arduino體溫感測器的問題，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

利用血氧與脈搏之雲端大數據監控動物之健康系統

為了解決arduino體溫感測器的問題，作者連家駿 這樣論述：

血氧濃度又稱血氧飽和度，當氧氣透過呼吸系統進入體內後，會隨著血液循環系統運輸至身體各處細胞，若血液含氧量不足導致血氧濃度過低時，代表呼吸系統中的肺部，或是影響循環系統中的心臟造成缺氧、心臟腦部受損出現問題而死亡。本研究開發系統使用ESP32 DEVKIT V1 DOIT嵌入式微控制器開發板作為核心，此開發版有內建WIFI、藍牙功能，並使用脈搏血氧飽和度和心率感測器用於測量血液中的氧氣百分比與心跳脈搏率，並利用嵌入式微控制器將資料上傳至Firebase雲端存取，再藉由智慧型手機讀取雲端存取的感測數據，並整合嵌入式系統與Andriod、IOS跨平台智慧型手機，實現即時監控血氧脈搏的狀態。

情緒辨識系統之開發及其在互動式機器人之應用

為了解決arduino體溫感測器的問題，作者馮雅棠 這樣論述：

科技日新月異的現代，許多技術與產品接踵而來，深深地影響人類現在及未來的生活。台灣的驕傲台積電作為全球半導體技術的先驅，其製程傲視全球無人能及，製程的優劣反映在IC產業上，這點從晶片運算能力就可窺知一二。近幾年CPU與GPU的強大，讓深度學習越來越貼近人類的生活，深度學習的開發方向也越多元；其中，深度學習被應用在辨識圖形的例子不勝枚舉，除了辨識車牌、物品樣貌，應用在辨識人臉以及辨識情緒更是近年來非常熱門的主題，已經有眾多成功案例顯示即便在不同的開發平台設計出辨識模型，只要搭配適合之輔助軟體都能達到相同的辨識目的，可見深度學習開發方向相當多元；影像辨識是以龐大訓練資料為基礎進而提高辨識率，沒有數

量可觀的訓練資料支援，出現錯誤概率是相當高的；本論文為了改善這個問題，計畫結合影像情緒辨識與人體生理數據，匯入神經網路模型計算後，提升辨識率與辨識種類。本論文的第一部分，是建立卷積神經網路的影像情緒辨識模型用來辨識喜(Happiness)、怒(Anger)、哀(Sadness)的人臉圖形偵測，選用Googlenet作為影像辨識模型主體；為提升第一部分的辨識率並提高辨識種類，本論文第二部分為收集脈搏與體溫感測器的生理數據，建立生理數據輔助心理數據辨識模型，藉由導入第一模型辨識結果與生理數據後，評估出六種情緒—幸福(Happiness)、憤怒(Anger)、恐懼(Fear)、悲傷(Sadness)

、驚訝(Surprise)、厭惡(Disgust)。為使系統智能化、輕巧化，本論文將兩個辨識模型嵌入樹莓派系統，樹莓派透過GPIO連接兩個生理感測器，專用接孔連接樹莓派相機，USB插入加速運算處理元件，將連接完所需硬體的樹莓派控制板結合電池控制模組後，進入第三部分以樹莓派為控制器的機器人，機器人靠著8個伺服馬達與連桿機構產生動作變化，其動作變化是依據生理數據輔助心理數據辨識模型執行結果；第三部分的機器人採用外型為四組連桿的機器狗，藉由辨識結果改變其動作，透露出受測者的心理狀態，本論文對於偵測到的情緒反饋十分重視，因此將機器狗設定為會隨著偵測到的六種情緒辨識結果採取預設動作，做出與受測者當下情緒

相呼應的動作。