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另外網站介面卡設定也說明：開啟「裝置管理員」，按一下WiFi 網路介面卡。然後選擇「進階」標籤。 WiFi 介面卡設定說明. 名稱. 說明. 802.11 ...

國立彰化師範大學 機電工程學系 鍾官榮、黃宜正所指導 馬銘佑的 運用長短期記憶模型改善粒子群優化法於XXY共平面平台之定位控制 （2021），提出win10網路介面卡設定關鍵因素是什麼，來自於XXY平台、粒子群優化法、自動光學檢測、PID 控制器、長短期記憶。

而第二篇論文輔仁大學 企業管理學系管理學碩士班 顧宜錚所指導 蔡秀敏的 智能投資平台介面設計對投資者採用意願之影響 （2020），提出因為有 智能投資平台、介面設計、聯合分析法、投資者認知的重點而找出了 win10網路介面卡設定的解答。

最後網站在Windows 中修正Wi‑Fi 連線問題則補充：Windows 11Windows 10 ... 選取Wi-Fi快速設定上的[管理Wi-Fi聯機(>) ]，查看您辨識和信任的Wi-Fi網路是否出現在網路清單 ... 在[其他] 底下，選取[網路介面卡> 執行]。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了win10網路介面卡設定，大家也想知道這些：

密技偷偷報【密】字第柒拾陸號

為了解決win10網路介面卡設定的問題，作者PCuSER研究室 這樣論述：

運用長短期記憶模型改善粒子群優化法於XXY共平面平台之定位控制

為了解決win10網路介面卡設定的問題，作者馬銘佑 這樣論述：

本論文提出粒子群優化法(Particle Swarm Optimization, PSO)於XXY共平面平台並具雙CCD，透過自動光學檢測(Automated Optical Inspection，AOI)回饋平台即時定位，以進行PID控制器智能調機，透過PSO於XXY平台進行多軸及不同路徑優化其控制參數。在PSO演算法初期需預設停止搜尋適應值(fitness)，這需花費大量時間進行分析研究以調整適合參數，為解決此問題，提出長短期記憶 (Long Short-Term Memory, LSTM) 深度學習模型可以識別長期依賴和時序問題的模型，使用 LSTM 模型改進 PSO尋找最佳適應值之搜

尋次數。利用LSTM 預測 PSO 的適應值趨勢，則可無需預先評估適應值，透過適應值趨勢進行是否調整慣性權重(w)進行收斂或提前結束PSO搜尋，則可節省後續優化時間。將提出的方法應用於由雙CCD和由PC-based的運動控制卡組成的視覺伺服系統在 XXY 平台運動。實驗結果LSTM 可以預測適應值以減少 PSO 適應值演算所需次數，可降低PSO搜尋時間達50%，預測適應值MAPE約為12%以下，在XXY平台的不同控制模式及路徑條件下都成功進行適應值預測。未來可通過 LSTM預測模型建置，可運用在工廠生產線於精密平台之控制器優化機制。

智能投資平台介面設計對投資者採用意願之影響

為了解決win10網路介面卡設定的問題，作者蔡秀敏 這樣論述：

隨著金融科技的創新、智慧型手機和網際網路的普及，智能投資平台已為當今倍受矚目的創新理財管道，能以更高效的方式提供投資服務給每位投資者，大幅降低銀行交易成本。由於銀行從傳統專員服務轉為透過線上智能投資平台提供投資組合建議和理財服務，投資者將由過去與人員溝通的方式轉為與系統平台進行互動，因此本研究的目的在於探討智能投資平台的介面設計，是否會影響投資者對於智能投資平台的認知，進而影響其採用意願。本研究透過架設實驗性智能投資平台讓受測者進行實驗，利用聯合分析法分析不同屬性及水準之介面設計如何造成使用者產生不同程度的認知，研究結果表明，流程透明度為整體受測者中最重要之介面設計因子，會提升投資者對於智能

投資平台的信任、社會臨場感、知覺易用性、知覺有用性、知覺控制性的認知，進而提升投資者採用智能投資平台的意願；此外，本研究亦發現個人特質差異會對使用者認知產生不同程度的影響。本研究的成果除了提供智能投資平台相關研究學術意涵外，亦可提供金融機構設計智能投資平台之參考。

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