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Femtocells: Design & Application

為了解決RF Online 2的問題，作者Boccuzzi, Joseph/ Ruggiero, Michael 這樣論述：

Publisher's Note: Products purchased from Third Party sellers are not guaranteed by the publisher for quality, authenticity, or access to any online entitlements included with the product.Cutting-edge femtocell design and implementation techniquesThis in-depth resource provides comprehensive cove

rage of femtocells and how they integrate with existing 3G and emerging wireless protocols and standards. Femtocells: Design & Application provides a technical roadmap for migrating to femtocell technology, covering network architecture, media protocols, system performance, and security issues.

Detailed architectural diagrams illustrate various deployment options. This is a practical guide to the pioneering technology that enables extended indoor service coverage.Femtocells: Design & Application covers: The impact on handset design with respect to cost, size, and power consumptionCellu

lar candidate radio access technologies that aid in femtocell deployment, including 3GPP LTESystem analysis, including indoor path loss models and 3GPP RF requirementsFemtocell network architecture and analysisRegistrations, call establishment, call release, and handoff scenarios VoIP and Session In

itiation Protocol (SIP)Media protocols over IPSecurity vulnerabilities and solutionsManaging Quality of Service in IP-based networks offering multimedia solutions3GPP IP Multimedia Subsystem (IMS) network architecture

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以機器學習輔助之進化演算法 實現考量參數變異的快速類比電路尺寸調整方法

為了解決RF Online 2的問題，作者郭東杰 這樣論述：

進化演算法被廣泛應用於各種優化問題，因其高準確度和對不同電路的強適應性，相當適合被應用在類比電路尺寸設計上。然而，若在電路尺寸設計中考慮製程變異的影響，將會大量增加電路模擬次數，使其無法被應用於大規模電路上。儘管最近的一些相關研究採用了機器學習技術來加速優化過程，但很少有人在他們的方法中考慮製程變異的影響。在本篇論文中，我們提出了一種應用於類比電路尺寸設計的進化演算法，可以快速地考慮製程變異對良率影響。透過機器學習模型，我們能夠在進行模擬前初步預測新電路樣本的效能好壞，並過濾掉表現可能較差的新電路樣本，節省許多不必要的模擬時間，加快收斂的速度。此外，我們也提出了一種新的類力學模型來引導演算法

優化良率。基於先前過程中的電路樣本，所提出的類力學模型可以預測設計是否具有更好的良率，而無需執行耗時的蒙特卡羅分析。與先前的研究相比，我們所提出的方法顯著減少了進化演算法過程的模擬次數，有助於產生具有高可靠性和低成本的實用設計。相同的概念也可以用在類比電路遷移，大幅縮短改變製程時的尺寸再優化時間。從幾個類比電路的實驗來看，我們的方法確實非常有效率。

網路遊戲攻略天王No.10

為了解決RF Online 2的問題，作者網路遊戲月刊作家群 這樣論述：

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智慧心律系統研發:以渾沌積分映射系統為基礎之心律不整檢測系統

為了解決RF Online 2的問題，作者林昱成 這樣論述：

摘要 iABSTRACT ii誌 謝 ivContents vList of Tables viiList of Figures ixChapter 1 Introduction 11.1 Motivation 11.2 Background 11.3 Contributions 61.4 Organization of the Thesis 7Chapter 2 Experiment I - Smart Detection Method for Personal ECG Monitoring 82.1 The Experiment Data Source & Dat

a Processing 92.1.1 The Experiment Data Source 92.1.2 Data Processing 102.1.3 Chaotic-Mapping Integral Network 112.2 Extract Characteristics 142.2.1 Feature Extraction (Euclidean Distance Feature Value) 142.2.2 Feature Extraction (Central Point Distribution) 142.3 Classification 152.3.1 Expe

rimental results-detection of ECG states via method I 162.3.2 Experimental results-detection of ECG states via method II 18Chapter 3 Experiment II- Smart Real-Time Monitoring System for Arrhythmia 233.1 The Experiment Data Source & Data Processing 253.1.1 The Experiment Data Source 253.1.2 Data

Processing 273.2 Double Chaotic-Mapping Integral Network 333.3 Extract Characteristics 373.3.1 Feature Extraction (Euclidean Distance Feature Value) 373.3.2 Feature Extraction (Central Point Distribution Feature Value) 383.4 Classification 383.4.1 Experimental results-detection of ECG states

via method I 403.4.2 Experimental results-detection of ECG states via method II 45Chapter 4 Conclusions and Future Work 524.1 Conclusions 524.2 Future Work 52Reference 54