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■ 本書優點特色1.從最簡單的LED範例、矽智財的Linux驅動、Android系統建立，本書一次到位。2.本書包含完整Linux與Android環境建立，適合初學者與自造者(maker)。3.以實作範例作為導引，初學者與自造者能快速抓住設計工具使用上的重點，快速入門。4.驅動程式實作範例涵蓋無作業系統的版本到Linux驅動程式模組與裝置樹的驅動方法，快速融會貫通驅動程式設計觀念。5.明確的操作步

本書共含六個章節，適合大二至大四「數位積體電路雛型系統設計」相關課程，也適合自修。本書撰寫擬從最簡單的方式切入，第1章複習硬體描述語言基本語法，第2章主要目的讓讀者養成好的設計習慣，而不強調語法或者抽象難懂的數學模型之解說，以最直覺的觀點讓讀者從狀態指定 (state assignments)、狀態轉換 (state transitions)、有限狀態機動作輸出 (actions)、繪製系統方塊圖

●從系統晶片軟硬體設計環境之架設與安裝開始學起，直到軟硬體架構設計與程式碼撰寫。●詳細的實驗步驟與程式碼解說，快速熟悉軟硬體共同設計之過程。●以廣泛被使用的AMBA架構說明系統晶片設計的實驗步驟與流程。●學習UML模型描述AMBA之行為，以快速進行Master與Slave矽智財的包裝。●學習建構Master以及Slave矽智財之框架 (framework)，讓已經設計好之SIP能快速轉換成具有AM

過去由於鮮少蒐集駕駛過程的資料，在肇因判斷上多以事故發生當下的近因為主，然近因並不一定為肇事主因，僅預防近因也未必能有效預防肇事。本計畫之目標在將目前以事故資料為基礎的道路交通安全管理程序，提升為以事故資料、異常事件及駕駛行為等為基礎的道路交通安全管理程序。本計畫為4年期計畫之第2年計畫，以第1期計畫為基礎，加入車內影像辨識技術，討論現有車載設備與數位行車記錄器限制時，同時考量車內外異常事件分析之需求，建立異常事件影像辨識技術訓練，整合資料集合找出車內外異常事件型態與空間特性等關聯，最後提供業者駕駛人管理及主管機關易肇事地點管理。本期計畫訪談五家國道客運業者，以車內設備裝設現況、常見車內異常行為、駕駛安全管理、從駕駛安全管理角度對ADAS警示系統之期望之四個面向探討，觀察出業者皆將使用手機視為分心事件，而業界尚無統一界定疲勞標準，透過文獻回顧將分心行為分為三類：認知分心、眼部分心、手部分心，而車內異常行為定義為在分析手部分心行為與事件異常程度之關聯後，判定與事件異常程度相關之行為，並將車內駕駛行為綜整成三大項：頭部方向、偏離程度；手是否在方向盤上、手部位置；動作項目。本期計畫接著發展車內影像辨識分析架構，透過OpenPose辨識駕駛18 個關節點資料集，以進行深度學習影像辨識，推論駕駛手和方向盤、頭部動作、手部動作，及其身體動作，結果受環境光影變化與成像效果影響，因此在光影辨化大的傍晚和夜間時段，以及在成像不佳的鏡頭畫面在辨識率上表現較差。透過人工真值與影像辨識比較結果，顯示雖各項手部分心動作在人工辨識及影像辨識兩種模式的顯著性不盡相同，但參數的符號大多一致，影像辨識技術確能有效辨識駕駛車內行為，並協助偵測異常事件，建議業者在考量技術、規格、功能與成本等四層面下，能進行車內駕駛行為影像辨識之技術開發與建置，以達到車隊管理與交通安全之成效。本期計畫沿用前期計畫之2,558事件，分別進行車內行為與行車動態、車內行為與異常事件之分析，再接續分析車內行為、車行動態及異常事件的整體關聯性。研究發現駕駛員於開車中所有行為除操作車內設備外，皆與駕駛員分心有顯著正相關。在事件動作序列分析中，不同行車動態的條件下，駕駛若出現特定動作或是動作組合，則容易發生異常事件。在前車變換車道的情境下，駕駛只要高速接近前車(FCWH)，就容易發生異常事件；在本車變換車道的情境下，本車離前車太近(S