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國立高雄師範大學 諮商心理與復健諮商研究所 丁原郁所指導 王映舜的 手機遊戲玩家之人格特質、遊戲行為與基本需求滿意度相關研究:以寶可夢GO為例 (2021),提出300m網路關鍵因素是什麼,來自於手機遊戲、人格特質、遊戲行為、基本需求滿意度、寶可夢GO。

而第二篇論文逢甲大學 資訊工程學系 薛念林、黃志銘所指導 權勤皓的 行動基地台無線感測網路基於虛擬網格迴圈具低延遲與能量平衡的繞徑協定 (2020),提出因為有 無線感測網路、迴圈、虛擬網格、行動基地台的重點而找出了 300m網路的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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手機遊戲玩家之人格特質、遊戲行為與基本需求滿意度相關研究:以寶可夢GO為例

為了解決300m網路的問題,作者王映舜 這樣論述:

本研究旨在探討寶可夢GO 手機遊戲玩家之人格特質、遊戲行為與基本需求滿意度之間的關係,研究者採問卷調查法,使用「IPIP 五大人格量表簡版」、「遊戲行為量表」及「基本需求滿意度量表」為研究工具,透過立意取樣網路調查法獲得1686 份有效問卷。將調查資料以描述性統計方法、獨立樣本t 考驗、單因子變異數分析、積差相關分析、逐步迴歸分析及徑路分析統計方法進行分析。研究結果如下:一、 寶可夢GO 玩家人格特質之外向性、友善性及嚴謹性為中高程度、情緒穩定性及智性/想像性為中等程度;而遊戲行為之身體活動、社交互動及旅遊移動為中等程度;基本需求滿意度之生存需求、愛與歸屬需求、權力需求、自由需求及樂趣需求皆

為中高程度。二、 不同性別、年齡、教育程度及職業狀態在人格特質、遊戲行為及基本需求滿意度上有部分顯著差異。三、 寶可夢GO 玩家之人格特質、遊戲行為與基本需求滿意度彼此達顯著正相關四、 寶可夢GO 玩家之背景變項、人格特質與遊戲行為對於所有基本需求滿意度之聯合預測皆有顯著效果。五、 寶可夢GO 玩家之遊戲行為對人格特質之外向性、友善性及智性/想像性與生存需求滿意度、權力需求滿意度、自由需求滿意度與樂趣需求滿意度之間有中介效果。六、 寶可夢GO 玩家之遊戲行為對樂趣需求滿意度、生存需求滿意度、權力需求滿意度與自由需求滿意度有顯著正向影響。根據本研究結果,提出對手機遊戲公司、諮商輔導人員與未來研究

之建議。

行動基地台無線感測網路基於虛擬網格迴圈具低延遲與能量平衡的繞徑協定

為了解決300m網路的問題,作者權勤皓 這樣論述:

在無線感測網路(Wireless Sensor Network)領域的研究方向中,如何降低傳感器的能量消耗,或降低傳輸延遲、封包遺失率等是這領域的重點,而這些問題又與傳感器間的資料傳送模式息息相關。由於網路內生成的感測資料常是透過節點間的轉傳,或是利用叢集頭(Cluster Head)收集鄰居節點的資料轉傳至一般基地台(Base Station)或行動基地台(Mobile Sink),因此,傳統基地台周圍鄰近的傳感器節點容易導致流量負載過大,能量迅速被消耗殆盡;而行動基地台則是當其移動至另一位置時,往往會造成網路中節點重覆接收其最新位置資訊,形成網路泛洪(Flooding)現象;另一

方面,位於感測場域中央區域的節點,往往也需要替網路邊緣節點進行資料轉傳的工作,而造成感測場域中央的傳感器節點流量負載過大,形成熱點問題(Hot spot Issues),使整個網路節點的能量耗損不平衡,縮短了網路生命週期(Network lifetime)。 為了改善行動基地台的這些缺點,本論文參考及沿用將在下一章節提到之GCRP虛擬網格迴圈架構來更新行動基地台之位置資訊,並提出一種基於虛擬網格的改良式繞徑演算法(GCEB)進行資料傳送。該方法首先藉由建立多個虛擬網格架構,再選出虛擬網格單元頭(GCH),並各自與鄰居間形成外部迴圈(Exterior Cycle)與內部迴圈(Interio

r Cycle) ,讓所有虛擬網格單元頭(GCH)經由迴圈系統快速更新行動基地台的最新位置,有效降低網路更新行動基地台最新位置的能量消耗。至於資料傳輸的部份,我們依據源節點與行動基地台所在虛擬迴圈的位置關係,提供多種路徑選擇方案,有效的分散傳輸能耗,減緩感測場域中央區域熱點問題,以達成節點能量平衡,提升網路壽命效果。 本論文以Python Bytecode OMNeT++直譯器與Matlab進行程式模擬分析;在不同節點數量與感測場域大小的環境下,考慮行動基地台分別放置場外與場內兩種模式,與同樣行動基地台放置場外的VGDRA與GCRP,以及行動基地台放置場內的VGB機制分別進行模擬,比較其

網路生命週期、節點剩餘能量標準差、與資料傳輸延遲時間的優劣。模擬結果顯示,本論文提出的GCEB與VGDRA在小範圍(100*100m)的感測場域中,若搭配較少節點數,如100個節點時,約可提升7.1%的網路生命週期;而在中等數量,如200個節點時,則約可提升7.8%;而在更多的節點數,如300個節點時,則可提升約9.5%,差距有逐漸增大的趨勢。而在中等大小場域中,如200*200m,同樣搭配100、200、及300個節點數量時,則分別提升了7.5%、12.1%、及14%的網路生命週期;尤其在更大場域中,網路生命週期的差距更會急遽擴大,如在300*300m場域下,則分別提升了53.8%、76.1

%、及113.6%。另外,同樣將行動基地台配置於場外的GCRP機制,則與VGDRA有相同趨勢。這兩種機制與GCEB相比,在越大的場域大小中,網路生命週期的差距會越來越大。 而當行動基地台放置於場內時,GCEB相比於VGB在小範圍(100*100m)的感測場域中,配置少量(100個)、適量(200個)、大量(300個)的節點數量時,分別提升了7.1%、7.8%及9.5%的網路生命週期;在中等場域大小(200*200m)中,則分別提升了7.5%、12.1%及14%的網路生命週期;在較大的場域(300*300m)中,則提升了28%、36.6%及51.6%的網路生命週期。由此趨勢可知,無論行動基

地台放置於場內或場外,在各種節點數量中,感測場域越大,本論文提出之GCEB對於網路生命週期越有優勢。 至於傳輸延遲的部份,為求公平性,我們考慮在相同大小場域,相同節點數,與相同虛擬網格數量環境下做比較。模擬結果顯示,在較小(100*100m)的感測場域,配置少量(100個)節點的情況下,GCEB相對於VGDRA與GCRP,分別降低了13.7%及12%的資料傳輸延遲;而在中等大小(200*200m)感測場域,並配置適量(250與300個)節點時,GCEB降低了16.5%及15.1%的資料傳輸延遲。除此之外,模擬中更發現,隨著網路虛擬網格數的增加,GCEB與兩機制的傳輸延遲差距會逐漸加大。然

而,由於虛擬網格切分機制的不同,在較大的感測場域中,GCEB需搭配更多的節點數量才能勝過VGDRA、GCRP兩機制。