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國立中正大學 資訊管理系研究所 莊詠婷所指導 蔡佳峻的 應用於混合式無線網路之信用檢索系統 （2018），提出Location icon vector關鍵因素是什麼，來自於大規模移動式無線網路、混合式無線網路、自私節點、市場機制、狡猾節點。

而第二篇論文國立臺灣大學 資訊管理學研究所 陳炳宇、梁容豪所指導 楊順堯的 穿戴型指套手勢感測裝置於日常生活之應用 （2015），提出因為有 一件式穿戴裝置、指套、手部互動、手勢辨識、物聯網的重點而找出了 Location icon vector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Location icon vector，大家也想知道這些：

應用於混合式無線網路之信用檢索系統

為了解決Location icon vector的問題，作者蔡佳峻 這樣論述：

摘要近年來由於科技的進步，智慧型手機（例如iPhone和Android手機）的功能越來越強大，效能甚至與可以電腦比擬。此外，因為無線網路技術的發展，使得手機、平板電腦、筆記型電腦…等行動裝置隨時隨地可以接上網際網路。為了利用這些資源，建構出穩定的大規模移動式無線網路，本研究提出了RRR系統，為了解決：1)網路中節點會不停移動，網路流動率高造成網路速度延遲和檢索效率低落。2)在大範圍的網路中一定會存在高流量地區與低流量地區。容易產生出狡猾節點或自私節點，在網路中佔用資源卻不願提供資源給其他節點。3)由於節點間傳輸資料需要依靠其他節點幫忙轉發，但網路中卻有可能存在惡意節點，有能力進行轉發服務，卻

不進行轉發，導致網路缺乏可靠的路由。本論文提出即使在混合式無線網路中有一定程度的自私節點，也能保持檢索檔案成功率的系統。同時避免自私節點佔用網路服務。針對節點行為產生評價，再以此評價選擇路徑。同時利用市場機制中收費、付費的概念應用其中，建立完善穩定的網路環境，避免因自私節點的造成網路檢索成效低落。為了提供網路良好的轉發系統。本系統使用信譽系統，並令計算出來的信譽值更具有參考價值。在節點進行轉發時，為節點提供可靠路由。減少移動裝置的資源消耗。提高網路的資訊檢索成功率和效率。本研究最後會將提出的系統與其他系統做比較。測試在有相同比例的惡意節點的網路環境中，我們所提出的系統是否擁有較好的效能。並分別

對hop數、成功率、訊息成本等多項指標進行比較。關鍵詞：大規模移動式無線網路、混合式無線網路、市場機制、自私節點、狡猾節點

穿戴型指套手勢感測裝置於日常生活之應用

為了解決Location icon vector的問題，作者楊順堯 這樣論述：

這篇論文提出一個叫做 MidasTouch 的穿戴式指套裝置,用於對日 常生活物品操作手勢之感測。此裝置包含了無線射頻辨識 (RFID) 讀 取器、無線射頻辨識 (RFID) 天線、慣性測量單元 (IMU)。透過無線射 頻辨識 (RFID) 讀取器以及貼在物品上面的無線射頻辨識 (RFID) 標籤, 能夠取得關於物品的資訊,藉由一對安置在指甲與指根部位的慣性測 量單元 (IMU),可以還原使用者對物品操作的手勢。感測距離約兩公 分的無線射頻辨識 (RFID) 天線安置在食指指甲的部位,可以用作讀取 物品的資訊以及作為手勢的起始終結判斷。手勢判斷的部分利用兩個 分別安置在指甲以及指根的慣性測量

單元在三維空間中的旋轉作為判 斷依據,使用支持向量機 (Support Vector Machine) 來辨識不同的手勢。 使用者可以透過穿戴這個裝置在背景記錄下每天日常生活中對於物品 的操作,或是能夠用這些物品建立與物聯網物品的關係。我們進行了 兩個各包含 10 位使用者的實驗,實驗一包含八個手勢的辨識以及六個 日常生活物品,實驗一結果顯示我們的系統在辨識對日常生活用品的 手勢是可行的,在每位使用者自己的模型中可以達到平均 98.85% 的 辨識率,使用不同使用者的模型有 75.2% 的辨識率。實驗二包含兩種 手勢在五種功能相同的物體上操作,結果顯示使用不同物體的模型有 96.6% 的辨識率

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