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而第二篇論文國立中山大學 材料與光電科學學系研究所 林仕鑫所指導 周志忠的 用機器學習預測材料的壓電係數及形成能 (2021),提出因為有 壓電性、形成能、機器學習、資料增補、密度泛函理論、密度泛函微擾理論、沃羅諾伊體積的重點而找出了 avg free的解答。

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分析日本手機音樂遊戲偶像夢幻祭玩家-以台灣為例

為了解決avg free的問題,作者廖尹萱 這樣論述:

Recently, smartphone rhythm games have emerged and grown into a major market with a total number of $93.2 billion revenue, which hold 52% of the total global games market revenue. Especially the ones containing characters, virtual novels and simulation content within rhythm games; these have been e

xpanding within the gaming market. Furthermore, many Japanese games have entered Taiwan and presented a great success. However, although there are several papers studying role-playing games (RPG) and First-Person Shooter games, the rhythm game market has not been explored in-depth. Moreover, the cha

racteristics of rhythm game players haven’t been fully researched. Hence, this study is aimed at exploring the players of rhythm games, to understand the relations between different factors and game satisfaction with Japanese rhythm games in Taiwan. The research focuses on a Japanese smartphone game

in the Taiwan gaming market called Ensemble Stars!! Music. There is also a Chinese version operated by a Taiwan distributor. A structural equation was created to show the relation and hypotheses, and a quantitative online survey was designed, and the participants are Taiwanese of both genders.This

paper aims to understand which factors effect game satisfaction with Japanese rhythm games in Taiwan, hoping to give a reference for the Japanese rhythm games companies who seek to enter the Taiwan gaming market.

用機器學習預測材料的壓電係數及形成能

為了解決avg free的問題,作者周志忠 這樣論述:

本研究希望利用機器學習的方法找到新的壓電材料並預測其壓電係數。由計算壓電的物理機制出發,我們歸納許多相關的文獻,尋找能有助於模型訓練的特徵。其中,我們引進了一種目前尚未被其他研究採用的概念 ── 沃羅諾伊體積(Voronoi volume),使用原子體積除上其對應的沃羅諾伊體積當作特徵,來代表原子在晶格內可以移動的能力。模型在處理訓練數據不足時無法有效運作。資料增補 (data augmentation) 是一種可以增加訓練數據集大小和提升模型性能的方法。為了處理壓電資料量不足的問題,我們使用資料增補的概念及密度泛函微擾理論(density functional perturbation t

heory, DFPT) 計算來增加資料量,將材料形變後進行 DFPT 計算,產生新的訓練集資料及目標值,使演算法能有效運作。我們使用了隨機叢林、自適應增強及人工神經網路等三種演算法來訓練模型,而訓練的目標由最簡單的二元 cubic 結構,推廣到三元 cubic 結構,再推廣到常見且具有壓電性的結構 (wurtzite 及 perovskite)。我們將未在訓練資料內的材料放入模型預測壓電係數,再經由密度泛函理論 (density functional theory, DFT) 計算來優化結構及計算能隙,最後利用 DFPT 計算壓電係數來驗證模型的準度。除了壓電係數,我們也針對具有潛力能成為

壓電材料的材料預測形成能,因為參考材料的形成能,能判定材料是否能穩定存在於大自然。於本研究裡藉由考慮沃羅諾伊體積對壓電的影響,我們對結構的空間特徵提供了一種新的想法。根據上述流程,我們經由模型預測出了三個未被發表過有壓電性質的材料,分別是 MgS 及 LiF 和 SrZrO3,三者皆具有不錯的壓電性質。總結以上,本研究演示了以機器學習預測新壓電材料的流程,對於預測新材料的壓電性及穩定性上將會有很大的幫助。