SBL 2023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

在超高密度網路下基於位置資訊的動態資源配置架構

為了解決SBL 2023的問題，作者柯俊先 這樣論述：

為因應急速增加的通訊需求，未來世代的行動無線通訊系統，預期透過超高密度布建的小型基地台或稱小細胞網路 (Ultra-Dense small cell Network，UDN)，來提升整體網路之通訊效能。不同於傳統大型無線基地台運作模式，小細胞網路密集布建低建置成本的無線接取點 (Access Point，AP)，透過近距離傳輸提升訊號雜訊比 (Signal-to-Noise Ratio，SNR)，可提供較佳的系統吞吐量 (throughput)，然而，密集的布建也帶來基地台間嚴重的干擾，降低了所提供的吞吐量增益。此論文針對此網路型態，提供有效且可行的動態資源配置架構，實作並探討所提出架構之限

制與效能。論文內容包含兩大主軸，第一個主軸針對超高密度布建的網路型態，發展出一套基於位置的合作式通訊資源配置機制，並基於雲端主控制接取網路架構 (Cloud Radio Access Network，C-RAN) 以及 LTE (Long-Term Evolution) 網路下的小細胞間干擾抑制機制 (Inter Cell Interference Coordination，ICIC)，提出一可行之動態資源配置技術。此技術基於使用者與基地台的地理位置，透過動態的分群以及功率配置，減少基地台之間的相互干擾，提升通訊的品質與效率。第二個主軸，則是針對超高密度布建網路於室內空間中的應用，發展出基於訊

號強度空間特性之通道建模方法，並根據建立的通道模型設計兩階段定位架構，用以主動估測裝置的地理位置資訊並提供定位誤差之分析。此類地理資訊除了作為加值服務外，也可用於前述的資源配置演算法，增進網路整體效能。第一個主軸專注於一個可行之干擾抑制的框架。考慮到在超高密度布建網路架構下，基地台之間的相互干擾造成頻譜使用效率低落，抵銷密集布建所增加的通道增益，我們設計了一個由使用者通訊需求動態發起的干擾抑制的框架。在此框架下，小細胞基地台透過一主控節點 (Central Unit) 進行合作式通訊資源配置，此機制又可以細分成兩個部分：基地台的分群機制以及基地台的功率與頻譜配置機制。在所提出的架構下，使用者將

通訊需求發送置小細胞基地台，小細胞基地台將根據使用者的位置，將這些需求按照分區 (Sector) 集結成對於實體通道之需求 (Sector Utility，SU) ，並以所屬使用者的重心，賦予 SU 空間上的特性。接著，基於 SU 的通訊需求與小細胞基地台之間的通道特性，我們設計了一套頻譜和功率配置 (Channel and Power Allocation，CPA) 演算法，透過動態的頻譜和功率配置，減低基地台之間的干擾，使其能夠最大程度的提升整體網路通訊效能。考慮到 CPA 演算法的計算複雜度，以及動態且即時的通訊需求變化，我們進一步設計了計算與頻譜資源分配 (Computation an

d Spectrum Resource Sharing，CSRS) 演算法，在不違背即時性的要求下，將小細胞基地台和 SU 分成多個叢集，叢集中的通訊資源由 CPA 演算法分配，而叢集邊界上的頻譜資源則由 CSRS 演算法進行分配。此二階段之合作式通訊資源配置之機制，可以於 C-RAN 下實現，並搭配動態計算資源擴編 (Scaling) 以及雲端運算 (Cloud Computing) 的計算資源，滿足大型無線接取網路之動態資源配置需求。在第二個主軸中，我們探討了如何在超高密度網路下，提供室內空間中的地理位置資訊，並以 WiFi 網路作為小細胞網路之實作平台，進行室內空間之通道強度建模、室內定

位演算法開發與分析以及實際場域實作。此室內定位研究從訊號強度的空間特性出發，基於所實測的訊號強度資料，我們發現由於室內環境中強烈的反射以及穿透衰減效應，訊號強度在不同的量測空間中有顯著差異，另一方面，訊號強度在同一空間的數值，則隨著隔間與反射路徑有較連續之變化。這樣的觀察結果，激勵我們提出一個全新的通道建模演算法，此演算法先基於室內空間，將訊號強度分群，並利用一貝式稀疏學習 (Sparse Bayesian Learning) 演算法，學習出各空間的訊號強度圖譜 (Radio Power Map，RPM)。基於此通道建模的成果，我們進一步提出一兩階段的定位框架：首先，利用一支持向量機 (Sup

port Vector Machine，SVM) 演算法，將使用者依據訊號強度，分配至不同空間，接著，再利用貝式最小均方錯誤 (Bayesian Minimum Mean Square Error，BMMSE) 估計器，得到最終之定位結果。透過 Bayesian CRLB (Cramér-Rao Lower Bound) 的分析，在近似於凸型的問題設定下，所設計的定位器能夠逼近理論極限，同時，基於實際場域的大量量測，定位結果顯示相較現有的室內定位演算法，所提出的方法可以提供 22% 的定位精確度改進。考慮到大規模布建的應用場景，我們也借力於現有之 Spark 平行化編程架構 (Spark Co

mputing) 提供之流計算 (Spark Streaming) 框架，重新思考了上述定位演算的架構，並進一步探討在多台主機間的平行化機制，以及實作架構之瓶頸。實驗的結果，顯示所提出的定位架構可以即時服務大量定位需求，並主動且精確的估測目標使用者的位置資訊。

臺灣推動企業聯賽現況與發展之研究：以社會交換理論觀點

為了解決SBL 2023的問題，作者阮麗倩 這樣論述：

隨著全球職業運動市場日益繁盛，臺灣現階段以推動企業聯賽作為運動職業化之催化劑，本研究以現有之企業聯賽為研究範圍，目的為瞭解參與企業聯賽利害關係人（政府部門、單項協會、贊助企業、運動員及觀眾）對於企業聯賽現況與發展之看法，並以社會交換理論為基礎，分析其持有的信念及進行交換的因素。研究方法以文件分析法為主，蒐集國內有關企業聯賽推動現況與發展資料，由政府機關記載文件及社群媒體資訊等加以梳理與歸納，並以半結構式訪談法為輔，依據本研究目的及問題編制訪談大綱，針對參與企業聯賽利害關係人之間交換行為進行探討。期望透過交換理論的視角，深化對不同利害關係人參與企業聯賽行為模式的理解，研究結果如下：(一)企業聯

賽現以政府定期挹注經費為主要驅動力量，然而就競技人才培育效益有限，大眾關注程度亦相對低。(二)參與企業聯賽利害關係人確實有其不同程度的成本考量，願意置身其中係因自身獲得認同及成就感而進行互惠交換。(三)對於企業聯賽未來的發展，關係人均擁有共同願景，期盼企業聯賽轉化為商業性的職業運動。基於上述結果，建議政策方向應強化保障利害關係人之權益，且應使企業聯賽發展之利益分配符合互惠原則，並優化發展策略以觸及潛在職業運動消費人口，如此一來企業聯賽才能真正走向市場，點燃臺灣運動職業化的前哨戰。