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7-11 wifi門市的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦SimonNg寫的 快速精通iOS 15程式設計：從零開始活用Swift與SwiftUI開發技巧 和張軍民,金超,蔣伯章的 新一代5G行動網路最佳化進階實戰都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自博碩 和深智數位所出版 。
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7-11 wifi門市關鍵因素是什麼，來自於深度學習、通道狀態資訊、相位偏移、訊號強度、室內定位。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 呂政修所指導 鄭和軒的 融合WiFi訊號強度與人體姿態估計進行兩階段定位系統 （2021），提出因為有 機器學習、姿態估計、位置感知、室內導航、WiFi 位置估計的重點而找出了 7-11 wifi門市的解答。
最後網站7 11 王子門市則補充：桃園市中壢區中山路號桃園市中壢區的王子門市，住址:桃園市中壢區三光路號1樓，電話，店號，特殊服務:ATM、廁所、座位區、Ibon、ibon WiFi、台塑有機 ...
快速精通iOS 15程式設計：從零開始活用Swift與SwiftUI開發技巧
為了解決7-11 wifi門市 的問題，作者SimonNg 這樣論述：
作者分享多年來的iOS開發經驗，並集結廣受歡迎的iOS教學文章，以SwiftUI框架重新編寫，精心設計出30個章節。由基礎入門開始，逐步實作出具有精美UI及實用功能、支援雲端資料傳輸與深色模式的「FoodPin」App，而且「FoodPin」App完全支援新推出的iOS 15以及iPhone 13/13 Pro、iPad Pro。 本書首先介紹Swift語言的觀念，再教導你使用Swift與SwiftUI建立你的第一個App，然後你會學到規劃App的原型，並且本書每一章中會針對iOS開發的各個面向提供提示、技巧以及許多需要親手操作的作業，最後你可以從無到有來開發出一
個真正的App。本書也會教導你如何使用Xcode來佈局使用者介面，並熟悉iOS 15 SDK的基本API，跟著本書的內容學習，將可獲得真實開發App的體驗，且打好Swift程式語言的基礎，掌握住程式開發的訣竅。 本書是為了Swift與iOS程式設計的初學者而撰寫，不論你是想學習新程式語言的程式設計師，或是想要將你的設計轉換為iOS App的設計師，這本書絕對是你的首選。 【本書精采內容】 ✪Swift基礎介紹。 ✪利用Playground快速學習Swift。 ✪使用Swift與SwiftUI從無到有打造第一個App。 ✪學習App原型設計與前置規劃。 ✪建立Ap
p與SwiftUI的常用元件。 ✪了解堆疊視圖建立自適應UI。 ✪設計適合所有螢幕尺寸的App，讓UI相容最新的iPhone 13/13 Pro與iPad Pro。 ✪設計導覽列大標題。 ✪自訂表格視圖儲存格來打造更優美的App。 ✪學習自訂清單視圖。 ✪運用導覽視圖。 ✪了解物件導向程式設計。 ✪建立動畫與視覺效果。 ✪使用相機與相片庫。 ✪運用地圖並學會最新的標註功能。 ✪使用搜尋列做關鍵字搜尋。 ✪建立導覽畫面來讓使用者迅速熟悉App。 ✪使用Searchable加入搜尋列。 ✪在App嵌入瀏覽器與網頁視圖。 ✪運用使用者通知來
提升App黏著度。 ✪運用觸覺觸控及內容選單。 ✪儲存資料至資料庫。 ✪整合運用CloudKit。 ✪App多國語系化。 ✪在實機上部署與測試App，並且學會WiFi部署功能。 ✪使用TestFlight安排Beta測試。 ✪在App Store上架你的App。 本書特色 從零開始掌握最新推出的SwiftUI框架與開發技巧 快速強化你的iOS App開發實戰能力 逐步實作出具有精美UI、實用功能及支援雲端資料傳輸的「FoodPin」App ♚使用Xcode 13 & iOS 15 & Swift 5.5開發 ♚了解最新版Xc
ode開發工具 ♚使用清單視圖、堆疊視圖設計UI與深色模式 ♚快速學習Swift App程式編寫、物件導向與SwiftUI程式設計 ♚運用Core Data與CloudKit存取資料 ♚使用地圖與相機 ♚實作動態視覺效果 ♚開發使用者通知 ♚App本地化 ♚App測試與上架程序 好評推薦 「去年暑假時，我沒有錄取高科技公司的實習機會，因此我選擇購買了本書，並利用整個暑假期間學習SwiftUI，我很快就學會了，這本書真的超棒。我已經製作了好幾個App，Receipted是我第一個在App Store上架的App。當我今年我再次開始參加實習工作的面試時，我展
示了自己做過的SwiftUI App，結果獲得八家公司的實習機會！」— Hunter Kingsbeer 「我開發iOS App至今大約一年的時間，這裡非常感謝AppCoda團隊，我購買Swift一書後，快速增強了我的生產力，並瞭解了整個Xcode與iOS的開發程序。所學到的比起我在決定購買使用AppCoda的書籍之前，花了許多時間透過在StackOverflow與Github搜尋學習來得多。所有的資訊都會更新且精確，內容易於閱讀與遵循，書中所用的範例專案也非常棒，我強力推薦此書，若是你想要開始快速學習Swift的話，不用再等了。」—David Gagne，Bartender.live作
者 「這本書寫得非常好，簡潔有力，書中的範例非常棒且貼近真實的應用，幫助我完成第一個App，並於App Store上架，內容給我許多進一步強化與更新App的想法。我將它作為我的參考指南，也很感謝每當Swift與iOS有做變更時，都能收到更新。」—David Greenfield，ThreadABead作者 「多年來，我一直在尋找良好的學習資源，來幫助我加強App的開發技巧。而這本書真的拯救了我，這是我寫程式十年來所讀過的書中，說明得最好的一本，內容容易理解，且切中所有要點。說再多的謝謝，都不足以表達我對於作者撰寫本書的感激之情。」—Eric Mwangi 「有見解、實用與學習
動機。這本書充滿知識性與有深度的主題，書中對於iOS開發的各個面向提供了提示與技巧，並鼓勵學生 / 讀者能夠持續往前，不會害怕去深入理解觀念，真的是太棒了！」—Moin Ahmad，Guess Animals作者 「這本書教導我們如何建立我們想要的App，書中的內容規劃得很好，每一章的篇幅拿捏得恰到好處，不會太過冗長而無法消化，想要學習開發第一個App並進階學習的話，我強烈推薦這本內容超棒的好書。」—Stephen Donnelly，Rascalbiscuit總監 「這是我最初在學習Swift時所找到的學習書籍之一。作為一個初學者，這本書非常容易學習與理解。整本書以貼近真實生活的範
例來建立App，這種學習方式真是太天才了，最後也能夠實用它。我學習了很多，也運用了很多其中的內容於我的App中。我發現我會常常會回去參考此書，這真的是一本很棒的作品。」—Bill Harned，Percent Off作者
考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法
為了解決7-11 wifi門市 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。
新一代5G行動網路最佳化進階實戰
為了解決7-11 wifi門市 的問題，作者張軍民,金超,蔣伯章 這樣論述：
新一代5G行動網路最佳化進階實戰 ★本書重點涵蓋： ●5G原理和關鍵技術、5G無線部分相關技術基本原理和關鍵技術，並對照4G進行原理對比。 ●5G規劃與部署方面，從無線傳播理論、天線、組網規劃、規劃流程等角度，闡述5G網路規劃各階段的主要事項及關鍵點。 ●以5G實際商用網路最佳化案例為基礎，詳細分析5G網路最佳化相關問題、測試過程、測試資料，同時匯總相關流程和經驗。 ●5G技術全新的應用，讓讀者能更清楚了解各行各業及技術趨勢。 舊世代的行動數據技術（如：4G LTE）專注於連線，而5G則提供「雲端到用戶端」的連網體驗，5G經虛擬化且由軟體驅動，並採用雲端技術
。 此外，5G網路也透過「行動數據和WiFi存取之間」開放漫遊功能，可簡化行動連線。在室外無線連線和建築物內的無線網路之間，行動使用者在移動時，能持續保持連線，不需另外調整設定、不必重新驗證。 WiFi 6與 5G 有共同特質，包括改善效能。WiFi 6有更理想的訊號和更低成本。以軟體為基礎的網路，具備進階自動化功能。5G可改善偏遠區域服務不足的問題，而需求量大的都市地區，也能享有更優質的服務。新5G網路也將採取密集分散式存取架構，使資料處理的位置更接近邊緣和使用者，加快資料處理速度。 本書用最專業的技術方式說明以上特點。 讓你不但能使用5G，也更了解相關技術，還
可以自行設計最符合5G的應用。 ★本書適合： ●從事4G網路規劃、網路最佳化的專業人員 ●從事5G行動通信網路規劃、設計、最佳化和維護的工程技術人員＆管理人員 ●「大專院校通訊科系」相關專業師生的參考教材
融合WiFi訊號強度與人體姿態估計進行兩階段定位系統
為了解決7-11 wifi門市 的問題，作者鄭和軒 這樣論述：
由於近年來人們對於定位的重視，全球定位系統（Global Positioning System, GPS）已被廣泛使用於我們生活中的應用，卻礙於建築物的干擾訊號傳播導致GPS在室內定位並不準確，因此如何在室內達到高精度定位成為人們重視的研究議題，傳統的方法是以訊號強度為基礎如：藍牙、Wi-Fi、ZigBee，通過三邊測量估算裝置位置，然而，基於訊號的定位方法容易因為室內環境的多路徑干擾，導致環境中的訊號分佈變動性大，產生高定位誤差，而近年來深度學習的蓬勃發展使研究人員藉由成熟的影像辨識技術對行人進行位置估計與室內定位，卻無法得到設備資訊以識別人員身份，為此我們提出了一種基於Wi-Fi與影像的
高精度人員室內定位方法。室內定位系統分為兩階段定位，第一階段通過使用智慧型手機收集三台Wi-Fi基地台兩個頻段2.4GHz及5GHz的訊號接受強度，並以機器學習方法進行粗精度定位預測，接著在第二階段分析監視攝影機捕捉的人員畫面，並以姿態估計模型提取影像中行人們的腳點座標，再藉由直接線性轉換與線性回歸模型得到影像人員的位置，最後與第一階段的Wi-Fi定位位置進行匹配，完成可識別人員的室內定位系統。本研究採用的實驗場域具備多遮蔽物及訊號干擾，因此我們收集2.4GHz及5GHz兩個頻段的訊號接受強度，減少2.4GHz的訊號干擾以實現更高的Wi-Fi定位精度，Wi-Fi的平均定位誤差達1.4公尺，並分
析兩個頻段的定位表現。在影像定位方面我們則提出兩種用於影像中的行人腳點提取方法，並以機器學習模型減少因為鏡頭扭曲與直接線性轉換造成的誤差，結果表明我們改善後的腳點提取方法能夠降低50%的定位誤差，也指出通過機器學習模型預測的定位結果比僅以2D線性變換的誤差減少約0.4公尺，達到誤差0.4公尺的高精度室內定位。