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dongle裝置的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
dongle裝置的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉峻誠,陳宇春寫的 人工智慧應用在我家 - 使用KNERON AI Dongle(耐能AI加速棒) - 附MOSME行動學習一點通：診斷.評量.影音.擴增.加值 和劉峻誠,羅明健 的 深度學習：硬體設計都 可以從中找到所需的評價。
另外網站微軟Xbox 串流遊戲Dongle 計畫未被腰斬 - Cool3c也說明：微軟Xbox 預計在6 月上旬舉辦活動，或許屆時除了新遊戲內容外，亦有機會看到微軟介紹新款串流裝置的規劃。 根據微軟的透露，微軟持續開發Keystone 許久， ...
這兩本書分別來自台科大 和全華圖書所出版 。
南臺科技大學 電子工程系 陳文山所指導 黃冠華的 應用於USB Dongle之MIMO天線設計 （2020），提出dongle裝置關鍵因素是什麼，來自於5G C-頻段、MIMO 天線、USB Dongle、耦合式PIFA、開槽孔、邊框設計、對稱開槽架構。
而第二篇論文國立高雄大學 資訊工程學系碩士班 吳俊興所指導 王瑞元的 以eLWIP進行行動通訊與無線區網整合傳輸之設計與實作 （2018），提出因為有 eLWIP、鏈路聚合、分流控制、封包重組、OAI的重點而找出了 dongle裝置的解答。
最後網站怎麼辦？USB藍牙接收器讓桌機也可使用無線藍牙滑鼠則補充：電腦插入CSR 4.0 藍牙接收器就可新增「藍牙裝置」. 艾倫 作者 艾倫 ... 安裝完成後，在Windows 系統的工具列就會出現「藍牙」的圖示，這時選擇「新增裝置」。
人工智慧應用在我家 - 使用KNERON AI Dongle(耐能AI加速棒) - 附MOSME行動學習一點通：診斷.評量.影音.擴增.加值
為了解決dongle裝置 的問題，作者劉峻誠,陳宇春 這樣論述：
1. 主題學習：循序漸進介紹人工智慧領域中數據處理、數據標記、神經網路、機器學習、物件辨識等重要概念。 2. 輕鬆入門：結合公開、免費與好用的開源工具與網頁，引導讀者輕鬆進入機器學習的領域。 3. 時下最夯：介紹目前人工智慧趨勢 — 邊緣運算，並說明雲與端如何相互依存與協同作業。 4. 生活應用：藉由 AI 加速棒的實作，帶領讀者體驗AI的落實應用。 MOSME行動習一點通： 使用「MOSME行動習一點通」，登入會員與書籍密碼，可線上閱讀、觀看範例影片、下載補充資料與範例程式。 ‧ 診斷：可線上練習本書題目，檢視學習成效。 ‧ 評量：每次實作經創客師核可
，可取得創客學習力認證，累積學習歷程。 ‧ 影音：於學習資源「影音教學」專區，可觀看範例操作影片。 ‧ 擴增：線上提供相關補充資料，供自主學習或教學參考之用。 ‧ 加值：附書中範例程式，方便讀者下載使用。
應用於USB Dongle之MIMO天線設計
為了解決dongle裝置 的問題，作者黃冠華 這樣論述：
本論文研究的主軸是5G C-頻段之多輸入多輸出(MIMO)天線設計，主要目的是設計出應用於5G C-頻段且符合USB Dongle規格的 MIMO天線，為了達成以上需求，本論文提出二款應用於USB Dongle的天線設計：第一款天線為應用於USB裝置且適用在5G C-頻段的4-Port MIMO 天線設計。天線整體尺寸為35mm × 28mm × 5mm，天線製作在介電係數4.4板厚0.8mm的FR4基板上，設計上有四個天線，Ant. 1和Ant. 2是具有T型隔離的耦合式PIFA，Ant. 3和Ant. 4則是由微帶線激發之開槽孔天線。從結果來看，本款天線可應用在5G C-頻段(3.4 -
3.6 GHz)上且它們之間的隔離度在應用頻帶內大於10 dB。而緊湊的尺寸和良好的性能且具有4 × 4 MIMO 天線功能的設計是非常適合應用在USB的裝置中。第二款天線為應用於USB裝置且適用在5G C-頻段的8-Port Massive MIMO 天線設計。天線整體尺寸為71 28 5.8 mm3並設計在介電係數4.4板厚0.8mm的FR4基板上。本款天線是在邊框上利用開槽孔天線架構進行設計並在天線中間放置寄生元件當作隔離機制。從結果來看，天線模擬與實作的S參數在5G C-頻段(3.4 - 3.6 GHz)範圍內低於-10 dB，而且天線之間隔離度高於10 dB。本天線可應用在
5G C-頻段且具有良好的性能再加上有8 × 8 Massive MIMO的天線功能是適合應用在USB Dongle裝置中。
深度學習：硬體設計
為了解決dongle裝置 的問題，作者劉峻誠,羅明健 這樣論述：
深度學習成功解決許多電腦上的難題，並廣泛應用於日常生活中，例如：金融、零售和醫療保健等。本書從中央處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)和神經網路處理器(NPU)，到各種深度學習硬體設計，並列出解決問題的不同方式。 從這些設計中，可以發展出嶄新硬體設計，進一步改善整體效能和功耗，而本書有說明新的硬體設計，即流圖理論和三維神經處理，並提出智能機器人項目，以耐能終端智慧加速器(Kneron Edge AI)提升深度學習成效，其具有低成本的優勢，並以較低的功耗，實現較佳的性能。 本書適用於大學、科大資工、電子、電機、自控系「深度學習」課程及對本書有興趣的人士使用。 本書特
色 1. 本書針對目前深度學習在解決算力瓶頸的架構，獨家收錄包括各家IC設計與個別實驗室的設計。 2. 針對不同的架構有深入淺出的說明，並輔助使用大量的圖示，以資料流的路徑觀點，說明設計的優缺點。 3. 本書專題包含有趣的自駕車與無人機。 4. 本書獨家與耐能智慧科技合作，使用耐能智慧科技的AI Dongle，並代以實際的例子做說明，利用實作專題的方式，讓本書的讀者可以認知AI EDGE晶片設計架構所帶來的好處。 5. 本書在每個章節提供反思的練習題，幫助讀者能正確的理解。
以eLWIP進行行動通訊與無線區網整合傳輸之設計與實作
為了解決dongle裝置 的問題，作者王瑞元 這樣論述：
eLWIP在網路協定層中將使用者的封包資料透過LTE行動通訊與WLAN無線區網進行分離與整合。本論文透過修改開源碼的OAI平台及UE端的Linux Kernel來實作eLWIP傳輸機制，同時探討封包失序與負載平衡的問題，並進行相關的效能分析與評估。在實作的系統中，UE端可以利用現有的LTE Dongle及Wi-Fi來同時進行雙網整合傳輸，能與現有的硬體系統相容提升整體的傳輸效能。修改軟體後的IP層加入封包重新排序功能，解決因封包遺失或延遲等導致封包失序造成吞吐量下降的問題，並設計自動調整機制以週期性方式發送目前接收情形資訊的回報封包至eNB處理，以取得最適合當下傳輸情況的調整負載平衡，使整體
連線不會因為兩種傳輸方式的延遲時間或連線能力等因素之差異而發生不穩定的情況。藉由自動的雙網整合傳輸與動態的負載調整，現有的UE應用程式也能夠直接相容且不會因為網路切換而造成連線中斷。本實作研究藉由軟體升級，使用者即可體驗更高的行動數據頻寬及較穩定的連線品質，驗證了eLWIP的可行性、相容性及效能。