計算機計算器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

實戰Scratch x Arduino運算思維能力養成

為了解決計算機計算器的問題，作者吳紹裳 這樣論述：

　　本書由Scratch與Arduino兩部份組成，藉由動手做的過程，培養運算思維的能力。利用上手門檻低，可以輕鬆自學的Scratch積木式程式語言，培養關鍵的程式六力（敘述力、變數力、邏輯力、重複力、模組力、抽象力）為主，透過每單元的實際範例，讓學習者可以學習到此關鍵六力，並透過實際操作學會Scratch積木程式語言，為日後學習其他程式語言打好基礎。 　　在建立Scratch程式基礎後，後面的單元章節介紹Arduino與各式零組件的基礎知識與整合運用，透過日常生活中的實例，如紅綠燈、居家安全偵測（熱敏電阻、光敏電阻、紅外線、蜂鳴器等）及遊戲搖桿等從做中學的單元，快速的掌

握Scratch與Arduino的協同工作能力，也同時學習現今各式感測器的基礎原理，培養軟硬體整合的能力。

計算機計算器進入發燒排行的影片

三流門控自適應圖卷積用於骨架動作數據識別

為了解決計算機計算器的問題，作者林志強 這樣論述：

近年來隨著計算機視覺技術的高速發展，人體動作識別作為其中一個重要的方向吸引了越來越多學者的興趣，得到了廣泛的研究。人體動作識別在人機交互，機器人視覺等方面都有廣泛的應用。但由於場景中存在光照、物體、顏色等複雜的變化以及障礙物的遮擋、背景的噪音等會對動作識別造成巨大的影響。而基於骨骼的動作識別具有強適應性，並且資料更加的簡潔。因此在基於骨架的動作識別上還有許多發展以及改善的空間。近幾年圖卷積神經網路在許多應用中得到了成功的應用，並且成功應用於骨骼的動作識別當中。圖卷積神經網路是一種能對圖數據進行深度學習的方法，其原理為將卷積從一幅圖像推廣到另一幅圖像，其中圖（Graph）結構是一種非線性的數據

結構。因此本文根據已提出的雙流自我調整性圖卷積模型進行改善。本文提出的改善為兩個部分，首先，對於某些動作對於順序資訊的強烈依賴性文中並沒有應用，因此在原有的雙流（骨骼流以及關節流）基礎上，加入整體的運動流來補充時間域的資訊。其次，在原有的雙流網路當中，具有兩種類型的圖，分別為全域圖以及局部圖，兩種類型的圖都針對不同的層進行了單獨的優化。基於每個模型層中所需兩種圖的重要性並不一致，本文中使用門控機制將這兩種圖形融合在一起。當模型使用三流門控自適應圖卷積時，在X-View模式下，三流結合作為輸入數據時，與雙流相比正確率提升了0.19%。在X-Subject模式下，三流結合作為輸入數據時，與雙流相比

正確率提升了0.97%。依據實驗結果顯示得出，利用三流門控的方式可以得出較好的結果，有效的改善辨識的錯誤率。