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修改線上遊戲數值的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦袁兆陽寫的 遊戲數值百寶書：成為優秀的數值策劃 和IanGoodfellow,YoshuaBengio,AaronCourville的 深度學習都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自電子工業出版社 和碁峰所出版 。
亞洲大學 資訊工程學系 蔡志仁所指導 張廷毓的 以網路遊戲成癮問卷資料特徵萃取方法應用於科技成癮狀態長期監控系統之研發 （2020），提出修改線上遊戲數值關鍵因素是什麼，來自於網絡遊戲成癮、監督相關計算、無監督自動編碼器、XGBoost、可視覺化分析。
而第二篇論文國立清華大學 課程與教學碩士在職專班 王淳民所指導 黃 雍的 減重平台對國小學童減重動機之影響研究 （2019），提出因為有 國小學童、減重動機、減重平台、減重成效、健康體位的重點而找出了 修改線上遊戲數值的解答。
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遊戲數值百寶書：成為優秀的數值策劃
為了解決修改線上遊戲數值 的問題，作者袁兆陽 這樣論述：
本書是遊戲行業首本以遊戲研發路徑為順序，以數值策劃為視角，剖析遊戲數值設計的書籍。無論何種遊戲，數值的構建都會經歷前期準備、戰鬥數值、經濟數值、複盤和商業化這5 個標準步驟，本書的前6 章非常適合遊戲行業相關從業者、獨立遊戲製作人理解和學習遊戲數值的製作和設計理念。隨著遊戲行業的發展和成熟，遊戲數值的設計也趨於規範和標準化，本書的後兩章則為未來“流水線”式數值設計的規範化提供了更多的思路和設計標準。
以網路遊戲成癮問卷資料特徵萃取方法應用於科技成癮狀態長期監控系統之研發
為了解決修改線上遊戲數值 的問題，作者張廷毓 這樣論述：
本研究的目的是針對網絡遊戲成癮行為進行可視覺化分析，其根據亞洲大學心理學家柯慧貞（Huei-Chen Ko）教授兼副校長長期評估的問卷數據，對國小、國中和高中學生進行問卷調查，樣本數總計7711筆；根據調查結果，經過分析後提出了一種可擴展、靈活、長期的監視設計，以方便觀察參與者的成癮狀況。調查分析是用以下兩種方法進行比較，作為監督相關計算方法，這兩種方法分別為自動編碼器及XGBoost。其過程為從問卷調查所得的資料，先經過自動編碼器擷取特徵值，再將特徵值輸入到XGBoost訓練得到成癮準確度。自動編碼器深度學習演算法，廣泛用於影像處理，本研究嘗試將此方法，應用於問卷調查的人工智慧判讀，結果顯
示結合自動編碼器與XGBoost演算法，可以快速精準的來判讀分析問卷資料，因此這樣的雙演算法的深度學習模式，建議可用於類似的科技成癮的相關研究 從網絡遊戲成癮調查問卷數據中模擬了應用的可行性，並完成了診斷可擴展性的工作流程設計，其中在實驗中觀察到了國小、國中和高中學生對遊戲成癮嚴重不同的百分比、行為和症狀，未來由於中小學生的嚴重不同的百分比，他們的成癮特徵應有所不同。 值得注意的是儘管基於對初始和事實調查問卷數據的模擬，提出了一種可擴展、靈活、長期的監控設計，它可用於診斷其他科技成癮的狀況，例如: 社群媒體、智慧型手機和手游、網路成癮等。
深度學習
為了解決修改線上遊戲數值 的問題，作者IanGoodfellow,YoshuaBengio,AaronCourville 這樣論述：
深度學習是一種機器學習，透過概念階層方式，讓電腦從經驗中學習，進而理解世界。由於可利用經驗累積知識，因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。概念階層容許電腦經由簡單概念建置與學習更複雜的概念，其中組成的階層圖會呈現出多層深度框架。本書內容涵蓋廣泛的深度學習主題。 本書是以數學與概念為基底，涵蓋線性代數、機率論與資訊理論、數值計算以及機器學習等相關概念。書中將論述業界實作者與行家們使用的深度學習技術，包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模與實務方法；同時討論概括論述相關應用，如自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊與電玩遊戲等。
本書提供諸多研究觀點，包含線性因子模型、自動編碼器、表徵學習、結構化機率模型、蒙地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。 本書適合打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生，以及想要在資訊產品或平台中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。 封面圖片：Daniel Ambrosi的Central Park Azalea Walk Dreamscape(danielambrosi.com)。Daniel Ambrosi的Dreamscapes(夢景)是使用Google DeepDream開源軟體(由Google的Joseph Smarr與NVIDIA的Chris Lamb
修改的版本)所建構的作品，以此軟體成功處理Ambrosi數億像素的全景圖片而成。 名人推薦 「由三位深度學習領域專家撰寫的《Deep Learning》，是涵蓋內容最為全面的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生，提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念，以及足供專家參考的內容。」 ──Elon Musk，OpenAI共同主席；Tesla與SpaceX共同創辦人兼CEO。 「這是最完整的深度學習教科書。本書是由此領域的主要貢獻者所撰寫，清晰、全面與完整的呈現相關主題。想知道深度學習的起源、優勢與發展，請閱讀本書。」 ──Geoffrey Hinton，英國皇家學會院士(FRS)
，Toronto大學榮譽教授；Google傑出研究人員。 「近十年來，深度學習著實讓技術界為之傾倒。有必要為學習者、實作者與教學者撰寫一本教科書，內容包括基本概念、實務項目與進階研究主題。本書是第一本全面涵蓋的書籍，由專精於該領域富有創新性與創造力的研究人員撰寫。本書會是今後幾年的重要參考書。」 ──Yann LeCun，Facebook AI研究主管；New York大學電腦科學(資訊科學)、資料科學與神經科學的教授。
減重平台對國小學童減重動機之影響研究
為了解決修改線上遊戲數值 的問題，作者黃 雍 這樣論述：
本研究將資訊科技的優勢融入體位控制方案，從強化減重動機的方向來思考如何讓學生有效且持續的參與體重控制。研究是以國立臺北教育大學於104年起為推行全國大專校院推廣健康促進學校計畫所發展的「健康減重平台」為雛型，並參酌小學生的使用習慣來進行平台優化，從老師與學生的回饋中來找出理想體位控制平台應該有的元素，並探討減重平台功能設計與強化減重動機的關係。研究對象乃邀請45位體位過重的國小四到六年級學生參與體位控制的方案共2個月，將其隨機分至三個激勵方式組別，在研究期程中，變換不同的記錄方式，同時在記錄方式變換的時候施以七點量表的減重動機問卷，資料處理採用spss25套裝統計軟體進行描述性統計、t檢定、
單因子變異數分析以及混和二因子變異數分析，同時在研究結束之後用質性訪談的方式來了解減重平台對學生實際減重動機與成果的影響。研究結果顯示，在四到六年級之國小肥胖學童中，在不同的背景變項之中，除了肥胖程度外，不同的性別與年齡在使用減重平台上其減重動機並無顯著差異。此外，激勵組別與記錄方式對減重動機並無交互作用存在，其中，每日一次的記錄方式最能提升減重動機。而透過健康減重平台的使用與協助，確實能夠提升肥胖學童在過程中的減重動機，也促使BMI下降，身體數值恢復到更優質的水準。