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國立勤益科技大學 電機工程系 趙貴祥所指導 蔡仁翔的 基於物聯網之太陽光電模組陣列故障診斷系統開發 (2018),提出g pro wireless維修關鍵因素是什麼,來自於物聯網、LoRa、太陽光電模組陣列、最大功率追蹤、權重最佳化粒子群演算法、數位信號處理器。

而第二篇論文東吳大學 企業管理學系 李智明所指導 李岱航的 影響消費者購買穿戴式裝置關鍵因素之研究 —使用AHP方法 (2017),提出因為有 穿戴裝置、關鍵因素、層級分析法的重點而找出了 g pro wireless維修的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了g pro wireless維修,大家也想知道這些:

基於物聯網之太陽光電模組陣列故障診斷系統開發

為了解決g pro wireless維修的問題,作者蔡仁翔 這樣論述:

本論文主要目的在於開發一兼具物聯網功能之太陽光電模組陣列故障診斷系統。首先,將模組接成四串三併之「全部跨接連接」方式,以提升整體太陽光電發電系統之發電量,並考慮太陽光電模組陣列發生部份模組遮蔭情況下將使P-V特性曲線產生多峰現象,故本論文提出一權重最佳化粒子群演算法進行全域最大功率追蹤,以確保該模組陣列能輸出最大功率。然後,在太陽光電模組陣列中之跨接連接線段裝置一電流感測器,使得太陽光電模組陣列發生模組遮蔭或故障時,可透過感測橫跨於模組間之線段電流的方向,判斷當前模組遮蔭或故障之正確位置,並將其資訊透過LoRa無線傳輸模組上傳至雲端伺服器,並轉發至專業人員通訊界面上,以便維修人員進行故障排除

。為使本系統之演算法有良好的運算速度,本論文以數位信號處理器實現權重最佳化粒子群演算法。最後,並以實測結果驗證所提具物聯網功能之太陽光電模組陣列故障診斷系統的可行性。

影響消費者購買穿戴式裝置關鍵因素之研究 —使用AHP方法

為了解決g pro wireless維修的問題,作者李岱航 這樣論述:

現在的消費性電子產品發展迅速,產品的效能也越來越高,隨著顧客的希望,產品的體積也越來越小,甚至將智慧型產品應用在穿戴物品上。2013年開始,電子穿戴式裝置陸續在各個展覽中登場,引起不少的話題以及消費者的關注,但是卻始終不見電子穿戴式裝置普及,所以本研究想瞭解影響消費者購買穿戴式裝置的關鍵因素有哪些,讓穿戴業者能瞭解顧客需求,以設計出令消費者更滿意的穿戴式裝置,提高顧客滿意度。  本研究經由文獻探討建立6個構面以及23項關鍵因素,並設計AHP問卷,實施消費者問卷調查。  經問卷結果分析,本文發現影響消費者購買穿戴式裝置,前4個重要構面依序為「硬體」、「軟體」、「績效」和「成本」;而前6

個關鍵因素依序為「易用性」、「品質」、「智慧性」、「安全性」、「購買成本」和「可穿戴性」。本研究也針對了有使用經驗者及沒有使用經驗者做差異比較,結果在統計上沒有顯著差異性。  最後,本研究依問卷分析結果,提出建議給穿戴業者,希望業者在設計穿戴裝置時,能將影響消費者購買穿戴式裝置之關鍵因素考量進去,以提高消費者的購買意願。本研究並提出建議給政府相關機構,以使其制定更有效的產業扶持政策。