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2022[工務類-電信線路建設與維運專業職(四)工程師]中華電信從業人員(基層專員)遴選課文版套書：名師指點考試關鍵，分類彙整集中演練!

為了解決立可得藍芽的問題，作者名師作者群 這樣論述：

　　【套書內容】  　　《英文》  　　《基本電學致勝攻略》  　　《計算機概論(含網路概論)》    　　【套書特色】  　　★重點凸顯－關鍵字詞貼心標記  　　★高效率學習‧應考關鍵貼心標示  　　★最新試題與解析‧掌握命題趨勢    　　【各冊內容】  　　《英文》  　　◎本書共分六部分：  　　收錄單字及片語、文法、會話、綜合測驗、閱讀測驗，並且收錄必讀字彙、模擬試題及最新試題及解析等單元。依據考試題型分列各個主題詳述，考試最重點詳細說明，並配合表格統整字首、字根、字尾的分類規則，以及易混淆相似字比一比，版面呈現清楚、美觀，輕鬆學習，對英文不再有距離感！  　　 　　《基本電學致

勝攻略》  　　◎在電機電子群、各類相關工程系或公私立專業級考試裡，「基本電學」是當相重要的基本專業知識，作者根據多年的授課經驗，參考各方書籍、歷屆考題及參考書，將內容精確的歸類編排，文字說明盡可能言簡意賅，使讀者在研讀時達淺顯易懂的效果，兼具教科書和參考書之特性；為了讓讀者在自修時能明白各章大綱，標題開頭皆有提醒和特性說明，歷年考題出現的頻出度，以及各章的難易度，為提供良好的學習前準備。每一章節中後均提供適當之相關練習題，使讀者能立即自我評量，為接下來的學習做調整。    　　《計算機概論(含網路概論)》  　　◎計算機概論是一門包羅萬象的學科，從電腦內最基本的邏輯元件、數字系統、資料結構等

，到整體的電腦軟體應用的程式設計、網路、資安等等。如此龐大範疇準備起來如無預先好好規劃時間的分配以掌握重點方向加強，必定難以爭取到最佳的分數。    　　首先，觀察歷年來考題必定涵蓋的基本分數，此部分出題方向如下：    　　1.數字系統：  　　bit、byte、KB、MB的應用計算、也包括 2進位、 10進位、 16進位的轉換，IEEE 754表示法等幾乎都是必考題目。    　　2. 硬體基本觀念，此部分包含記憶體階層的速度比較、記憶體元件的特性比較（RAM、ROM）、基本的邏輯元件運算（ AND、OR、NOT、XOR）、系統的中斷類型，電腦的周邊介面特性（USB、IEEE 1394、藍

芽）。    　　3. 資料結構與演算法，基本的資料結構特性（Stack、Queue、List、Tree、Graph）、前序中序後序追蹤的轉換、搜尋與排序的基本演算法與速度比較。而程式設計部分須熟悉基本控制語法，尤其是迴圈的控制運算；另外，物件導向程式設計中的基本定義亦是常見的試題。    　　4. 網路與資訊安全，在網路部份對於基本的 IPv4與 IPv6比較，無線網路類型比較，子網路遮罩的計算與分割、 OSI與TCP/IP的分層與主要功用都是幾乎必出之考題。另外，資訊安全中對稱與非對稱加密、數位簽章、網路攻擊的類型、電腦病毒類型、資訊安全的基本定義亦是每年必出試題。    　　＊＊＊＊ 

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以輕便型手腕感測套之智慧型羽球揮拍動作辨識與評分系統

為了解決立可得藍芽的問題，作者劉敏傑 這樣論述：

近年來，許多ICT業者開始積極於物聯網產業尋找新藍海，其中智慧穿戴式裝置因具有解放雙手及隨時量測之優勢，並隨著Apple公司與各大廠爭相投入，整體產業邁入成長期。但他們大部將此應用於生理健康方面，較少針對特定的運動項目開發各式的專業應用裝置。為此，本論文希望設計輕便型穿戴裝置，針對羽毛球運動訓練過程，可即時傳回感測器的資料，搭配AI深度學習的技術，開發一套輔助訓練系統。本論文所建構的軟硬體系統均採用開放式架構來建置，增加了整個系統的開發彈性、相容性、以及可擴充性。使用輕便型手腕感測套，而不用嵌入在球拍內，增加方便性。所收集的感測器資料取自於校隊球員揮拍訓練，並針對揮拍擊球過程進行分析。首先，

我們建構斷拍演算法，以使能有效擷取球員每一次揮拍過程的數據；接著進行AI深度學習，以CNN(Convolutional Neural Networks)與LSTM(Long short-term memory)演算法，判別拍種預測，分別可得到高達96.74%以及97.83%的準確率。我們更進一步建構球員的等級預測模型，分別得到70.27%以及80.63%的結果。另外我們也初步建構單一揮拍評分模型，以供球員及教練評估該次揮拍的狀況。期許本研究提出之系統架構與方法只是一個開始，未來可讓更多穿戴裝置應用於其他專業運動訓練領域。

2023計算機概論(含網路概論)：重點觀念快速吸收〔十四版〕（國民營－台電／中油／中鋼／中華電信／捷運）

為了解決立可得藍芽的問題，作者蔡穎,茆政吉 這樣論述：

　　◎主題式架構‧重點觀念快速吸收 　　為因應各種考試，特別將計算機概論中的重要觀念及必考內容加以濃縮整理，輔以精選題庫，期能有事半功倍的成果。課文部份將考試重點的基本概念以提綱挈領、淺顯易懂的方式條列呈現，並於各章最前面特別編寫「課前提示」，提醒本章重點觀念，完整建立重點內容架構，易於學習及記憶背誦，掌握正確準備方向。 　　◎名師精選試題‧自我實力大提升 　　名師針對各單元重點，精選相關試題，並逐條詳解，生硬的理論經過名師詮釋後，變得淺顯易懂。讀完課文之後即可自我檢測，藉以測試學習成果，同時加深考點記憶、迅速瞭解考試題型及試題要點，逐步增加應考實力。 　　◎最新試題與解析‧命題趨勢輕

鬆掌握 　　書末收錄試題及解析，保證時效最新、解析最精、收錄最全，歷年試題的統整，利於掌握考試最新脈動與命題方向。本書將106～110年試題一網打盡，毫不保留，經過名師詳解，類似的題目再出個一百次，也不害怕！輕鬆學習、快速理解，掌握命題趨勢，必定能在考場所向披靡！ 　　作者的話 　　計算機概論是一門包羅萬象的學科，從電腦內最基本的邏輯元件、數字系統、資料結構等，到整體的電腦軟體應用的程式設計、網路、資安等等。如此龐大範疇準備起來如無預先好好規劃時間的分配以掌握重點方向加強，必定難以爭取到最佳的分數。 　　首先，觀察歷年來考題必定涵蓋的基本分數，此部分出題方向如下： 　　1.數字系統： 　　

bit、byte、KB、MB的應用計算、也包括 2進位、 10進位、 16進位的轉換，IEEE 754表示法等幾乎都是必考題目。 　　2. 硬體基本觀念，此部分包含記憶體階層的速度比較、記憶體元件的特性比較（RAM、ROM）、基本的邏輯元件運算（ AND、OR、NOT、XOR）、系統的中斷類型，電腦的周邊介面特性（USB、IEEE 1394、藍芽）。 　　3. 資料結構與演算法，基本的資料結構特性（Stack、Queue、List、Tree、Graph）、前序中序後序追蹤的轉換、搜尋與排序的基本演算法與速度比較。而程式設計部分須熟悉基本控制語法，尤其是迴圈的控制運算；另外，物件導向程式設計

中的基本定義亦是常見的試題。 　　4. 網路與資訊安全，在網路部份對於基本的 IPv4與 IPv6比較，無線網路類型比較，子網路遮罩的計算與分割、 OSI與TCP/IP的分層與主要功用都是幾乎必出之考題。另外，資訊安全中對稱與非對稱加密、數位簽章、網路攻擊的類型、電腦病毒類型、資訊安全的基本定義亦是每年必出試題。 　　除了基本分數一定要掌握外，掌握命題趨勢則是更上一層樓的關鍵。從今年題目來分析，可以發現目前主流的雲端運算亦影響出題方向，所以對於雲端運算的基本定義、服務類型等必須熟記，另外隨之而來的資料庫、資訊安全、網路等考題比重亦比往常提升。 　　近年在資訊安全相關題目比重較往常提升，另

外除了基本的資安定義、攻擊類型外，亦有針對攻擊的細部運作與新型攻擊的類型涵蓋入考題中，因此除了以往認識資安的基本攻擊名詞外，未來這些攻擊的基本運作方式亦要特別留意。此外，連資安的認證規範（ ISO 27001、ISO 27002）亦開始出現在考題中，這部分是在準備資訊考科時基本教科書比較難涵蓋的範圍。因此，除了在基本教科書的熟讀外，亦要分配部分時間掌握目前資訊流行議題的方向，方能更上一層樓。 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

使用區間二型模糊系統改善基於訊號強度指標之室內定位

為了解決立可得藍芽的問題，作者林靖哲 這樣論述：

準確的無線室內定位在物聯網的多樣化應用中發揮著重要作用，而Wi-Fi 設備的普遍使用和 RSSI 值的容易取得，使得基於接收信號強度指標 (RSSI) 的室內定位技術是最早提出和研究的技術之一。然而，由於室內環境中多路徑效應導致 RSSI 值會產生巨大的波動，基於 RSSI 的室內定位方法有時無法產生穩定和令人滿意的定位精度。因此，本文提出使用區間2型模糊系統(IT2FS) 改善基於RSSI的室內定位技術，利用模糊系統可以包容數據的不確定性來進行非線性處理。本文中選擇了兩種基於RSSI的室內定位技術，一個是指紋法，另一個是直接對應法。指紋法是室內定位技術的常用方法，通常會配合K-近鄰演算法(

KNN) 或線性加權K-近鄰演算法(WKNN)，通過選定與未知位置的指紋最相近的多個參考點的位置進行線性加權來改善定位。而在本論文中使用 IT2FS 來決定 K-近鄰演算法的權重，一開始指紋法的離線階段時，粒子群演算法（PSO）通過最小化預先收集的參考點的定位誤差來訓練區間2型模糊系統。在線上預測階段時，由最佳化後的 IT2FS 產生的 K-近鄰演算法的權重，來預測未知點的位置；直接對應法是一種直接使用RSSI 來確定位置的方法，IT2FS會作為模型，利用RSSI值估計位置，在這個方法中我們也使用 PSO 來最佳化 IT2FS 的各種參數。最後，我們選擇了兩個不同的環境作為實驗場地，真實環境的

實驗結果證明了本文所提出方法的優越性。