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國立虎尾科技大學 自動化工程系碩士班 陳建璋所指導 陳世瑋的 運用AI精確演算法於智慧製造設備系統之訊號傳輸分析 （2019），提出win11效能模式關閉關鍵因素是什麼，來自於第五世代通訊、智慧製造、天線選擇、多輸入多輸出。
而第二篇論文國立交通大學 資訊科學與工程研究所 曾煜棋、梁家銘所指導 張博彥的 物聯網通訊之高效省電排程於M2M及D2D共存網路 （2018），提出因為有 非連續接收機制、裝置間通訊、物聯網、機器間通訊、巨量連結、節能、服務質量、資源複用、資源排程、小數據的重點而找出了 win11效能模式關閉的解答。
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Windows 10究極攻略!升級、設定、優化、問題排除，高手活用技巧速學實戰【地表最強進化版】
為了解決win11效能模式關閉 的問題，作者PCuSER研究室 這樣論述：
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運用AI精確演算法於智慧製造設備系統之訊號傳輸分析
為了解決win11效能模式關閉 的問題，作者陳世瑋 這樣論述：
下一個通訊世代即將到來，將通訊效能提高到比現有傳輸的方式具有更多傳輸資料、更大頻寬、更低的延遲。然而，智慧製造也隨著機台上感測器的數量變多以及訊號傳遞的速度變快，而會經由5G無線發射/接收設備將機台上的感測器所收集即時數據進行大數據分析判斷，達到工業機械預知保養、智慧監控等重要功效;在現行的5G通訊設備應用於智慧製造產線轉型與攜帶型智慧裝置的過程中，將面臨到以下兩個問題是需要解決的。第一個問題是在智慧製造中，當5G高頻天線隨著應用頻段拉高，波長變小，導致能量傳輸隨距離增加而衰減越多，不僅會讓訊號容易受到干擾，更會因為工業廠房中所配置機台的排列方式不同，致使每一個接收訊號的位置皆會因為場地限制
而擺放數量、位置不同，導致接收訊號會傳輸不穩定而造成訊號中斷；第二個問題是攜帶型裝置的耗電量問題，因為目前尚未全面施行5G的核心網，大部分還是使用非獨立組網（Non-Standalone , NSA）的模式進行佈線，所以攜帶型裝置中還是會置入4G與5G的天線模組進行收發，導致在多天線模組的操作下，造成攜帶型裝置耗電量大幅增加等問題。有鑑於此，本研究進行智慧製造機台發射/接收訊號與攜帶型裝置多天線選擇的人工智慧演算法開發與驗證。在智慧製造中，本研究在5.5公尺*3.2公尺的場域中模擬智慧製造設備傳輸無線高頻訊號的情形，藉由分別於四個相距發射基站3公尺的不同實驗機台旁架設高頻接收天線，並即時分析獨
立天線的4個特徵參數，開發一套演算法，參數分別為：路徑衰減後的接收能量、誤差向量幅度、訊雜比與通道容量，經綜合判斷後得出每款天線的表現效能。若有接收天線受環境干擾影響較大，導致傳輸量為最低時，所計算出的效能表現值會最低，此時系統會建議開發者調整系統所輸出的編號。為了能夠節省高頻電路開發的時間與製作成本，就能夠接收到穩定且可靠的無線傳輸訊號做資料分析，本實驗使用軟體無線電定義(Software Defined Radio,SDR)機台來建構多輸入多輸出的無線通訊傳輸環境，研究過程僅需通過介面軟體就可以輕鬆且靈活的調整本實驗所需要設定的輸入功率及頻率，無須通過實做複雜的實體電路即可完成多通道的訊號
分析。在攜帶型多天線裝置中，由於未來的天線陣列會增加到現有的1倍以上，傳輸訊號的通道至少會由10款天線所組成的陣列做多輸入多輸出的資料傳輸，依照原有的切換技術做通道切換會造成最大的問題就是接收天線必須全程全功率輸出來偵測通道切換，這會造成耗電量增加以及縮短電池壽命，並且在使用的過程即使傳輸表現較弱的天線，其通道仍會是處於打開的狀態，造成人體不必要的電磁波輻射。因此本研究基於攜帶型裝置實驗在3種模擬使用情境：自由空間、金屬遮蔽、掌上使用，利用3500 MHZz無線射頻收發模組進行接收通道參數的資料收集，經資料處理後套入本研究提出建立在Python環境的快速演算法，綜合參考了於10秒鐘的短時間內使
用天線通道參數的16(4天線各4個參數)筆資料中的通道參數，並將收集到的資料進行正規化至0到1間，並依據參數間的天線物理影響給出對應的權重，而對於不同天線所映射出的資料點離散程度同時劃分不同的範圍來做判斷。經實驗結果得知綜合參數評估演算法得出即時的陣列天線中的天線效能表現值，可以得知目前通訊傳輸表現效率最佳的2款天線，藉由使用即時辨識出的接收強度較高的天線，將通道表現較差的天線關閉，達到讓使用者於大多數的時間使用表現最佳的通道傳輸資料。最後，實驗驗證設計將3種不同環境的傳輸情形，確實切換至6種不同的通道組合作驗證，於100組實驗組中3個不同環境的準確率皆高達95%。最後，本研究所設計開發的精準
快速演算法達到以下3個特點。特點一:多天線的智慧選擇，可以大幅度的降低手機收發訊號過程所產生的電磁波輻射，也可以減少攜帶型裝置的耗電量。特點二:使用軟體演算法，將可以減少使用射頻硬體開關的使用，達到減少元件成本的功效。特點三:所設計開發的演算法是透過多通道通訊系統進行資料分析，此演算法應用的終端裝置將不局限於攜帶裝置。
物聯網通訊之高效省電排程於M2M及D2D共存網路
為了解決win11效能模式關閉 的問題，作者張博彥 這樣論述：
機器對機器間通訊(Machine-to-machine, M2M)和裝置對裝置間通訊技術(Device-to-Device, D2D)是實現下一代網路的關鍵技術之一。由於物聯網應用主要著重於環境感測，如：智慧電錶、家庭保全、災害偵測及遠端醫療等，其週期性或突發性的感應偵測行為形成特有的小數據，傳遞時容易造成資源的浪費；同時，由於物聯網的應用會頻繁的傳遞感測資料，這會使得功率的消耗大幅增加。另一方面，隨著智慧型裝置的蓬勃發展，即時語音、視頻串流等高頻寬媒體服務也隨之增長，同時也造成蜂巢式網路(Cellular Network)的頻譜資源急速耗盡。為了讓更多裝置的媒體應用能被服務，3GPP提出了
裝置對裝置間的通訊技術(D2D)，以解決蜂巢式網路擁塞的問題。然而，由於D2D 通訊和蜂巢式網路用戶及物聯網裝置使用相同的無線頻譜資源，因此造成潛在的無線通訊干擾，容易導致網路的傳輸效能降低。同時，由於乘載在D2D及行動用戶裝置的媒體服務頻繁通訊，將面臨裝置能源加速耗盡的問題。因此，為了有效減少物聯網裝置及行動D2D通訊的能耗，第三代合作夥伴計劃(3GPP)定義了非連續接收機制(Discontinuous Reception Mechanism, DRX)，其允許裝置關閉無線介面並進入睡眠模式，然而如何最佳化DRX排程同時改善資源效率問題會是該網路上重要議題之一。因此，我們針對下一代網路上提出
資源分配與省電排程機制，其包含兩項研究主題，第一個研究主題主要針對在LTE-M物聯網路上的小資料聚合的資源排程與省電議題。第二個研究主題主要是探討D2D與物聯網路共存網路上探討頻譜利用率、資源利用率和省電排程機制的議題。在第一個研究主題中，我們觀察上行資源分配的問題在LTE-M網路，其中考慮物聯網應用有不同的資料特性，分別是週期性和事件觸發性。在研究中，我們首先說明此問題為NP-complete並提出一個具有聚合效益的DRX省電排程機制(AEDS)。這個方法會利用空間域與時間域的特性同時配合DRX的省電機制來達到聚合資料的效益，具體來說，此方法包含三個步驟。第一步驟其針對週期性(periodi
c)的資源請求，以靜態(long-term scheduling)配置方式保證週期傳遞性質之小數據資料之延遲性。第二步驟透過DRX的配置，進而減少裝置的功率消耗。第三步驟針對事件觸發性(event-driven)的資源請求，則利用動態(short-term scheduling)配置方式提高小數據的傳遞效益；同時，更進一步考慮裝置資料類型之間的相似性，利用群集方式增強資料的匯集，再透過多躍進(multi-hop)的通訊，提高單位時間傳送的數據量。如此，同時改善了小資料傳輸和省電問題。模擬結果說明了我們提出的方法相較於現有的方法，可以改善資源效益、提高網路能力同時減少功率消耗。在第二個研究主題中
，我們提出一個具能源效率以及裝置睡眠排程的方法，此研究主題主要探討如何妥善分配D2D及行動用戶之上行傳輸資源，除了服務更多的媒體應用外，並確保裝置的服務品質(Quality of Service, QoS)，同時減少行動用戶及D2D裝置不必要的耗電。因此，我們提出一個高效且低複雜度的省電排程方法；此方法首先會針對傳輸干擾建立干擾關係圖(Conflict Graph)，接著再最大化行動用戶及D2D的無線資源複用(Resource Reuse)，如此可提升無線資源的利用率；同時，更利用非連續接收機制(DRX)技術，進一步最佳化省電排程參數，如此可以達成裝置的節能省電效果。根據模擬結果，其顯示我們的
方法具有較高的資源利用效能，同時可以有效的提高省電效果。