iphone gps訊號測試的問題，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

iBeacon應用於中國文化大學圖書館之尋書服務

為了解決iphone gps訊號測試的問題，作者隋曜安 這樣論述：

隨著現代科技進步的發展，智慧型裝置的應用也逐漸普及，幾乎所有人都能透過GPS導航至目的地，這樣的方式若應用在室內圖書館內尋找書籍，勢必能提升使用者的尋書效率。儘管現代大部分的圖書館都有提供線上尋書系統進行書籍索書號與位置的查詢，但是要在大型圖書館中尋找到一本書從來就不是一件容易的事情，近年來iBeacon技術的應用逐漸普及，以及和其他技術相較之下成本較為合理，或許應用在圖書館內進行導航尋書是有所幫助的，因此本論文的目的為開發一套基於iBeacon的室內尋書APP，名為BookFinder，結合圖書館的室內地圖進行導航，提供使用者一個更方便、更有效率的尋書方式。為了瞭解使用者對於使用BookF

inder的使用態度，因此本研究將透過實驗進行檢測，實驗內容為邀請30位受試者實際使用BookFinder在圖書館內尋找書籍，並透過科技接受模式 (Technology Acceptance Model, TAM)問卷分析BookFinder的應用是否可滿足使用者的需求。實驗與問卷顯示，多數使用者對本系統表示有幫助；獨立樣本T檢定的結果顯示性別在不同構面問題的回覆上並無顯著差異；信度分析的結果顯示本研究之問卷題目分析為高信度的結果。整體而言，透過實驗與問卷結果的分析，顯示BookFinder可以有效率的幫助使用者尋找書籍。

基於深度學習的自適應多姿態智慧型手機即時資產追蹤系統

為了解決iphone gps訊號測試的問題，作者劉信政 這樣論述：

藍芽技術結合智慧型手機的應用提供多元的服務，使得適地性服務（location-based service, LBS）得以快速地發展。藉由智慧型手機測量貼附於目標資產上的低功耗藍牙（Bluetooth low energy, BLE）信標（beacon）之接收訊號強度值（received signal strength indicator, RSSI），可以協助搜尋資產。在研究中發現，除了環境因素的干擾，手持智慧型手機的姿態對於尋找公用的資產位置也有重要的影響，主要原因為手機與附加於資產上信標的天線相對收發角度所致，如何使方位估測的更精確，是本研究論文主要的課題。本論文提出一個基於深度學習的智

慧型手機自適應多姿態智慧型手機即時資產追蹤系統。拜Google所提供的TensorFlow Lite開發平台所賜，本系統可以不需要大量運算設備下就能在行動裝置上執行深度學習模型，藉由手機的使用者介面（user interface, UI）即時的回饋更新的資訊，除了導引至資產的正確方位，也可得知訓練的模型是否學習到不同的手持姿態。相較於傳統的訊號紋定位法（fingerprinting），本系統只需要單一信標，也可於未知環境中使用，減少了人力維護成本。實驗分成離線訓練（offline training stage）與線上定位（online localization stage）兩階段。於離線訓練階

段，藉由人員以水平(0度)與傾斜(45度)手持姿態在相對於信標不同距離和方位的參考點旋轉收值，使用智慧型手機連續地量測不同時間點的接收訊號強度、慣性量測單元（inertial measurement unit, IMU）的感測器數值，作為神經網路的輸入訓練資料。於線上定位階段，藉由訓練完成的模型推估資產的方位。實驗的結果顯示，訓練出的水平(0度)加上傾斜(45度)手持姿態的模型，在水平(0度)手持姿態測試資料平均誤差為2.46度，在傾斜(45度)手持姿態測試資料平均誤差為3.24度，最後在上下晃動(0至90度)擺動幅度較大的手勢，誤差值也只有2.68度。經由實測後，除了改善手持姿態的影響，使用

者也確實能在不同的手持姿態與方位完成資產位置的追蹤。