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國立中央大學 企業管理學系 鄭明松所指導 林沅蓁的 鄰近行銷於關係發展之應用: 基於藍芽鄰近信標動態引導至顧客關係策略的接受度 (2021),提出global wifi評價關鍵因素是什麼,來自於鄰近行銷、關係行銷、藍牙信標技術、隱私問題、社會臨場感、節儉。

而第二篇論文國立臺北大學 資訊工程學系 曾俊元所指導 張雅婷的 基於多重深度學習模型之無線網路入侵偵測機制 (2020),提出因為有 多重深度學習模型、無線網路入侵偵測、樣本平衡、特徵選擇、特徵提取的重點而找出了 global wifi評價的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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從智利 San Pedro de Atacama 搭跨國巴士到玻利維亞 Uyuni!雖然這一集可能有點無聊(哈哈哈我們自己看了也覺得),但環遊世界的路上,大多時候其實是這樣,搭很久的巴士、跨境、找住宿、隨便吃當地的小吃,這些也是我們很享受的旅行日常,分享給你們。

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鄰近行銷於關係發展之應用: 基於藍芽鄰近信標動態引導至顧客關係策略的接受度

為了解決global wifi評價的問題,作者林沅蓁 這樣論述:

作為2013年的一項創新技術,鄰近信標以藍牙技術為技術背景將信息及時化、精準式的傳輸到附近的移動設備,為消費者提供了全新的零售體驗,並為零售商和營銷商增加推廣的機會與管道。然而由於對消費者認知、評價和接受行為的理解不足,這一技術應用並沒有如預期的那樣起飛。本研究運用公平理論與理性行為理論,研究了使用鄰近藍牙信標技術平台時伴隨的種種情況下如何影響客戶隱私顧慮的機制,並進行實地研究以檢查提出的假設。數據於台灣台北收集,實證結果顯示了創新安全,感知風險,以及節儉對個人資訊隱私擔憂的影響,從而導致消費者對關係計劃的接受度。除此之外,這些發現還證實了社會臨場感的調節影響。因此,這項研究不僅通過合併現有

的理論基礎提出了一個有效的研究框架,還為新的鄰近藍牙信標技術的採用制定了一套行銷指引策略。

基於多重深度學習模型之無線網路入侵偵測機制

為了解決global wifi評價的問題,作者張雅婷 這樣論述:

隨著無線網路技術快速進步,無線網路安全問題重要性大幅提高。在偵測 無線網路入侵機制中,深度學習較於機器學習更適用於訓練現今海量高維的無 線資料,以進行偵測網路入侵。海量資料常具有類別樣本不平衡的特性,且摻 雜著大量雜質。在現有相關研究中,多使用單獨入侵偵測模型,缺乏有效樣本 平衡與資料雜質篩選機制,且二分類結果優於多分類問題。因此,本研究提出 多重深度學習模型,將多分類問題劃分為多個二分類模型,再綜合多個二分類 模型分類結果,來進行多分類無線網絡入侵偵測。同時,本研究提出結合 Tomek Link、Under Sampling、SMOTE 的樣本採樣方法,以及提出結合決策樹、隨機 森林、極限

樹、線性支持向量分類、L1L2 正規化的特徵選擇機制,加上特徵提 取,用以提高各分類模型精準度。最後基於各分類模型精準分類機率結果,計 算出高精準度之多分類入侵偵測結果。實驗使用 Aegean Wi-Fi Intrusion Dataset (AWID) 海量資料集進行驗證,實驗結果表明,入侵偵測多分類準確性最高達 99.625%,高於單獨入侵偵測模型多分類結果。