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不偏估計量 題目的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦趙治勳寫的 數理統計、計量經濟學經典題型解析 可以從中找到所需的評價。
國立臺北科技大學 電子工程系 曾柏軒所指導 林聖曄的 考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法 （2021），提出不偏估計量 題目關鍵因素是什麼，來自於深度學習、通道狀態資訊、相位偏移、訊號強度、室內定位。
而第二篇論文國立陽明交通大學 工學院工程技術與管理學程 王維志所指導 葉上菁的 BIM應用於科技廠房設施維護管理之案例探討 （2021），提出因為有 科技廠房設施、儲存環館、建築資訊模型、地理資訊系統、開口合約的重點而找出了 不偏估計量 題目的解答。
數理統計、計量經濟學經典題型解析
為了解決不偏估計量 題目 的問題，作者趙治勳 這樣論述：
本書是針對研究所考試中，統計學之數理統計與計量經濟學加強之內容。 詳細分析近年的考題，就會發現數理統計的相關範圍以不定時與不限考試類組的方式出現在考卷上，而計量經濟學本來就已經是統計學中之重點章節，由於它的範圍很廣，而大多統計學課本中都只介紹計量經濟學之基本觀念及運算，很難再深入地探討更多的相關問題，讀者只能透過考古題的演練將重點自行整理，但由於考古題是分散的，使得讀者在整理的過程中變得零零碎碎，這樣是無法建立出良好的架構。 有鑑於此，作者透過多年來的教學經驗，分章歸納整理各校研究所及國考等經典試題與詳解，提供讀者建立完整的學習架構，期許讀者在準備過程中更能
得心應手、事半功倍，提升應考實力。 本書特色 一、架構完整、內容深入淺出、淺顯易懂 在各個定義、定理及重點的下方特別敘述該理論之意涵及基本觀念，部分定理更是附上詳細的證明，讓有興趣的讀者可以再深入地瞭解該理論之由來，內容的編排由淺入深，前後架構清晰鮮明。 二、分章題庫、解析詳盡 為了讓讀者可以增加數理統計理論之應用，作者特別針對各定義及定理加入許多練習題及考古題在本書中。但計量經濟學的題型特色常是一題貫穿許多章節，故作者把所有相關的試題也整理在最後的精選試題中，藉由題庫的安排可以幫助讀者釐清觀念外，更能培養對考題的敏銳度及熟悉度。本書中的所有例題皆詳解且解說完整，讀者可藉
由演練試題並學習解題之技巧。 另，由於本書內容屬於較理論之統計部分，對於數理能力之要求極重，為了方便讀者能夠以最短時間內吸收本書內容及範例詳解，作者特別針對較難的題目錄製了影音解析，建議有需要的讀者，可以下述所附之網址點選購買，必能讓讀者更快速瞭解範例之考題重點及解析之詳細過程。
考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法
為了解決不偏估計量 題目 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。
BIM應用於科技廠房設施維護管理之案例探討
為了解決不偏估計量 題目 的問題，作者葉上菁 這樣論述：
科技廠房設施的營運管理與一般建築設施並不相同，本研究乃針對一個具有儲存環館的科技廠房設施為研究案例，該設施提供世界上亮度最高的光源以供國內外相關研究用戶前來實驗，而在要求實驗數據的高品質、高精度前提下，該設施必須無時無刻維持最佳的營運環境狀況。然而該設施目前的營運管理模式大都採被動式管理，新完成的儲存環館建築量體龐大且為環狀，進而使得此特殊廠房之設施維護管理更加複雜。為嘗試不同做法，本研究探討應用建築資訊模型(Building Information Model或BIM)技術於該設施有關建築物維護管理及新實驗站建置之可行性。本研究嘗試應用BIM於四種情境，包括(1)應用於機電土木小組之設施維
護管理、(2)應用於跨部門之共同作業設施維護管理、(3)應用於實驗站之空間模擬與碰撞檢討，以及(4)應用BIM與GPS於環狀建築之座標測量。研究結果顯示應用於四種情境皆具可行性。第一，將5年期間建築消防維修紀錄，全部鍵入BIM模型資料庫，經彙出明細表整理出同性質的維修項目，可與廠商簽訂年度開口合約議價，透過長期合作以量制價應可減少維修成本。另外藉由BIM圖層色塊清楚可顯示出週期性的待維修或換修，將更有效率改被動為定期主動式維護換修。第二，透過應用BIM共同作業於拆牆合併辦公室的情境，應可減少約15%工作天及減少約10%工程費。第三，將光束線實驗站建置於BIM模型上，可做空間模擬與碰撞檢討，也可
出圖作高精準度的放樣，且透過修改參數即可自動連結更新圖面。第四，在此大型環狀科技廠，利用GPS測量儀器於各出口位置測量，將數據儲存於BIM資料庫，並在各出入口標示BIM 3D模型圖結合GPS座標值，應可應用於緊急事故發生時救護車與消防車可迅速準確到達正確廠房的位置進行搶救。