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亞洲大學 休閒與遊憩管理學系碩士在職專班 童秋霞所指導 蔡崨絨的 線上遊戲玩家之休閒效益與生活壓力 （2021），提出魔獸 籃球 英文關鍵因素是什麼，來自於線上遊戲、休閒效益、生活壓力。
而第二篇論文臺北市立大學 運動器材科技研究所 徐敬亭所指導 柯粢薰的 利用ResNet卷積神經網路建立競賽預測模型—以企業15年甲級排球聯賽女子組為例 （2019），提出因為有 排球、卷積神經網路、比賽預測的重點而找出了 魔獸 籃球 英文的解答。
線上遊戲玩家之休閒效益與生活壓力
為了解決魔獸 籃球 英文 的問題，作者蔡崨絨 這樣論述：
隨著社會型態的改變，人們開始重視休閒活動。休閒活動提供了許多效益，人們透過休閒效益以期降低生活壓力，而本研究主要探討休閒效益與生活壓力兩者之間的關係。本研究以線上遊戲玩家為研究對象，旨在探討線上遊戲玩家休閒效益與生活壓力之現況、不同人口統計變項在休閒效益及生活壓力之差異性，及兩者變項間的相關程度。本研究採立意抽樣方式進行，共計取得427份樣本數量，有效問卷為423份。本研究採用描述性統計、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、皮爾森積差相關分析等方式進行分析，本研究結果如下：一、不同「遊戲年資」、「每日平均遊戲時數」、「玩遊戲頻率」、「對本身而言，玩遊戲能否減壓」等變項在休閒效益構面具有顯著差異
性；遊戲年資在各構面上皆以「三年(含)以上」最高；每日平均遊戲時數則是「一小時以下」最低；玩遊戲頻率傾向「一個月一次或更少」最低；對本身而言，玩遊戲能否減壓皆以「非常同意」最高。二、不同「年齡」、「職業」等變項在生活壓力具部分顯著差異性；年齡在「個人壓力」構面上，「18-25歲」最高；職業「個人壓力」構面上，「學生」高於「軍公教」。三、「休閒效益與生活壓力之間具有顯著相關性」，生理效益與人際壓力達中度顯著相關、社交效益與家庭壓力達低度負相關、生活壓力整體構面與生理效益達顯著低相關，但整體構面間未具相關性。
利用ResNet卷積神經網路建立競賽預測模型—以企業15年甲級排球聯賽女子組為例
為了解決魔獸 籃球 英文 的問題，作者柯粢薰 這樣論述：
隨著時間的流逝人工智慧開始以各種形式融入人類社會，越來越多的運動都開始結合運動數據科學，本研究目的為利用排球戰術記錄表所產生的特徵向量圖建立比賽結果預測模型，並使用該模型預測賽會結果。研究方法為以ResNet50為卷積神經網路核心，觀看所有賽事影像並依照設計的戰術編碼表進行戰術紀錄，再將所有戰術記錄表轉換為特徵向量圖且分為訓練集、驗證集、測試集三大類。使用訓練集和驗證集資料訓練整場比賽勝負模型，建立完的模型再利用測試集進行精準度測試。測試精準度在80%以上，可以得知本研究所建立之勝負預測模型具有相當高的精準度。未來可使用此模型預測排球比賽勝負，讓預測變得數據化可事先告知教練勝負，給予教練在戰
術的運用上有更大的空間。