室內電子鎖的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

超圖解經營績效分析與管理 ：企業打造高績效祕訣

為了解決室內電子鎖的問題，作者戴國良 這樣論述：

　　⊙超圖解式編法，圖文搭配，一目了然，一點就通。 　　⊙架構完整，資料涵蓋面極廣，案例最多、最新。 　　⊙企業舉辦讀書會、個人進修學習和大專授課教材的最佳參考工具書。 　　加速提升人才競爭力，超越對手！ 　　→各行各業如何打造出高績效組織？如何提高公司的經營績效？ 　　→從經營、領導、管理、策略及行銷，歸納核心要點知識。 　　→完整公開張忠謀、貝佐斯、稻盛和夫等國內外大師高經營績效的企業祕訣。 　　→收錄逾百位具代表性的企業家經營管理心法。 　　各行各業如何提高經營績效？ 　　包羅經營、管理、策略及行銷 　　最重要、必記、必用的核心知識 　　企業界每天兢兢業業努力

工作、打拼，為做出好成績。有好的經營績效，公司就可以勝過競爭對手，享有較高市場占有率、市場股價及市場領導力，並且深受大眾股東及全體員工的愛護及支持，使公司可以長期、永續經營。 　　因此，企業界究竟該如何做，才能打造出高績效組織？以及如何做，才能提高公司的高經營績效？這就成了企業界長期努力的目標及追求的終極。 　　國內唯一一本集結國內外13位大師及99位成功企業家為主要內容的商管書籍，適合企業舉辦內部教育訓練或讀書會，將本書列入必讀教材，必可使員工都能打造出高績效組織及提升各級幹部們的經營與管理重要知識，也必能加速提升公司的人才競爭力，進而超越競爭對手。  

室內電子鎖進入發燒排行的影片

社群媒體運作對廣告行銷成效之研究

為了解決室內電子鎖的問題，作者李肇軒 這樣論述：

資通訊科技的進步、智慧型手機的普遍、社群平台的蓬勃發展，越來越多廣告主透過社群媒體來進行廣告投放以達其行銷目的，而行銷目的不外乎擴大企業影響力、提升品牌認同感與知名度、增加商品銷售流暢度與實質業績。故本研究針對社群媒體運作對廣告行銷成效做探討，期望能找出相關脈絡資訊，以供各品牌行銷操作參考。本研究針對相關產業之專家學者的觀點與經歷，來研究與了解社群媒體運作與廣告行銷成效之間的關聯性。並透過文獻蒐集與深度訪談的方式，整合出相關脈絡資訊，以供各品牌行銷操作參考。經本研究發現，社群媒體相較於傳統媒體具有較大的優勢，社群媒體平台透過粉絲專業、社團等方式將受眾分類，容易鎖定目標客群，故能有效提升管理效

率，再透過即時且頻繁的互動，不但能快速傳播訊息，建立品牌形象，更有利於銷售。

住宅租賃契約：理論與實務教戰手冊（二版）

為了解決室內電子鎖的問題，作者楊文瑞 這樣論述：

　　《租賃住宅市場發展及管理條例》於民國107年6月27日施行。當年筆者旋以10餘年執業經驗及法律專業背景，於民國108年7月推出本書第一版，隨著租賃住宅市場迅速受到重視，筆者於母校東海大學法律系兼課教學住宅租賃法律課程；以及於臺中市及苗栗縣租賃住宅管理人員資格訓練班授課。教學經驗跨足理論及實務界。筆者亦同時將過去的經營模式快速轉化為租賃條例時代下可順暢運行的租賃住宅經營模式。   　　今，本書第二版新增租賃條例施行逾4年所帶來的新市場秩序、教學心得、實務管理技巧，字數新增近萬字。適合房東、房客、租賃住宅服務業、不動產經紀業及法律專業人士閱讀，提供常見的租賃契約解讀及糾紛處理的實務經驗及

法律依據，希望能持續成為租賃住宅市場的實用工具書。

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決室內電子鎖的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。