Estimate的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Rationality of Irrationality: Political Determinants and Effects of Party Position Blurring

為了解決Estimate的問題，作者Han, Kyung Joon 這樣論述：

Citizens in democracies complain that political parties’ positions on major issues are too ambiguous for them to confidently understand. Why is party position ambiguity so common? Are party positions ambiguous because political parties fail in forming clear policies or because they deliberately b

lur their positions? Rationality of Irrationality argues that political parties are motivated to strategically blur their position on an issue when they struggle with a certain disadvantage in the issue. Specifically, political parties present an ambiguous position when their own supporters are divi

ded in their stances on the issue. A political party also blurs position stances when voters do not acknowledge that the party has the ability and integrity to solve problems related to the issue. Political parties blur their position in these cases because ambiguous party positions divert voters’ a

ttention from the issue. Voters support a political party whose policy positions on major issues are close to their own stances. However, voters cannot confidently and exactly estimate party positions on an issue when they are only ambiguous.

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沙氏法對收益結構和績效之影響：臺灣會計師產業的證據

為了解決Estimate的問題，作者陳劍雄 這樣論述：

美國於2002年7月發布沙氏法案(The Sarbanes-Oxley Act of 2002, SOX)，SOX法案及其精神導致會計師產業發生重大變化。本文探討SOX與會計師產業收益結構和績效之關聯性，使用臺灣「1992-2019年會計師事務所服務業調查報告」的22,356筆觀察資料，透過收益函數來探討SOX對會計師產業之總收益、傳統服務份額、稅務服務份額和管理諮詢服務份額之影響。同時，本研究依樣本類型分為小型、中型、大型和國際型會計師事務所，從經濟管制理論(Theory of Economic Regulation, TER)的角度，考察SOX管制制度對會計師事務所績效之影響。我們運用會

計師產業的translog收益函數，並建立了迴歸方程式來檢驗我們的假說。本研究發現SOX法案對非國際型會計師事務所的收益產生了消極影響，但對國際型會計師事務所的收益產生了積極影響。SOX法案增加了非國際型會計師事務所的稅務服務份額，同時也增加了國際型會計師事務所的稅務服務份額。此外，我們還發現SOX法案對四種不同規模的會計師事務所的經營績效都存在正向影響。進一步的結果表明，在SOX管制之下，大型和國際型會計師事務所直接獲得了管制的利益(直接管制效應)，小型和中型事務所間接獲得管制的利益(間接管制效應)。本研究有助於文獻研究，為監管機構完善會計師事務所管理提供啟示。

The 2007 Iran Nuclear Estimate Revisited: Anatomy of a Controversy

為了解決Estimate的問題，作者 這樣論述：

Robert Jervis is Adlai E. Stevenson Professor of International Politics at Columbia University, New York, New York, USA. He is the author of many books, including Why Intelligence Fails: Lessons from the Iranian Revolution and the Iraq War (2010). He received his Ph.D. from University of California,

Berkeley.James J. Wirtz is Professor of National Security Affairs at the Naval Postgraduate School, Monterey, California, USA. He recently completed co-editing the 7th edition of Strategy in the Contemporary World (2022). He received his Ph.D. from Columbia University.

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決Estimate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。