手機無線基地台耗電的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

另外網站日本開發6G、7G基地台的節能通信技術 - 日經中文網也說明:如果跟4G和5G一樣,採用由基地台處理的系統結構,將變成耗電量巨大的無線通信網。 為此,NICT、日本住友大阪水泥和早稻田大學正在研究新的處理系統。該 ...

國立宜蘭大學 多媒體網路通訊數位學習碩士在職專班 陳偉銘所指導 陳慧玲的 應用室內定位技術於博物館導覽之研究 (2018),提出手機無線基地台耗電關鍵因素是什麼,來自於博物館導覽、室內定位、Beacon、低功耗藍牙、行動導覽。

而第二篇論文國立宜蘭大學 多媒體網路通訊數位學習碩士在職專班 陳懷恩所指導 廖俊銘的 基於WiFi訊號強度利用SVM應用在QR code打卡系統 (2018),提出因為有 無線網路、訊號強度、二維條碼、支持向量機的重點而找出了 手機無線基地台耗電的解答。

最後網站Samsung GALAXY Note 4完全活用200技 - 第 22 頁 - Google 圖書結果則補充:以直接將手機變成 Wi - Fi SSD 」的名稱和密碼,連線與可攜式基地台〕。基地台。按下〔儲存〕即可完成設定。 ... 除此之外,「行動無線基地台」在開啟時耗電習慣的設定。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了手機無線基地台耗電,大家也想知道這些:

應用室內定位技術於博物館導覽之研究

為了解決手機無線基地台耗電的問題,作者陳慧玲 這樣論述:

隨著時代的變遷,近來吹起樂活養生之風,強調工作之餘也要講求娛樂休閒以調劑身心,配合政府積極推動觀光休閒產業,國人對於休閒活動的需求也日益增加,而兼具娛樂性及知識性的旅遊,最能符合多數人的需求。博物館是一個富有知識性及休閒娛樂的好地方,但傳統的博物館總給人呆板的印象,制式的擺設,一成不變的介紹,缺乏新鮮感,顧客回流率不高。伴隨著科技的發展,博物館也開始轉型,利用數位化新科技增進內部功能及展品不同呈現方式,並創造與觀眾的互動模式,而行動手機數位導覽正是目前潮流之所趨。本研究主要在於探討如何應用室內定位技術於博物館導覽,為參觀者設計一互動式的導覽APP,以提昇博物館的參觀人潮。全球定位系統(Glo

bal Positioning System,簡稱GPS) 是目前運用最廣泛的定位技術,然而因GPS的訊號無法穿透建築物等障礙物,使得GPS技術無法運用於室內定位。目前應用於室內定位的幾種無線網路技術包含無線射頻辨識系統(Radio Frequency Identification, RFID)、無線區域網路(Wireless LAN)、藍牙(Bluetooth)、超寬頻(Ultra Wideband, UWB)、Wi-Fi、紅外線定位技術、超聲波室內定位技術等方法各有優缺點,Beacon室內定位技術以低功耗、安全性高、建置成本低、電池續航力高且室內定位精準度可達2公尺,與智慧型行動裝置整合性

高為佳,整體而言優於其他定位技術,故本研究係應用低功耗藍牙設備Beacon裝置於室內定位技術,提供行動裝置與展品的定位及導覽解說服務。本研究以宜大校史館為實驗場地,設計一行動導覽系統,運用Google Map提供使用者查詢場館地理位置,依據Beacon的定位功能,系統可主動顯示使用者鄰近展品的介紹,並記錄參觀歷程,結合擴增實境技術,利用手機拍照時與3D文物模型進行疊合,參觀者可自手機螢幕自行轉動觀看3D文物各種角度,提升文物的可看性及增加趣味性。另透過個人帳戶登入,系統可將個人喜好及參觀紀錄等資料寄送至個人E-mail,供日後查閱。互動式的導覽還有許多方式值得探討,諸如設計大型展示牆,運用Be

acon定位及推播技術介紹相關訊息、掃瞄QR Code讀取展品資訊、設置VR動感平台等多元實體互動裝置進行沉浸式體驗,使參觀者能樂在其中,真正達到「寓教於樂」的目的。

基於WiFi訊號強度利用SVM應用在QR code打卡系統

為了解決手機無線基地台耗電的問題,作者廖俊銘 這樣論述:

本研究是透過行動裝置之WiFi模組,偵測周邊環境中WiFi無線網路基地台(Wireless Access Point,簡稱WAP)之無線訊號強度 (Received Signal Strength,簡稱RSS),並取得無線網路基地台之媒體存取控制位址 (Media Access Control Address,簡稱MAC Address)。以RSS與MAC位址作為特徵值,利用支持向量機 (Support Vector Machine,簡稱SVM),推斷出行動裝置所在區域。二維條碼(Quick Response Code,簡稱QR code)可應用在打卡系統,如果是預先產出QR code之打卡

系統有仿製異地打卡的疑慮。因此在眾多無線網路基地台訊號形成的WiFi無線環境下,透過行動裝置在不同區域中接收無線網路基地台訊號強度的程度差異,建構不同區域的訊號指紋(Fingerprint),藉由支持向量機推斷行動裝置掃描QR code時,是否符合預設之QR code所在區域。本論文特點是藉RSS與MAC位址輔助QR code打卡系統作為防偽驗證。本研究實驗之數據資料,分別於2018年10月14日與2018年10月28日,在國立宜蘭大學格致大樓三樓E306電腦教室門口前現場蒐集。實驗距離2.5公尺內分為26測試點,兩日取得數據各為2600筆共5200筆。各數據以隨機分割比例60:40分為訓練集

與測試集,經由LibSVM訓練產生預測模型後進行預測。本研究對於LibSVM正規化提出改善方法,以提高預測正確率。