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國立虎尾科技大學 光電工程系光電與材料科技碩士班 莊賦祥、謝振榆所指導 許宏誌的 色彩辨識型農藥殘留檢測儀器顯示介面設計 （2018），提出手機 IP 浮動關鍵因素是什麼，來自於樹莓派、APP、乙醯膽鹼酯酶、OpenCV。
而第二篇論文國立交通大學 網路工程研究所 張明峰所指導 羅嵐茵的 基於行動通訊網路訊號之市區道路即時交通資訊 （2012），提出因為有 交通資訊、蜂窩浮動車數據、市區道路、旅行時間的重點而找出了 手機 IP 浮動的解答。
開發中國電商市場的電子商務基礎實驗
為了解決手機 IP 浮動 的問題，作者孟偉,朱德東 這樣論述：
電子商務是網絡化的新型經濟活動，是推動「互聯網＋」發展的重要力量，是新經濟的重要組成部分。電子商務經濟以其開放性、全球化、低成本、高效率的優勢，廣泛滲透到生產、流通、消費及民生等領域，在培育新業態、創造新需求、拓展新市場、促進傳統產業轉型升級、推動公共服務創新等方面的作用日漸突顯，成為國民經濟和社會發展的新動力，孕育著全球經濟合作的新機遇。 近年來，中國電子商務快速發展，電子商務交易規模從2011年的6萬億元猛增至2016年的22.97萬億元，已經成為全球規模最大、發展速度最快的電子商務市場，湧現出阿里巴巴、騰訊、百度、京東、網易、滴滴、美團點評、螞蟻金服等一批具
有全球競爭力和重要影響力的電子商務企業。電子商務已成為各類企業創新發展的重要領域，培養了大量電子商務創業及經理人才，創造了許多新興工作崗位，成為全面促進就業的有力支撐。預計到2020年，中國電子商務交易額將超過40萬億元，網絡零售額達到10萬億元左右，電子商務相關從業者超過5,000萬人。 隨著電子商務產業持續快速發展，對各行各業的滲透力越來越強，傳統企業也紛紛涉足電子商務，電子商務人才需求逐步走旺。本書著眼於此，為提升電子商務概論課程教學效果，加強學生實踐應用能力培養，共以四篇內容來培養學生的電子商務意識與能力。 在第一篇體驗篇裡認識網路銀行、第三支付與網路購物的運作方式；第二篇技術篇
裡深入了解網路伺服器、虛擬系統、網路服務器、局域網的基礎知識與相關設定方法；第三篇應用篇實踐完成利用第三方平台來建立網路商店與利用虛擬主機建立網路商城、認識網路商城與自媒體的綜合營運方式、了解與運用網站流量的分析、建立電子商務創業計畫書；第四篇網頁篇學習HTML、CSS的基礎知識與綜合運用。
色彩辨識型農藥殘留檢測儀器顯示介面設計
為了解決手機 IP 浮動 的問題，作者許宏誌 這樣論述：
本論文研究運用乙醯膽鹼酯酶檢測法，並使用樹莓派(Raspberry Pi 3B+)、網路攝影機Logitech C310、QT Creator及運用3D設計和3D列印技術。研究中使用了乙醯膽鹼酯酶(Acetylcholinesterase)在農藥檢測時化學反應之RGB 三原色變化進行色彩辨識與影像擷取，再存取RGB數據及積分面積，使OriginPro8 的Fitting 功能產生之公式計算出積分面積所對應的 PPM，而將公式放入程式中，當我們放入含有農藥檢測液進路針筒中，而將基質放入玻璃試瓶中，點選人機介面上的開始按鈕就會觸發電磁閥開啟，含有農藥的檢測液會經由電磁閥流入玻璃試瓶中，攝影機擷取
影像辨識，經過測試秒數20秒後程式就會以套入的公式進行PPM計算而計算結束後就會呈現再出積分面積所對應的PPM，我們也能使用手機取得樹莓派檢測後的數據(R、G、B、PPM、Time)，而在我們按下人接介面的開始鈕時數據會以陣列的方式存取及以時間來作為檔名，這樣存檔就不會因數據會重疊也方便我們日後能夠研究。 本論文也藉由 TCP 的客戶端與伺服器模式在不需要網路的時候也能離線傳送資料，樹莓派成為伺服器手機當作為客戶端，傳送資料前須將樹莓派(Raspberry Pi 3B+)設定為 AP模式作為Wifi分享器，手機端與樹莓派須加入QTCPsocket、QTcpServer，樹莓派中的listen
函數開始接受手機(Client)連線就會出發傳送資料的訊號槽，傳送資料的訊號槽就會傳送資料讓手機讀取，在資料傳送時使用QString date2 =QString::number將整數或浮點數轉成字串來傳送，而本研究加入的這項功能方便又清晰的從手機看到檢測數據。
基於行動通訊網路訊號之市區道路即時交通資訊
為了解決手機 IP 浮動 的問題，作者羅嵐茵 這樣論述：
隨著市區交通擁塞越來越嚴重，提供道路用者即時的交通資訊，可以幫助他們避開擁塞的地區，進而節省旅行時間。相較於一般常見的車輛偵測器與裝載GPS接收器的探測車，因為手機普及率高而不需要額外的偵測裝置，利用無線通訊網路訊號推估即時交通資訊比較全面性且更具成本效益。這種透過追踪手機的位置來推測道路交通資訊的方法被稱為蜂窩浮動車數據(Cellular Floating Vehicle Data, CFVD)。CFVD目前已成功應用於高速公路，但是因為控制信號數量不足、難以辯識移動中的車輛及手機的定位準確度較低，所以在市區道路上成效有限。本研究提出了一個較新穎的CFVD演算法來估計市區主要幹道的交通資訊
。首先，我們利用長時間的換手記錄統計找出相鄰的細胞區塊，進而確認移動站(Mobile stations, MSs)是否移動中。第二，我們使用行動通訊網路裡面的所有控制信令來估計交通資訊，並長期收集每一事件對(Event Pair, EP)的所有時間差(Time difference, TD)，將這些時間差做成累積分布函數(Cumulative distribution function, CDF)。然後，每一個TD可以參照相應的CDF轉換為百分比。最後，透過這些百分比可以融合不同EP的資訊產生自由流指數(Free Flow Index, FFI)及交通擁塞指數(Traffic Congesti
on Index)來反應交通狀況並估算旅行時間。為了驗證旅行時間的估計，這些估算出來的旅行時間將根據其值被分成五大類。由於實驗道路上沒有真值可以做比較，因此我們利用估計區間內的所有TD來驗證旅行時間的推估。研究結果顯示，FFI與TCI能夠有效地反應出交通狀況，而以TCI推估旅行時間有比較好的成效。