gg修改器數值的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

評估以模擬骨塊訓練植牙手感區分骨質能力之可行性

為了解決gg修改器數值的問題，作者林鈺淳 這樣論述：

實驗目的 過去五十多年來因牙科植體學的發展及骨整合植體的高成功率，使用牙科人工植體贋復缺牙區已是重建治療計畫中常見、優先的治療選擇。但如何有效並快速地建立植體初期穩定度及後續的骨整合，特別於骨質不佳的患者，仍是臨床醫師極富挑戰的課題。植牙區的骨質被認為是影響牙科植體成功率中最重要的因子之一。醫師常於植牙手術中利用鑽骨手感鑑定植牙區域骨質軟硬，進而採用不同的骨頭製備手術流程及植體設計。然而不同手術醫師之間界定骨質時並無客觀明確的標準，若依主觀鑽骨手感及過去累積的手術經驗診斷骨質，將不利於初學植牙的醫師對於骨質診斷的學習，亦可能對於植體初期穩定性、骨整合與植體長期成功率有直接的影響。

本實驗以客觀的生物力學測試骨塊 (Sawbone®) 及2-mm前導鑽針（Nobel Biocare Twist Drills, 2x7-15mm）測試從未有植牙經驗牙醫師的鑽骨手感，評估鑽骨手感是否能經由訓練計畫累積經驗、提升對於骨質診斷的準確度、並測試鑽骨手感是否會隨時間遺忘，以篩選出欲改善的對象，期望將來能於臨床植牙手術時應用，選擇較適合骨質的植體設計和鑽孔流程，以嘉惠患者。實驗材料與方法1. 受試者招募： 本實驗收錄25位無植牙經驗但領有牙醫師執照之臺灣大學醫學院附設醫院第一、二年住院醫師，其中含16位女性、9位男性，平均年齡：26.3歲，研究期間於2017年8月至2018年

2月。招募方式為主持人詢問時自願參與，本研究計畫經臺大醫院研究倫理委員會審查核准（201612189RIND），受試者填具“研究受訪者說明及同意書”後安排時間進行測試，實驗結果以不具名呈現。2. 實驗設計： 使用Sawbone®(Pacific Research Laboratories, Inc. Vashon, Washington, USA) 所出品的聚氨酯生物力學測試塊 (biomechanical test block) 模擬人體海綿骨樣本。本實驗使用之Sawbone®密度為5pcf、10pcf、15pcf、20pcf、30pcf、50pcf，pcf是密度單位pounds pe

r cubic foot的縮寫。先將所有骨塊以電動線鋸機 (Micro bandsaw MBS 240/E, Proxxon®, Germany) 切割成尺寸16mm(長) X 16mm(寬) X 25mm(高)的長方體。標準模型製備是將切割好的5pcf、10pcf、15pcf、20pcf、30pcf長方體骨塊各一塊以指定順序用type IV die stone (100g powder：23c.c.water）包埋於圓形塑膠容器中並在骨塊表面貼上PVC膠帶，欲鑽孔處切割露出並以麥克筆塗黑，避免骨塊粗糙度影響受試者的判斷。每位受試者配有一標準模型，個體間及個體內的骨塊測試順序每次皆不相同。

使用的植牙手機為日本NSK Nakanishi公司出產的Surgic XT Plus machine (Mont Blanc 20:1 Push Button Dental Implant Handpiece Low Speed Contra-angle)，設定轉速為1500rpm、扭力25N-cm。每位受試者提供全新的一支2-mm round bur及三支2-mm前導鑽針（Nobel Biocare, 2-mm twist drill with tip 2x7-15mm & diamond coating），2-mm round bur做欲鑽孔處的淺凹標記，而2-mm twist dril

l每次鑽骨製備深度皆為10mm，鑽孔後請受試者評估該骨塊硬度，並於問卷上長度為10公分的視覺類比樣表（Visual analog scale, VAS）標示出受試者認為該骨塊硬度位於100mm水平直線的位置，不能回頭參考及修改答案，測完不公佈結果。 本實驗共包含五次測試與兩次訓練，每一次測試提供五張視覺類比樣表問卷，每張紙上只有一個骨塊的硬度測試問卷。前測時會先告知受試者無鑽骨阻力定義為VAS=0 mm，之後請受試者鑽孔50pcf的骨塊並定義該骨塊的鑽骨手感為最硬 (VAS＝100 mm)，但未告知受試者該骨塊的密度數值是50pcf。 前測後立即進行第一次測試，測試完後立即進行第一

次訓練，訓練內容是以10pcf、20pcf、50pcf的骨塊進行鑽孔練習，訓練前告知受試者骨塊10pcf與20pcf的硬度分別是10與20，但受試者並不知硬度單位是pcf，訓練順序為10pcf鑽孔五次、20pcf鑽孔五次、50pcf骨塊鑽孔一次並提醒受試者這是最硬的骨塊(VAS=100mm)，之後在10pcf、20pcf骨塊來回各鑽孔五次，最後再於50pcf骨塊鑽孔一次。 第一次訓練後立即進行第二次測試，測試前請受試者於問卷上的視覺模擬量表先以15cm的鐵尺畫上受試者主觀感覺10pcf與20pcf骨塊的鑽骨手感位在100mm的水平位置，再進行測試，測試時請受試者將所鑽骨塊與訓練時10pc

f、20pcf骨塊的硬度關係比較來評量。第三次測試是在第二次測試後一週，第四次測試在第三次測試後一個月，第四次測試後立即進行第二次訓練，訓練順序是10pcf鑽孔五次、20pcf鑽孔五次，最後於50pcf骨塊再鑽孔一次，訓練後立即進行第五次測試。 結果測量與統計：記錄群體受試者對於不同硬度骨塊的VAS鑽骨手感及敘述性統計，並以單一模擬骨塊的五次測試間進行paired t-test（雙尾檢定）評估訓練成效，且以One-way ANOVA檢定訓練後時間間隔的影響 (第二、三、四次測試) 與訓練次數的影響 (第一、二、五次測試），此外以散點圖(scatter plot)進行線性回歸分析群體受試者

VAS與測試模擬骨塊密度間的關係以及估計值表準誤差的評估(standard error of estimate)，而所有統計分析p-value設定在

可應用於車載行動通訊網路之嶄新地理路由策略

為了解決gg修改器數值的問題，作者王彥博 這樣論述：

最近幾年，隨著無線網路技術的進步與普及進而使得車載行動通訊網路(Vehicular Ad Hoc Network, VANET)的相關議題備受關注，許多車載行動通訊網路的相關研究也如雨後春筍般的出現。車載行動通訊網路與一般無線隨意網路之研究最大的差異性在於載體的移動速度，因為載體為車輛等交通工具擁有較高之移動速度。因此在車載行動通訊網路中，有效率的轉送資料將是一個相當大的挑戰，為此有許多研究著重於路由協定之發展。由於諸多路由協定提出的當下，都是假設在一個散佈且理想的環境，因此針對特殊之地理環境，例如城市這類複雜的環境，必定需要做額外的修改，以提升路由協定之效能。在傳統的行動隨意網路(Mobi

le Ad Hoc Network, MANET)中，要傳遞資訊至某目的節點，即有相對應之路由協定(Routing Protocols)，如DSDV、AODV、DSR，來輔助移動節點找尋傳遞資訊之路徑。但隨著移動節點之移動速度的提升，如車載行動通訊網路中之車輛，傳統的路由協定則不敷使用。因此，需要後來因應節點移動性(Mobility)之特點，所提出之基於地理資訊的路由協定(Geographic Position-based Routing Protocols)。基於地理資訊的路由協定提出之當下，只是針對節點移動性之特點，利用全球定位系統(Global Positioning System, G

PS)獲得地理資訊以輔助協定，僅利用局部網路拓撲資訊，即可做出路由之決策。但對於特殊場景之使用，如城市場景(Urban Scenario)，仍有些不足之處。因此本篇論文主要的研究目的，在於針對城市之場景設計出相對應之路由協定，使之能有較高的效能與適應性。為此目的，我們提出了Greedy on Straight Roads and Predictive at Intersections (GSPI)路由協定，在筆直的道路使用貪婪模式(Greedy Mode)演算法，在十字路口之區域使用預測模式(Predictive Mode)。在貪婪模式中，我們結合了距離與多重傳輸速度(Multi-rate)等

參數所構成之權重數值(Weight, Wi)，作為選擇下一台轉傳車輛之依據。在預測模式中，我們預測車輛的動向作為選擇下一台轉傳車輛之考量。根據我們使用網路模擬器(Network Simulator, NS-2)之模擬結果，此方法確實有其可行之處。