原始碼電子零件，讓大家發明出來的硬體成品，也能與Android軟體連結、開發與應用。 目前全球各地目前有成千上萬個「自造空間」（makerspace）─光是上海就有上百個正在籌備中，多自造空間都是由在地社群所創辦。如聖馬特奧市（SanMateo）的自造者博覽會（Maker Faire），每年吸引數10萬名自造者前來朝聖，彼此觀摩學習。但不光是美國，全球各地還有許多自造者博覽會，台灣一年一度也於當地舉辦Maker Fair Taiwan，數十萬的自造者（Maker）參予了每年一度的盛
會。 本系列「Maker系列」由此概念而生。面對越來越多的知識學子，也希望成為自造者（Make），追求創意與最新的技術潮流，筆著因應世界潮流與趨勢，思考著「如何透過逆向工程的技術與手法，將現有產品開發技術轉換為我的知識」的思維，如果我們可以駭入產品結構與設計思維，那麼了解產品的機構運作原理與方法就不是一件難事了。更進一步我們可以將原有產品改造、升級、創新，並可以將學習到的技術運用其他技術或新技術領域，透過這樣學習思維與方法，可以更快速的掌握研發與製造的核心技術，相信這樣的學習方式，會比起在已建構好的開發模組或學習套件中學習某個新技術或原理，來的更踏實的多。 本系列的書籍，因應自造者
運動的世界潮流，希望讀者當一位自造者，將現有產品的產品透過逆向工程的手法，進而了解核心控制系統之軟硬體，再透過簡單易學的Arduino單晶片與C語言，重新開發出原有產品，進而改進、加強、創新其原有產品的架構。如此一來，因為學子們進行「重新開發產品」過程之中，可以很有把握的了解自己正在進行什麼，對於學習過程之中，透過實務需求導引著開發過程，可以讓學子們讓實務產出與邏輯化思考產生關連，如此可以一掃過去陰霾，更踏實的進行學習。 作者出版了許多的Arduino系列的書籍，深深覺的，基礎乃是最根本的實力，所以回到最基礎的地方，希望透過最基本的程式設計教學，來提供眾多的Makers在入門Arduin
o時，如何開始，如何攥寫自己的程式，主要的目的是希望學子可以學到程式設計的基礎觀念與基礎能力。作者們的巧思，希望讀者可以了解與學習到作者寫書的初衷。
應用深度學習於機櫃伺服器散熱之分析、優化與控制系統設計
為了解決LM35 Arduino 的問題，作者彭佑軒 這樣論述：
隨著萬物聯網技術發展，逐漸增大運算需求，由許多伺服器組成的資料中心運作時產生的散熱問題逐漸受到重視，一方面是因為需要節能，一方面是日漸被重視的碳中和之要求。目前，先進的資料中心多採用高架式伺服器機房的配置，並外加循環風扇，提供伺服器內部風扇之外所需的冷卻能量，避免因冷卻流量不足所產生的熱點現象，影響資料中心的散熱。基於此，本研究分為三個階段進行，首先透過建制伺服器機櫃散熱模擬環境，開發自動化資料蒐集系統，並以此系統進行數據的蒐集。再者，利用人工智慧的深度學習，透過資料的訓練所獲得的經驗模式，此經驗模式可以根據過去的歷史資料，預測未來伺服器的溫度變化趨勢。最後，基於前述訓練完之預測模型，設計適
合的機櫃散熱控制器，並在建制完成的機櫃散熱模擬系統中進行驗證。實驗結果顯示在機櫃散熱模擬環境中，所研發的無線傳輸蒐集系統，可長時間自動蒐集伺服器溫度、功率、風扇轉速等資料，提供後續的建模訓練、驗證及測試，所建立的溫度預測模型，可依據輸入的特徵預測未來的溫度，其均方根誤差在0.29℃，而基於預測模型所設計的控制器，可將機櫃環境溫度收斂制目標值。