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崇右影藝科技大學 經營管理系 邱誌偉所指導 林志偉的 企業資安管理之研究-以無線網路漏洞為例 （2019），提出m.2 wifi無線網卡關鍵因素是什麼，來自於無線網路、網路安全、無線網路漏洞、無線網路攻擊。

而第二篇論文銘傳大學 電子工程學系碩士班 林奎至所指導 林廷諺的 基於深度學習之CSI動態手勢 （2019），提出因為有 無裝置辨識系統、動態手勢辨識、通道狀態資訊、卷機神經網路、多層感知器的重點而找出了 m.2 wifi無線網卡的解答。

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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m.2 wifi無線網卡，大家也想知道這些：

企業資安管理之研究-以無線網路漏洞為例

為了解決m.2 wifi無線網卡的問題，作者林志偉 這樣論述：

在現今人手一隻智慧型手機的社會，沒有網路可以說與朋友圈或社會斷了連結，對於無線網路的需求可說是必要條件，我們時常可以在許多公共場所或商店，皆會提供免費無線網路WIFI上民眾連上網際網路，許多人家中也皆會安裝無線網路分享器讓家中筆記型電腦、手機、平板或相關設備連結使用，企業中使用無線網路的環境也是十分普遍，企業員工只需帶著筆記型電腦即可在公司內隨處討論開會。在日益成熟的無線網路環境中，無線網路安全相對是一個重要的課題，也是最容易被大家所忽略的事情。尤其在企業中的無線網路環境，傳輸著大量之重要或敏感資料，無線網路安全之重要性不可輕忽。本研究對於企業無線網路安全之建議為：(1)更新無線路由器設備之

軟體或韌體，以改用WPA/WPA2等加密機制。(2)增加額外的安全認證機制以增強安全門檻。(3)企業採購具管理控制中心功能之大量部屬式無線網路。

基於深度學習之CSI動態手勢

為了解決m.2 wifi無線網卡的問題，作者林廷諺 這樣論述：

本研究位於特定的區域執行動態手勢動作，透過目前無線網路的技術，收集不同手勢動作並轉變成數據樣本資料，利用深度學習訓練模型，讓裝置成功辨識出目前是什麼樣的動作。位於一個環境建置一個多天線無線網路基地台(Access Point, AP)與一台安裝多天線無線網路卡的電腦主機，網路基地台發射訊號與電腦主機接收訊號，於兩端之中做出8個手勢動作，進行無線網路發射與接收的通道狀態資訊(Channel State Information, CSI)量測，執行動作時會產生的CSI作為該動作的數據資訊，產生的數據即為數據樣本，透過深度學習(Deep Learning, DL)訓練特徵，測量8個動作搭配不同Pi

ng（網路時延，Round-trip delay time）作為量測樣本，再進行動態手的勢動作辨識。從實驗結果得知使用MLP架構的準確率最佳，最高達到99.97%辨識準確率。本研究適合應用在任何不方便使用鏡頭的空間及場合，例如：浴室、廁所、臥室、游泳池與更衣間等需要高隱密性的空間，另外燈光較不穩定及高溫高濕的環境，也可以利用本研究進行手勢辨識。

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