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arduino電阻量測的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦施士文寫的 Arduino 微電腦應用實習含AMA 先進微控制器應用認證中級(Fundamentals Level) - 使用IPOE M3 - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：學科.影音.診斷.評量.加值 和羅啟維的 AIoT智慧物聯網應用實習 - 使用Arduino C程式語言結合ESP32-CAM開發板：附MOSME行動學習一點通：診斷．加值都 可以從中找到所需的評價。
另外網站量測電阻- 熱敏電阻的檢測方法是怎麼樣的呢 - Vowebi也說明：量測 與儀器校正: 溫/濕度校正Etc商檢中心官網 · 在直流電阻測試時，為什麼用小電流測大電阻，大電流測小電阻？ · 『 DIY13 』如何用般電錶量測微小電阻值？｜電線電阻怎麼量 ...
這兩本書分別來自台科大 和台科大所出版 。
明志科技大學 機械工程系機械與機電工程碩士班 楊岳儒所指導 黃虹媚的 以Arduino為基礎之CAN設計與製作 （2021），提出arduino電阻量測關鍵因素是什麼，來自於控制器區域網路、Arduino Uno R3、資料通訊。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 黃育賢、陳清祺所指導 沈以塘的 基於可穿戴式設備和機器學習策略建立青年動態熱舒適模型與驗證 （2021），提出因為有 熱感覺投票、機器學習、舒適度模型、穿戴式裝置的重點而找出了 arduino電阻量測的解答。
最後網站使用Arduino測量直流電壓和電流則補充：它由一個7.5k電阻和一個30k電阻組成。 參考電壓. 如前所述，決定我們ADC精度的因素之一是其參考電壓。 預設 ...
Arduino 微電腦應用實習含AMA 先進微控制器應用認證中級(Fundamentals Level) - 使用IPOE M3 - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：學科.影音.診斷.評量.加值
為了解決arduino電阻量測 的問題，作者施士文 這樣論述：
1. 本書傳承Arduino設計理念，以淺顯易懂的論述引導讀者快速進入微電腦控制領域，使學習者擺脫過往因艱深的專業論述所造成的學習挫折。 2. 教學內容清楚明瞭：除文字敘述外，輔以操作影片，教學成效加倍。 3. 主題式引導學習：除基本的認知學習外，進一步將專題製作常使用的概念導引進來，擺脫片段式學習，讓學習者在完成每一個主題後，即可應用在專題製作上，也可說是一個完整的成品。 4. 適合電機電子群專題製作、單晶片實習、微處理機實習等課程外，生機科機電整合、汽車科汽車電子、專題製作，機械科機械電學實習，其他如設計職群，可以在作品上加入一些聲光效果或遙控裝置
，來增加產品的價值性及新穎性，讓作品更生動活潑，也能與觀眾產生互動的效果。
以Arduino為基礎之CAN設計與製作
為了解決arduino電阻量測 的問題，作者黃虹媚 這樣論述：
本文完成一組具有三個控制器節點的控制器區域網路(Controller Area Network，CAN)，每個CAN節點由Arduino Uno R3與CAN通訊模組所組成，其中CAN通訊模組使用CAN控制器MCP2515及傳收器TJA1050。Arduino Uno以串列週邊介面(Serial Peripheral Interface，SPI)與CAN通訊模組傳遞資訊。三個控制節點經過匯流排(Bus)雙絞線(Twist Pair)連結成網路。物理層與資料連結層適用CAN2.0A與CAN2.0B協定。本文使用CanKing軟體觀察CAN BUS之通訊運作，實驗結果證明本文製作之CAN BUS
系統達到預期功能。
AIoT智慧物聯網應用實習 - 使用Arduino C程式語言結合ESP32-CAM開發板：附MOSME行動學習一點通：診斷．加值
為了解決arduino電阻量測 的問題，作者羅啟維 這樣論述：
1.利用ESP32-CAM開發板拍照並進行人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作。附完整範例，不需要事先訓練，也不需要了解辨識演算法，就能完成辨識。 2.搭配不需使用信用卡註冊的物聯網網站，並使用手機門號、LINE帳戶與Google帳號，即可免費取得本書操作所需的物聯網金鑰。 3.搭配LINE Bot，即可用蘋果或安卓手機進行遠端拍照、控制接點、人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作，辨識結果可直接傳回手機。
基於可穿戴式設備和機器學習策略建立青年動態熱舒適模型與驗證
為了解決arduino電阻量測 的問題，作者沈以塘 這樣論述：
摘要 iAbstract ii致謝 iv目錄 v表目錄 viii圖目錄 x 第一章 緒論 11.1 前言 11.2 文獻回顧 2 1.2.1舒適度指標 2 1.2.2穿戴式裝置量測生理參數與熱舒適關聯 3 1.2.3熱舒適模型建立 4 1.2.4不同冷熱刺激對於熱舒適反應 4 1.2.5機器學習方法 41.3 研究動機與目的 6 第二章 實驗原理 72.1 熱舒適指標 7 2.1.1 預測平均投票與預測不滿意百分率 7 2.1.2熱感覺投票 82.2 相關生理參數 9 2.2.1額頭溫度 9 2.
2.2血液流量 9 2.2.3心率 10 2.2.4出汗量 112.3 機器學習 11 2.3.1隨機森林 12 2.3.2支援向量機 13 2.3.3類神經網路 15 2.3.4混淆矩陣 17 第三章 研究方法 193.1 實驗設備 19 3.1.1 機器學習平台 19 3.1.2 Arduino UNO 21 3.1.3 Testo 400 多功能風速計 22 3.1.4 家用健走機LW80 24 3.1.5 皮膚電阻感測器 25 3.1.6 都卜勒血液流量計 25 3.1.7 表
面式溫度貼片計 27 3.1.8 醫用型心率血氧機 28 3.1.9 商用型心率手環裝置 303.2醫用型心率血氧機與平價商用型心率手環校正 32 3.2.1 校正分析結果 32 3.2.2 小結 363.3實驗方法 36 3.3.1 實驗流程 36 3.3.2 實驗場域 37 3.3.3 量測部位 38 3.3.4 熱感覺投票 433.4數據分析與應用程式 43 3.4.1 分析軟體 43 3.4.2 前額溫度 44 3.4.3血液流量 45 3.4.4 出汗量 45 3.4.5 心
跳速率 46 第四章 結果與討論 474.1生理參數與熱感受投票的關聯性 47 4.1.1運動對熱感受投票趨勢圖 47 4.1.2額溫對於運動強度之反應情形 50 4.1.3血液流量對於運動強度之反應情形 51 4.1.4出汗對於運動強度之反應情形 53 4.1.5心率對於運動強度之反應情形 55 4.1.6運動熱感覺投票探討 574.2 機器學習建立熱舒適模型 64 4.2.1 隨機森林 64 4.2.2 類神經網路 71 4.2.3 支援向量機 77 4.2.4 各模型下有無血液流量的準確度與精密性探討
834.3不同機器學習方法之比較 844.4與他人的實驗結果比較 94第五章 結論與建議 994.1 結論 994.2 未來展望與建議 101參考文獻 102符號彙編 108縮寫彙編 110