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2025元宇宙趨勢：迎接虛實即時互通的時代，如何站在浪頭，搶攻未來商機?

為了解決802.11n 5g的問題，作者심재우 這樣論述：

2021年堪稱，元宇宙大爆炸， VR、區塊鏈、加密貨幣、NFT廣受關注， Apple、Google、Meta……全球科技巨頭都重金投入， 未來如何發展？帶動哪些商機？哪些公司會爆紅？需要哪些人才？ 掌握趨勢，提前布局，贏得先機！   　　★ Apple、Google、Meta……全球科技巨頭都在搶攻的未來市場 　　★ 全球78億人口眾所矚目、引頸期盼的熱門議題 　　★ MZ世代掀起元宇宙投資熱潮   　　【為什麼元宇宙大爆炸？】 　　元宇宙3D虛擬世界的概念，在1992年的小說中首度出現，至今已經過了30年。 　　雖然AR（擴增實境）、VR（虛擬實境

）、3D技術早已問世，但主要運用在遊戲與娛樂產業。 　　然而2020年，新冠肺炎疫情爆發，為了保持社交距離與禁止群聚， 　　全球推動居家辦公，讓線上交流與合作成為必須，而非選擇， 　　Apple、Google、Meta、三星……全球科技巨頭皆積極投入開發， 　　迅速催生結合虛擬與現實的世界，元宇宙正式迎來「大爆炸」！   　　【虛擬與現實即時互通的元宇宙】 　　元宇宙，是AR與VR的延伸概念，並融合3D投影技術， 　　元宇宙的3D虛擬世界，看似與VR相同， 　　但最大的差異，在於虛擬與現實世界可以即時連線、互動與連通， 　　為社會、經濟、文化活動創造新的價

值， 　　結合區塊鏈、加密貨幣、NFT，就能在虛擬世界中，進行實際的經濟活動。   　　【展望2025年，提前為元宇宙布局】 　　2021年，臉書（Facebook）改名為Meta，宣布5年內，力拚成為元宇宙公司。 　　因此，具備全球商業影響力與人才培訓專家沈載宇， 　　根據35年跨國商務、合作和顧問經驗，提出元宇宙大爆炸的概念， 　　展望2025年元宇宙的生態、平台、商業和技術趨勢──   　　．2025年元宇宙產業藍圖 　　．為什麼元宇宙會備受矚目，尤其是MZ世代？ 　　．元宇宙尚未有明確定義，但必須滿足8大條件和7大用處 　　．元宇宙4大應用

必要條件╳7大虛擬辦公室策略╳10種搶手人才特質 　　．除了Meta，有哪些企業是元宇宙的受惠公司和潛力股？Roblox、Zepeto…… 　　．如何看準下一波元宇宙投資熱潮？ 　　．如何在元宇宙靠NFT創造獲利？ 　　．未來將出現新型職業，無論軟硬體人才的需求大增 　　．應用在商業中，必備的6大力量與開發方法   　　本書搭配全彩的圖文，說明元宇宙的概念、技術和案例， 　　也會提出企業和個人所需的策略、方向與方法， 　　為迎接虛實即時互通的元宇宙時代， 　　讓你站在浪頭，掌握趨勢，提前布局，搶攻未來商機！   名人推薦   　　Marra

｜好好理財主編 　　Mr.Market市場先生｜財經作家 　　Wade Kuan｜鏈新聞主編 　　林紘宇（果殼）｜知名加密貨幣律師 　　陳詩慧｜《我用波段投資法，4年賺4千萬》作者 　　葉芷娟｜財經主持人 　　楊書銘｜比爾的財經廚房主持人 　　劉呈顥（Ethan）｜KOL Branding品牌事務所創辦人   好評推薦   　　「元宇宙並非由單一技術所促成，而是各界詮釋的新生活願景。你將透過本書，詳盡了解人們對未來的想像。」──Wade Kuan，鏈新聞主編   　　「這本書有助於讀者看到元宇宙未來的多面向。我認為加密貨幣及NFT將是未來元宇宙

裡的基礎，元宇宙的貨幣會是比特幣及其他加密貨幣，元宇宙中的資產，將以NFT的形式被創造及持有，期待這個未來。」──林紘宇（果殼），知名加密貨幣律師   　　「人類的生活早就是元宇宙了！這本書幫助你回顧過去技術發展，洞察此刻局勢變化、掌握未來趨勢與機會。」──劉呈顥（Ethan），KOL Branding品牌事務所創辦人

802.11n 5g進入發燒排行的影片

透過深度可分卷積網路運用信道狀態信息進行室內定位

為了解決802.11n 5g的問題，作者張柏毅 這樣論述：

WiFi室內定位技術已經被廣泛應用在缺少視距（LOS）傳輸的室內環境中。在這篇論文中，我們設計了一個多室內指紋定位系統（Multiple Indoor Fingerprints-based Indoor Localization System, MIFI）。MIFI是基於深度可分卷積網路技術並且運用無人機（Unmanned Aerial Vehicles, UAV）來收集指紋資料。透過使用無人機來收集信道狀態信息（Channel State Information）可以大幅減少人力的耗損。在訓練的步驟，實驗環境會被區分成數個小方格，並視為參考點（Reference Point）來收集信道狀態

信息。這些收集的資料在經過前處理後會作為輸入，輸入至機器學習模型中。在測試步驟中，於測試點所發送的資料會由樹梅派(Rasberry Pi4)所收集並做為模型輸入，並且模型會輸出預測的目標位置。與其他方法相比，MIFI的定位精準度皆較佳，在位置分類的問題上可以達到99\%以上的準確率，對於未訓練過的位置也可達到0.9公尺的精準度。透過使用無人機所收集的資料進行訓練，人所收集的資料進行測試，我們也可以達到1.28公尺的誤差，證明無人機搭配我們的系統可以達到輔助室內定位，減少人力損耗的目標。