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國立高雄科技大學 電子工程系 陳聰毅、鄭平守所指導 呂佳穎的 提升用戶端接收訊號強度-以琉球鄉基地台為例 （2021），提出sai下載2021關鍵因素是什麼，來自於無線通訊、饋纜、衰減、傳播路徑、路徑損耗。

而第二篇論文國立暨南國際大學 電機工程學系 李佩君、許孟烈所指導 裴重恩的 應用於衛星上的視訊壓縮方法及特殊事件之 智能影像辨識 （2021），提出因為有 視訊壓縮、物件辨識、土石流定位、水域和洪水區域辨識、深度學 習、衛星、邊緣計算、低功耗的重點而找出了 sai下載2021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：

除了sai下載2021，大家也想知道這些：

提升用戶端接收訊號強度-以琉球鄉基地台為例

為了解決sai下載2021的問題，作者呂佳穎 這樣論述：

在新的時代科技蓬勃發展，無線上網已越來越普及化，使用者對無線網路速度及品質的需求也越來越高，因此優化無線網路是非常重要的一環。無線訊號會因地形遮蔽、建物阻隔、天氣、距離、頻率、天線高度、天線角度、饋線損耗、發射功率、手機效能等因素，會影響網路速度及訊號強度。本研究採用LTE 900頻段做為參考頻段，針對發送端天線系統整併做優化提高增益，將透過數據分析，再經由系統Actix Analyzer軟體判斷出有問題影響的Cell作為優化目標，減少不必要的饋線及元件，將室內涵蓋900MHz移除並優化饋纜衰減後，且調整天線傾角，獲得更大的效益，下載流量增加約80%~90%、SINR品質提升、Through

put增加約80%及最主要的改善村莊室內無4G問題，同時能達到行動網路品質的兼顧，亦利用有限的頻譜資源創造更大的效益，也對未來基地台規劃建設做有效的運用。

應用於衛星上的視訊壓縮方法及特殊事件之 智能影像辨識

為了解決sai下載2021的問題，作者裴重恩 這樣論述：

為了設計應用於衛星自然災害物體識別的前沿應用，本論文提出了適用於衛星邊緣運算之視訊壓縮演算法(SAT-video)，提出的視訊壓縮演算法符合低資源使用量及低功耗的特性，在FPGA發展平台測試結果，提出的方法在畫面品質及壓縮率需求下符合衛星通訊下載頻寬限制和衛星任務。為達到衛星影像中滑坡定位和預測土石流的目，本論文提出深度學習模型結合CNN和Hue–Bi-dimensional empirical mode decomposition (H-BEMD)圖像變換在不同光照條件下準確地定位滑坡位置，分類土石流過程中的準確率高達96%。另外，本論文提出極簡影像分割模型使用多頻譜衛星影像來辨識水域和洪

水區域。該模型提出了一種新的複合(compound)損失函數，專注於水域和洪水區域。結合以上三項提出的技術，本論文部署一套以人工智能應用來辨識地球表面的自然物體，並提供基於遙測影像的分析和基本警告。

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