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國立清華大學 動力機械工程學系 許文震、王啟川所指導 陳弈安的 運用Deep Q Learning對教室熱舒適度與空氣品質及能耗進行最佳化 （2018），提出中華電信 Wi-Fi 機 設定關鍵因素是什麼，來自於熱舒適度、空氣品質、強化學習、Deep Q Learning。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 蕭弘清所指導 許偉振的 智慧型公共場所輔助逃生指引之研究 （2017），提出因為有 輔助室內逃生導引系統、最短路徑、Android應用程式的重點而找出了 中華電信 Wi-Fi 機 設定的解答。
中華電信 Wi-Fi 機 設定進入發燒排行的影片
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運用Deep Q Learning對教室熱舒適度與空氣品質及能耗進行最佳化
為了解決中華電信 Wi-Fi 機 設定 的問題，作者陳弈安 這樣論述：
本研究透過強化學習中的Deep Q-Learning建立了一套空調及風扇的控制演算法，能夠對室內的空氣品質、熱舒適度以及能源消耗做平衡，以實驗方式對該演算法進行測試，並探討其效能。實驗場域為交通大學工程五館132教室，本研究與中華電信合作，使用中華電信的Prius智慧家電Wi-Fi系統作為無線傳輸架構。空氣品質定義二氧化碳800ppm以下為舒適，800-1000ppm為可以接受，1000ppm以上為不舒適；舒適度定義PMV在正負0.5之間為舒適；能源消耗以使用一節課五十分鐘內消耗多少度電為基準，改變實驗參數比較分析何種環境或控制方法能在教室人員舒適的情況下達到最大的節能效果。實驗參數分為不可
控參數：教室人數(26-65人)、人員分佈情形、室外溫度(22-34℃) 、天氣(晴、雨與風)。可控參數：固定溫度控制(25-26℃)、DQN自動控制、人工手動控制。研究結果顯示，未控制情況，人員使用132教室時大部分為開門關窗和空調定溫25度。教室人數超過30人時二氧化碳濃度就有機會超過1000ppm，使人不舒適。DQN Agent在維持PMV為舒適的情況下，比定溫25度節省13.7-45.0％的能源消耗。一般情況下建議冷氣定溫26度，比定溫25度節省6-18.7％的能源消耗。
智慧型公共場所輔助逃生指引之研究
為了解決中華電信 Wi-Fi 機 設定 的問題，作者許偉振 這樣論述：
本研究針對於公共場所室內輔助逃生方法之設計，透過目前公共空間設置之免費無線Wi-Fi感測節點定位，結合Android設計的介面與應用程式，搭配適當的逃生導引演算法，可將使用者導引至逃生出口，程式中並模擬發生緊急狀況時可改變指引路徑，為逃生提供輔助參考價值。台灣公共場所建築室內空間複雜，一旦發生緊急事故時，容易因為搞不清楚所在位置，導致逃生機會下降而引發災情。本研究中提出的室內逃生導引演算法，以代克思托演算法(Dijkstra Algorithm)為基礎計算最短路徑，避開危險區域並規劃至逃生出口的最短的逃生路線，以提高使用者逃生的可能。本研究提出之輔助室內逃生導引系統，區分管理者及使用者，管理
者藉由Android設計之人機介面建立公共場所逃生必要之資訊，包括逃生平面圖、無線感測節點位置及預設逃生路徑等資訊，並存放於SQLite資料庫系統中。使用者介面以Google Maps API為基礎，藉由該Android應用程式，選擇適當的環境，即可定位目前位置並將逃生路徑顯示於行動裝置中，也由於預設逃生路線採用KML檔編輯，編輯時即考慮分區人潮分流的因素，除了節省行動裝置資源及加快程式執行速度，亦一併解決災害發生時人潮往同一出口逃生的壅塞情形，提供輔助公共空間輔助逃生指引方案。