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Android studio Ptt的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李仁貴寫的 穿戴式生醫量測原理與實驗：使用Android Studio開發 可以從中找到所需的評價。
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長庚大學 電機工程學系 林炆標所指導 高論中的 基於LoRa技術下的遠端醫療照護系統 （2016），提出Android studio Ptt關鍵因素是什麼，來自於物聯網、低功耗廣域網路、長距離低功耗傳輸技術、穿戴式裝置、遠距離醫療照護。
而第二篇論文國立臺北商業大學 企業管理系碩士班 葉清江、李慶長所指導 林呈旭的 以文字探勘探討社群媒體文件分類之研究─以線上遊戲為例 （2016），提出因為有 文字探勘、社群媒體、線上遊戲、文件分類的重點而找出了 Android studio Ptt的解答。
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穿戴式生醫量測原理與實驗：使用Android Studio開發
為了解決Android studio Ptt 的問題，作者李仁貴 這樣論述：
本書採用「動心醫電(Zoetek)」公司所發展的腕式健康手錶(Z2- Health Watch)進行實驗設計，並依據該公司所提供的通訊協定(Zoetek Protocol)，讀取各種生理參數，據此發展不同疾病的量測及判讀，希望能提供有志於穿戴式醫材開發的讀者，更快速瞭解相關的知識及訊號處理的精髓。
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基於LoRa技術下的遠端醫療照護系統
為了解決Android studio Ptt 的問題，作者高論中 這樣論述：
本研究利用低功耗廣域網路（LPWAN）當中的長距離低功耗傳輸技術（LoRa）來實現遠距離健康監控系統，長時間監測病人或年長者的生理訊號。首先測試LoRa技術在室外及室內實際的傳輸效能，將接收的基站架設於長庚大學工學院十樓光纖通訊實驗室內，並以此為中心將節點安置於室外各處發送封包，實驗結果在室內4層樓及室外2.35公里內範圍平均都能達到90%以上的封包接收成功率。接著使用生理信號感測模組，透過演算法取得心率、血氧、體溫、血壓的數值；並整合微處理器、感測模組、LoRa模組三者成穿戴式裝置，設定測量時間為每一分鐘一次，能夠隨時監控病人或年長者的生理訊號，訊號發送後會經過基站上傳到網路伺服器上做處理
，接著透過TCP/IP網路協定將資料傳送到本機端顯示並儲存，使相關照護人員能夠在本機端即時監控病人或長者的生理訊號，並且能夠查看歷史紀錄來判斷他們的身體狀況。
以文字探勘探討社群媒體文件分類之研究─以線上遊戲為例
為了解決Android studio Ptt 的問題，作者林呈旭 這樣論述：
近年來在全球市場遊戲營收上台灣穩定在前15名，而相關廠商最關心的莫過於玩家心聲，因此本文以社群媒體玩家交流的字詞為基準，進行文字探勘並分析，期許能讓相關廠商得知玩家心聲，喜歡哪一類型的文件。本文整理過去文獻，發現並未有相關文獻是採用文字探勘進行線上遊戲相關的社群媒體分析，因此本研究具有研究價值。本文以R撰寫爬蟲擷取2016年1~12月PTT LOL板的30931篇文件、WOW板的18464篇文件、Hearthstone板的8389篇文件並彙整成表格，再利用SAS 9.4進行文字分析，將LOL板關鍵的1164個字詞當中的349個分為4類、WOW板關鍵的2107個字詞當中的636個分為4類、He
athstone板關鍵的1183個字詞當中400的個分為5類，再計算每篇文件在這些歸類的歸類權數，以這些歸類權數對文件的推文數、噓文數進行迴歸分析，可清楚發現何種歸類對推文數、噓文數產生較大影響，最後利用關鍵字繪出文字雲呈現，再選擇各個歸類的某一個字詞為核心作出字詞網絡分析圖，供相關業者決策參考之依據。