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另外網站如何將Orbi 路由器設置為無線網路基地台？ - Anlander也說明：依序選擇 ADVANCED > Advanced Setup > Router/AP Mode 功能項目。 選擇 AP Mode 無線網路基地台模式。 點擊 Apply 套用設定。 您的新設定將被系統儲存。
這兩本書分別來自經瑋 和經瑋所出版 。
國立勤益科技大學 機械工程系 黃智勇所指導 許志安的 機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用 （2021），提出access point設定關鍵因素是什麼，來自於線性致動器、缺陷檢測、主成分分析、支持向量機、K-近鄰演算法。
而第二篇論文大同大學 電機工程學系(所) 周俊賢所指導 賴炫翔的 藉由利用興趣點周圍的二進制特徵圖對加速穩健特徵演算法進行改進之研究 （2021），提出因為有 加速穩健特徵、立體影像對、二進制特徵圖的重點而找出了 access point設定的解答。
最後網站無線基地台的「無線橋接」（Wireless bridging）模式說明則補充：以三台DWL-2000AP+ 為例，首先是主橋接設備的設定，主橋接設備的MAC Address 值需紀錄下來，之後在AP 的設定畫面內的Advanced 中的mode 功能選項，選取Multi-point Bridge ...
易習 Office 2010 辦公室自動化(附綠色範例檔)
為了解決access point設定 的問題，作者林佳生 這樣論述：
本書特色 本書涵蓋Word、Excel、PowerPoint及Access四大辦公室應用軟體，書中的範例皆以實務為導向。在Excel及Access中，只要更改數據就可完成公司的統計、分析報表。本書並強調各軟體間的關聯性，例如在Word、Excel及Access中都可以製作表格，怎樣的表格在那個應用軟體之下來製作是最適合且最有效率的呢？這在書中都有詳細的解說。熟悉了本書的範例後，對於辦公室中所要處理的作業都可迎刃而解。 ◆ 著重於觀念的建立並配合實例解析，讓初學者能快速上手。 ◆ 分析各軟體的主要功能，讓問題的處理得心應手。 ◆ 以Word製作專業文件、範本、長篇文件等，
並將其他軟體所製作的物件應用於Word中。 ◆ 以Excel進行資料的篩選、排序、統計、分析與各式圖表的製作。 ◆ 在PowerPoint 中，配合範本、修改母片，快速的製作出專業、自有風格的簡報。 ◆ 在Access中，使用關聯性資料庫來建置進銷存、薪資管理系統等。 ◆ 對於職場上的人士，本書是您該具備的基本技能。 綠色範例檔內容：範例練習檔
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時間軸
00:00 開場
00:43 Unifi全家餐介紹
02:28 設定教學
03:55 App設定教學
05:31 接管設備
06:56 Unifi AR
機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用
為了解決access point設定 的問題，作者許志安 這樣論述：
將線性滑軌與精密滾珠導螺桿的功能整合在單一組件的線性致動器，因兼具高剛性與行程精度，常應用於自動化產業的精密定位、量測..等設備。但因組成元件較多且複雜，元件的組裝品質常是決定線性致動器性能的關鍵。目前，大多數的製造商雖可透過麥克風，以量測線性致動器運轉的噪音值分辨不良品，但後續尚需大量人工檢查瑕疵元件，以確認產品不良的原因。本研究希望透過感測器與機械學習分類法，達到快速且自動化檢測出不良品，並可分辨缺陷元件狀態。滑塊螺帽是由線性滑軌之滑塊與滾珠螺桿之螺帽組成，為線性致動器最常發生不良品的組件，尤其是滾珠間隙、迴流器與螺帽的段差..等。本研究以三軸加速計安裝於滑塊螺帽，以及將麥克風安裝在實驗
平台上，透過往復運轉蒐集振動訊號與聲音訊號，並轉換為時間域與頻率域特徵值，還透過主成分分析(PCA)探討其特徵特性。機械學習分類法部份，使用K-近鄰演算法(KNN)與支持向量機(SVM)，對4類滾珠間隙、4類迴流器段差缺陷狀態、4類段差缺陷程度，進行分類訓練與測試並比較其效益。因分類數目高達52種，將耗費較大建模與測試時間，不利快速線上檢測，所以本研究採用三階段的模型數據分析，同時保有相當的分類準確度且大量降低演算時間。實驗結果顯示，透過三階段的分類架構，振動與聲音訊號的最佳分辨率為SVM-最佳高斯核82.59%與94.06%。驗證本研究模型對於線性致動器缺陷元件檢測與分類的可行性。
易習 Office 2010 辦公室自動化(附綠色範例檔)
為了解決access point設定 的問題，作者林佳生 這樣論述：
本書涵蓋Word、Excel、PowerPoint及Access四大辦公室應用軟體，書中的範例皆以實務為導向。在Excel及Access中，只要更改數據就可完成公司的統計、分析報表。本書並強調各軟體間的關聯性，例如在Word、Excel及Access中都可以製作表格，怎樣的表格在那個應用軟體之下來製作是最適合且最有效率的呢？這在書中都有詳細的解說。熟悉了本書的範例後，對於辦公室中所要處理的作業都可迎刃而解。 ◆著重於觀念的建立並配合實例解析，讓初學者能快速上手。 ◆分析各軟體的主要功能，讓問題的處理得心應手。 ◆以Word製作專業文件、範本、長篇文件等，
並將其他軟體所製作的物件應用於Word中。 ◆以Excel進行資料的篩選、排序、統計、分析與各式圖表的製作。 ◆在PowerPoint 中，配合範本、修改母片，快速的製作出專業、自有風格的簡報。 ◆在Access中，使用關聯性資料庫來建置進銷存、薪資管理系統等。 ◆對於職場上的人士，本書是您該具備的基本技能。 附書光碟內容 範例練習檔
藉由利用興趣點周圍的二進制特徵圖對加速穩健特徵演算法進行改進之研究
為了解決access point設定 的問題，作者賴炫翔 這樣論述：
過去一段時間以來，加速穩健特徵 (Speed-Up Robust Feature, SURF)演算法是一種非常流行的方法，用於開發應用程序，例如圖像匹配、深度圖估計、全景拼接、對象檢測、跟踪、導航等。儘管如此，為了滿足更高級應用對更高精度和實時處理速度的需求，許多研究工作中在提高匹配精度的同時降低SURF演算法的計算複雜度。加速穩健特徵演算法具有很高的計算複雜度，尤其是在興趣點匹配階段。該階段使用算術運算，佔據整體運算時間的94%。本論文提出一種興趣點匹配演算法。此演算法利用了興趣點周圍的統計特性資訊轉換為二進制特徵圖來重新定義興趣點描述子並於興趣點匹配階段中以邏輯運算的方式來降低運算複雜度
且透過統計特性來加速過濾不合理之興趣點。實驗結果表明本演算法相對適用於立體影像對。此演算法相對於加速穩健特徵演算法平均運算時間降低了約55%且平均興趣點匹配率上升約14%，但興趣點匹配正確率下降約17%。至於圖像的縮放、旋轉與裁切的測試中，在微小的變化下本演算法仍然可以有效執行。