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國立陽明交通大學 電信工程研究所 李佳翰所指導 吳承祐的 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 （2021），提出rx300 f sport關鍵因素是什麼，來自於深度學習、深度神經網路、正交分頻多工系統、端對端通訊系統、硬體缺陷、多天線。

而第二篇論文國立中興大學 材料科學與工程學系所 汪俊延、林殿傑所指導 蘇亮瑋的 牙科樹脂添加LiAl-F層狀雙金屬氫氧化物填料之研究：氟離子釋放/充填, 機械性質, 色差分析, 細胞毒性 （2021），提出因為有 牙科樹脂複合材、氟離子釋放、層狀雙金屬氫氧化物的重點而找出了 rx300 f sport的解答。

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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rx300 f sport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。

牙科樹脂添加LiAl-F層狀雙金屬氫氧化物填料之研究：氟離子釋放/充填, 機械性質, 色差分析, 細胞毒性

為了解決rx300 f sport的問題，作者蘇亮瑋 這樣論述：

本研究為調查LiAl-F層狀雙金屬氫氧化物(LDH)添加於牙科樹脂複合材中之氟離子釋放/充填再釋放能力、機械性質、色差比較、細胞毒性。實驗採用商用牙科樹脂複合材(micro-hybrid flowable resin composite, RX)作為空白組，分別摻入3 wt%或5 wt%之LDH作比較，另為探討不同粒徑或形貌的LDH於實驗結果產生之差異，除了添加原始似花團狀的LDH(R3, R5)以外，亦添加濕式球磨預處理LDH(R3W, R5W)或乾式球磨預處理之LDH(R3D, R5D)，此外，實驗選用一款具氟釋放能力之商用多元酸複合樹脂材(commercial dental compo

mer, CC)作為比較。氟釋放試驗結果顯示，所有添加LDH的試片較RX, CC展現出相對高的氟離子釋放濃度，以及持續穩定釋放行為，其中又以R3及R5具有相對穩定、持續之氟離子釋放表現；氟補充再釋放實驗指出，添加5 wt% LDH試片的氟釋放濃度增幅約為0.13 ppm，高於CC(0.11 ppm)及RX(0.08 ppm)；停止氟補充後再釋放數據指出，RX及CC的氟釋放濃度快速下降，而含LDH的試片則展現出緩慢降低之氟釋放行為；機械性質方面，添加LDH試片之彎曲強度及微硬度相對RX於統計學上無顯著差異，部分顯著高於CC；色比結果顯示，添加LDH之試片相對於RX，色調微偏黃、紅色；細胞毒性結果

顯示，實驗中所有試片皆不具潛在細胞毒性；金屬離子釋出數據顯示，添加5 wt% LDH的試片於首日僅微量Al3+及Li+釋放濃度被測得。藉本論文之氟釋放實驗、機械性質、色比分析、細胞毒性等各項研究，使LDH與牙科樹脂材料複合的願景更加清晰，也更確立LDH具作為一款功能性牙科樹脂填料的潛力。

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