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substrate載板的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦林螢光 寫的 光電子學：原理、元件與應用(第六版) 和劉傳璽,陳進來的 半導體元件物理與製程：理論與實務(四版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自全華圖書 和五南所出版 。
國立陽明交通大學 材料科學與工程學系所 曾院介所指導 周宜婷的 開發卵巢癌生物標記檢測之 ELISA整合異常霍爾效應的生物磁性感測器 （2021），提出substrate載板關鍵因素是什麼，來自於異常霍爾效應、卵巢癌、生物磁性感測器。
而第二篇論文國立高雄科技大學 資訊工程系 陳洳瑾所指導 蔡政達的 整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識 （2021），提出因為有 邊緣運算、人工智慧、物件偵測、光學字元辨識、工業人工智慧的重點而找出了 substrate載板的解答。
光電子學：原理、元件與應用(第六版)
為了解決substrate載板 的問題，作者林螢光 這樣論述：
光電科技及光電裝置已大量應用在各種產業之中，本書介紹各類光電裝置之工作原理與光電轉換機制；有雷射原理與控制雷射光的方法、檢光器原理、半導體雷射、光波導器件等等。內容涵蓋主要之光電裝置，為一本廣度充足、深度適中的讀本！本書適用於大學、科大電子、電機系或研究所和產業界對光電有興趣之工程、研發人員使用。 本書特色 1.本書內容資料新穎並種類寬廣，是研習光電科技者最佳選擇。 2.本書介紹各類光電裝置之工作原理，分別有雷射原理與控制雷射光的方法、光檢器原理、顯示器、半導體雷射、光波導器等。是一本廣度充足、深度適中的讀本！ 3.中文編寫之高科技圖書，流暢易讀，學
習效果更甚市售英文光電書籍。
開發卵巢癌生物標記檢測之 ELISA整合異常霍爾效應的生物磁性感測器
為了解決substrate載板 的問題，作者周宜婷 這樣論述：
自旋電子元件對於磁性物質非常靈敏，廣泛用於磁頭讀寫，甚至是半導體記憶體科技，因此自旋電子元件對於磁性奈米顆粒結合生物載體或藥物的感測能力，非常適合做相關生物感測運用。CoFeB/MgO異質介面為當今磁性動態隨機存取記憶體之關鍵材料。此異質介面能產生穩定的界面垂直異向性，並具備相當高的磁穿隧效應。本研究透過電漿表面處理及官能基化，開發酵素結合免疫吸附法結合以CoFeB/MgO為基底之異常霍爾磁性感測器，以不同的材料分析手法，比較多種官能基化的方法，改善感測器的選擇度和靈敏度。透過數套介面材料分析工具，本論文也探究了官能基的最佳化過程。基於自旋電子學所開發的異常霍爾感測器，可與半導體製造技術兼容
，能有效的把感測器微型化並與半導體晶片整合，更具有降低製造成本和減少功耗的優勢。比起傳統的生物呈色檢定測量方法，更具有量化且具即時量測等優勢。
半導體元件物理與製程：理論與實務(四版)
為了解決substrate載板 的問題，作者劉傳璽,陳進來 這樣論述：
以深入淺出的方式，系統性地介紹目前主流半導體元件(CMOS)之元件物理與製程整合所必須具備的基礎理論、重要觀念與方法、以及先進製造技術。內容可分為三個主軸：第一至第四章涵蓋目前主流半導體元件必備之元件物理觀念、第五至第八章探討現代與先進的CMOS IC之製造流程與技術、第九至第十二章則討論以CMOS元件為主的IC設計和相關半導體製程與應用。由於強調觀念與實用並重，因此儘量避免深奧的物理與繁瑣的數學；但對於重要的觀念或關鍵技術均會清楚地交代，並盡可能以直觀的解釋來幫助讀者理解與想像，以期收事半功倍之效。 本書宗旨主要是提供讀者在積體電路製造工程上的know-how與know-wh
y；並在此基礎上，進一步地介紹最新半導體元件的物理原理與其製程技術。它除了可作為電機電子工程、系統工程、應用物理與材料工程領域的大學部高年級學生或研究生的教材，也可以作為半導體業界工程師的重要參考 本書特色 ●包含實務上極為重要，但在坊間書籍幾乎不提及的WAT，與鰭式電晶體(Fin-FET)、環繞式閘極電晶體(GAA-FET)等先進元件製程，以及碳化矽(SiC)與氮化鎵(GaN)功率半導體等先進技術。 ●大幅增修習題與內容，以求涵蓋最新世代積體電路製程技術之所需。 ●以最直觀的物理現象與電機概念，清楚闡釋深奧的元件物理觀念與繁瑣的數學公式。 ●適合大專以上學
校課程、公司內部專業訓練、半導體從業工程師實務上之使用。
整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識
為了解決substrate載板 的問題，作者蔡政達 這樣論述：
摘要 IASBTRACT II致謝 IV目錄 V表目錄 VIII圖目錄 IX一、 緒論 11.2 研究動機 11.2 研究目標 2二、 文獻探討 32.1 工業人工智慧 32.1 EDGE AI 42.3 人工智慧、機器學習、深度學習 52.3.1 深度學習如何運作 62.4 電腦視覺與深度學習 82.4.1 卷積神經網路CNN的特性 92.5 物件偵測 102.5.1 OBJECT DETECTION模型的架構 102.5.2 YOLOV4 模型的架構 11三、 系統硬體架構及軟體開發環境建置 123.1系統硬體架構 123.1.1 樹莓派
4(RASPBERRY PI 4) 123.1.2 電子顯微鏡 143.1.3 HDMI TO CSI-2 MODULE 153.1.4 安裝電子顯微鏡於樹莓派並進行測試 153.1.4.1 安裝HDMI to CSI-2 Module於樹莓派 153.1.4.2 啟動樹莓派的相機模組 173.1.4.3 使用樹莓派終端機測試取的電子顯微鏡影像 183.2軟體開發環境&系統流程圖 193.2.1 PYTHON 程式語言 193.2.2 OPENCV 193.2.3 安裝RASPBERRY PI OS 至MICRO-SD卡 203.2.3.1下載及安裝專屬工具：Raspbe
rry Pi Imager 203.2.4 在樹莓派安裝OPENCV 233.2.4 在PC端建置PYTHON虛擬環境並安裝相關套件 253.2.5 建立標記工具及使用 253.2.5.1 安裝標記工具 263.2.5.2 使用標記工具 263.2.5.3 VOC格式轉換成Yolo格式 273.2.6 WIN10 SERVER(GPU) & DARKNET YOLOV4環境建置 283.2.6.1 前置準備安裝相關軟體及模組 293.2.6.2在Windows編譯Darknet 443.2.7 專案開發軟體系統流程 563.2.7.1 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(
1類別) 563.2.7.2 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(36類別) 583.2.7.3教練模型與專用模型運作循環 59四、 實驗操作及結果 604.1 整合實驗平台說明 604.2 訓練資料收集 614.3 訓練資料清洗(轉換) 634.4 訓練資料標註 644.4.1 以人工方式標記訓練資料 644.4.2 以自動標註程式標記訓練資料 654.4.3 使用VOC轉換成YOLO格式之程式 664.4.4 DATE AUGMENTATION 664.4.5 訓練圖片及標註資料彙整 674.5 建立訓練組態資料結構 684.5.1組態資料結構說明 684.
5.2 自動化生成組態資料結構程式使用說明 704.6 訓練模型 724.6.1 DARKNET訓練模型語法說明 724.6.2 TINY模型網路架構選用說明 734.6.3訓練模型評估指標說明 754.6.4 訓練模型結果說明 784.7 部署測試(推論) 824.7.1 將模型權重打包封裝成推論用程式 824.7.2 將推論程式部署到邊緣運算平台 844.7.3 推論驗證及辨識結果 85五、 研究結論與建議 985.1 結論 985.2 未來工作 99六、 參考文獻 100