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這兩本書分別來自 和所出版 。
國立臺北科技大學 環境工程與管理研究所 王立邦所指導 吳德懷的 利用焙燒暨酸浸法從廢棄LED晶粒中回收鎵金屬資源 （2021），提出 map關鍵因素是什麼，來自於發光二極體、氮化鎵、鎵、回收、焙燒、浸漬。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 曾柏軒所指導 林聖曄的 考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法 （2021），提出因為有 深度學習、通道狀態資訊、相位偏移、訊號強度、室內定位的重點而找出了 map的解答。
DK Eyewitness Tokyo Mini Map and Guide
為了解決 map 的問題，作者Dk Eyewitness 這樣論述：
A pocket-sized travel guide, packed with expert advice and ideas for the best things to see and do in Tokyo, and complemented with a sturdy pull-out map - perfect for a day trip or a short break.Whether you want to explore ancient temples, seek out the best sake, or simply wonder at the beauty of
Mount Fuji - this great-value, concise travel guide will ensure you don’t miss a thing. Inside Mini Map and Guide Tokyo: Easy-to-use pull-out map shows Tokyo in detail, and includes a Metro mapColor-coded area guide makes it easy to find information quickly and plan your dayIllustrations show the i
nside of some of Tokyo’s most iconic buildingsColor photographs of Tokyo’s architecture, nightlife, shops, gardens and moreEssential travel tips including our expert choices of where to eat, drink and shop, plus useful transport, currency and health information and a phrase bookChapters covering Wes
tern Tokyo, Central Tokyo, Northern Tokyo, Beyond the Center and Beyond TokyoMini Map and Guide Tokyo is abridged from DK Eyewitness Tokyo Staying for longer and looking for a more comprehensive guide? Try our DK Eyewitness Top 10 Tokyo. About DK Eyewitness Travel DK’s Mini Map and Guides take the w
ork out of planning a short trip, with expert advice and easy-to-read maps to inform and enrich any short break. DK is the world’s leading illustrated reference publisher, producing beautifully designed books for adults and children in over 120 countries.
map進入發燒排行的影片
利用焙燒暨酸浸法從廢棄LED晶粒中回收鎵金屬資源
為了解決 map 的問題，作者吳德懷 這樣論述：
LED是發光二極體(Light Emitting Diode)的簡稱。由於LED燈具有節能、無汞等特性，在照明市場之需求日益增加，LED在許多領域已經取代了傳統光源(白熾燈、螢光燈等)。LED燈之高效率白光照明主要是由LED晶粒中氮化鎵(GaN)半導體所產生。隨著LED市場的擴大，未來將產生大量的LED廢棄物。因此，回收廢棄LED中所含的鎵金屬資源對於資源的可持續利用和環境保護都具有重要意義。本研究以廢棄LED燈珠為對象，利用焙燒與酸浸法從其LED晶粒中回收鎵金屬資源，主要包括三個部分：化學組成分析、氟化鈉焙燒處理與酸溶浸漬等。探討各項實驗因子包括焙燒溫度、焙燒時間、礦鹼比、酸浸漬種類及濃度
、浸漬時間、及浸漬固液比等，對於鎵金屬浸漬率之影響，並與各文獻方法所得到的鎵金屬浸漬效果進行比較。研究結果顯示，LED晶粒中含有鎵5.21 wt.%，氟化鈉焙燒暨酸溶浸漬之最佳條件為焙燒溫度900 ℃、焙燒時間3hr、礦鹼比1:6.95、鹽酸浸漬濃度0.5 M、浸漬溫度25 ℃、浸漬時間10mins、固液比2.86 g/L，鎵金屬浸漬率為98.4%。與各文獻方法相比較，本方法可於相對低溫且常壓下獲得較高之鎵金屬浸漬效果。
DK Eyewitness Venice Mini Map and Guide
為了解決 map 的問題，作者Dk Eyewitness 這樣論述：
考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法
為了解決 map 的問題，作者林聖曄 這樣論述：
通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊
號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路
(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。