RX-7 RX-8 比較的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

RxJava反應式程式設計

為了解決RX-7 RX-8 比較的問題，作者TomaszNurkiewicz,BenChristensen 這樣論述：

RxJava廣泛應用於Android應用程式的開發，得到了廣大開發人員的青睞。其語法簡潔，運行高效，未來有望成為主流的開發模式。   本書主要包括：RxJava的基本概念，RxJava提供的諸多操作符，如何將RxJava用於自己的應用程式以及如何與它交互，如何將RxJava嵌入代碼庫的不同地方，如何從頭到尾實現反應式應用程式，流控制，回壓機制，基於Rx的應用程式的單元測試、維護以及問題排查等相關技術。   本書還特別收錄了2.0版本和 1.0版本的異同比較。

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考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決RX-7 RX-8 比較的問題，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。

世界精選巧克力輕圖鑑：產地巧克力、莊園巧克力、白巧克力、黑巧克力、牛奶巧克力，嚴選101款最美味的巧克力入門指南

為了解決RX-7 RX-8 比較的問題，作者瓦倫汀‧帝貝兒 這樣論述：

第一本介紹產地&莊園巧克力的精選圖鑑 獻給愛好者的專業指南，講究香調和口味的真心美味 　　◎這些巧克力品牌，一生至少要嘗試一次！ 　　部落客狂推、必買：亞倫．杜卡斯巧克力（Le chocolat Alain Ducasse） 　　巧克力界的LV：亞梅黛伊（Amedei） 　　量身打造的個人訂製：魏斯巧克力（Chocolaterie Weiss） 　　來自產地的單品美味：佛朗索瓦．普拉呂斯（François Pralus） 　　>>>全書共72種品牌，102款巧克力，來自29個國家、超過80個單一莊園與產地。 　　巧克力的原料，來自可可豆製成的可可粉和可可脂，而

可可豆光是品種、產地、發酵時間和溫度等等的差別，就會產生咖啡、榛果、椰奶、蔓越莓和燻木等，各種不同的口感和餘韻。 產地巧克力專家瓦倫汀．帝貝兒，在二十年前開始巧克力專門雜誌的編輯工作，恰好趕上巧克力的產業轉變時期 　　：由大眾消費品慢慢變身為講究調性和風味的精品，開始有品牌採用「bean to bar」──也就是由採購原料，到烘焙、研發等程序全由巧克力師一手負責的製作方式。 　　產地巧克力，莊園巧克力，黑巧克力和牛奶巧克力，連同白巧克力在內，這本獨特的巧克力圖鑑，除了一窺來自祖輩、代代相傳的製作工法之外，更有獨特的創新口味，以及珍貴的年份豆限量品。跟著產地巧克力專家，前往72家品牌、102種

巧克力的美味源頭，來自赤道至南北緯18度的產區、精選全球20%的可可豆原料，開啟一場現代美食的人文冒險！ 　　◎這本圖鑑中，你可以知道── 　　‧每個品牌使用的可可豆種：千里達立歐可可豆、白色克里歐可可豆（白瓷）、克里歐可可豆、大花可可古布阿蘇、納西歐納可可豆、阿門羅納多可可……等。 　　‧可可豆種的產地：印尼的峇里島梅里亞地區、墨西哥的塔巴斯科州、委內瑞拉馬拉開波地區南湖、秘魯的馬拉尼翁河谷（亞馬遜河流域上游）、馬達加斯加島……等。 　　‧不僅有「聞香‧入口‧餘韻」，還有產地巧克力專家的品嘗建議： 　　「006亞倫．杜卡斯巧克力，無碾揉，秘魯75%」：經過研磨但沒有碾揉，品嚐得到粗糖甜

美的細碎結晶，有別於傳統巧克力的驚喜口感。 　　「013阿斯肯諾西巧克力，宏都拉斯哥德斯70%」：在攝氏27度品嘗，入口會有桃子香氣，在其他溫度品嘗，則有葡萄的適口酸度。 　　「026夏朋巧克力，醇品馬達加斯加75%」：打開包裝後，建議放個幾分鐘再品嘗，就像葡萄酒需要醒酒一般。 　　「054佛朗索瓦．普拉呂斯，馬達加斯加梅麗莎克里歐可可牛奶巧克力45%」：先吃這一款依據古法製成的巧克力，再嚐一口同品牌的加克里歐豆黑巧克力75%，比較兩款的果香餘韻。 　　【系列作】 　　《怦然心動的101款香水圖鑑》（2017.7）、《101種葡萄酒指南》（2018.10）。  

基於深度學習之端到端考量硬體缺陷正交分頻多工系統設計

為了解決RX-7 RX-8 比較的問題，作者吳承祐 這樣論述：

正交分頻多工(OFDM)是 5G 行動通訊系統的關鍵技術，然而硬體元件的缺陷會影響系統效能。現行解決方案多考慮單項硬體元件的缺陷(hardware impairments)，沒有同時考慮整個系統的硬體缺陷。在本論文中，我們同時考慮了 IQ 不平衡、 相位雜訊、非線性放大器、數位類比轉換器等硬體元件缺陷，並提出採用深度學習(deep learning)的系統設計來降低硬體缺陷所造成的影響。基於深度學習，我們得以採用端到端設計(end-to-end design)，聯合優化發送器及接收器。針對單天線系統，我們提出dense layer neural network (DLNN)的設計。跟傳統對抗

硬體缺陷的設計比較，在白雜訊(AWGN)通道、$10^{−3}$錯誤率下，我們提出的設計達到7 dB 訊雜比的增益，而在瑞利衰落通道(Rayleigh fading channel)、$10^{−2}$ 錯誤率下，則有6 dB增益。同時，我們提出的基於深度學習的設計可以省下近五倍的運算時間。而針對多天線系統，我們提出residual dense convolution dense neural network (ResNet-DCDNN)的設計。 跟傳統的設計比較，在 2 × 4 多天線配置及$10^{−3}$錯誤率下，我們提出的設計達到5 dB的增益。