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國立中正大學 通訊工程研究所 施淵耀所指導 林政寬的 聯盟式學習中半主動式客戶選擇(SACS) （2021），提出AIR 2023 線上看關鍵因素是什麼，來自於機器學習、聯盟式學習、客戶選擇。

而第二篇論文大葉大學 休閒事業管理學系碩士班 施建彬所指導 姚美姿的 同儕關係、遊戲特性、壓力知覺對手機遊戲持續涉入之影響研究 （2020），提出因為有 同儕關係、遊戲特性、壓力知覺、持續涉入的重點而找出了 AIR 2023 線上看的解答。

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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AIR 2023 線上看，大家也想知道這些：

聯盟式學習中半主動式客戶選擇(SACS)

為了解決AIR 2023 線上看的問題，作者林政寬 這樣論述：

隨著物聯網(Internet of Things, IoT)時代的到來，AI 可謂是最令人期待 的應用之一。ML 技術的出現，讓人類看見 AI 實現的可行性，因此受到各界高 度的重視。近年來，各式各樣 ML 的新模型也如雨後春筍般被提出，更有不少 改良或嶄新的架構被發明，其中聯盟式學習(Federated Learning, FL)就是一 個新型的分散式 ML 架構。聯盟式學習的出現，實現機器學習在不與中央伺服器共享訓練資料集的前 提下，依然能夠完成模型的學習。然而，聯盟式學習在實際應用面，Client 需 要無線上傳資料，透過無線網路上傳資料的時間遠遠大於設備做運算的時間， 因此這也成為了

聯盟式學習應用會遇到的一個貧頸。本論文旨在研究聯盟式學習中 Client Selection 問題的優化。透過實驗探 討 Later-is-better 現象之原因，進而從該根本原因上考量，改良演算法。改良後 的 SACS 演算法，也會與現有文獻的演算法做分析比較。

同儕關係、遊戲特性、壓力知覺對手機遊戲持續涉入之影響研究

為了解決AIR 2023 線上看的問題，作者姚美姿 這樣論述：

本研究旨在探討同儕關係、遊戲特性、壓力知覺對手機遊戲持續涉入之影響研究。研究對象為臺中市國民中學學生，採紙本問卷以分層比例抽樣方式進行調查，共獲得有效問卷 315 份，研究結果顯示：一、 不同個人背景的國中生遊戲參與者在手機遊戲持續涉入達顯著差異項目，分別為：性別、遊戲時間、同伴性質與遊戲類型等四個項目。二、 國中生手機遊戲參與者同儕關係、遊戲特性、壓力知覺與手機遊戲持續涉入呈顯著正相關。三、 同儕關係、遊戲特性對國中生遊戲參與者的手機遊戲持續涉入具預測力。四、 壓力知覺整體變項對國中生遊戲參與者的手機遊戲持續涉入未具預測力，但各分構面以學校學習最具預測力，生涯規劃構面為負向預測力。五、 男

性遊戲參與者遊戲特性對手機遊戲持續涉入具預測力，各構面以遊戲特性變項中的圖形真實感構面預測力最高。六、 女性遊戲參與者遊戲特性、同儕關係對手機遊戲持續涉入具預測力，各構面以遊戲特性變項中的挑戰性構面預測力最高。依據上述研究結果提出建議，作為手機遊戲參與者、教育單位、業者以及未來學術研究之參考。

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