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國立陽明交通大學 生化暨分子生物研究所 黃介嶸所指導 陳采榛的 探討 Musashi 蛋白質家族固有無序區段之結構及動力學特性 （2020），提出How to calculate tar關鍵因素是什麼，來自於固有無序、核酸結合蛋白、核磁共振、自締合、壓力顆粒、低聚物。
而第二篇論文國立臺灣大學 資訊工程學研究所 陳信希所指導 祝子軒的 圖文生活日誌之圖片回憶研究 （2017），提出因為有 圖文生活日誌、圖片回憶、圖文嵌入學習、圖片檢索的重點而找出了 How to calculate tar的解答。
除了How to calculate tar，大家也想知道這些：
探討 Musashi 蛋白質家族固有無序區段之結構及動力學特性
為了解決How to calculate tar 的問題，作者陳采榛 這樣論述：
Musashi-1(MSI-1) 蛋白是一種核酸結合蛋白，在神經幹細胞的自我更新及分化過程中有重要功能，且在中樞神經系統中有高度表現。MSI-1 具有兩個RNA 識別區域(RNA recognition motifs，RRMs) 和一個固有無序(intrinsically disordered，ID) 的C-末端無序區域。這個C-末端無序區域涉及蛋白質–蛋白質間的相互作用以及壓力顆粒形成並促進癌細胞的化學抗藥性。但是，我們對此區域的結構訊息依然所知甚少。在我的研究中，已經成功純化出MSI-1 蛋白C-端無序區域(殘基194–362)，並且利用核磁共振(nuclear magnetic res
onance，NMR) 光譜學確定了蛋白質骨架的化學位移；也發現MSI-1 蛋白C-端無序區域有兩個α-螺旋結構傾向(殘基205–215 和270–284) 的區域；此外，還觀測到殘基247–265 區段的化學位移對溫度敏感度比其他部分高，表示此區段可能含有氫鍵網絡。而在先前文獻中顯示，MSI-1 經由壓力顆粒的形成促進癌細胞的化學抗藥性，但在MSI-2 並未觀測到。因此，我設計了四個truncated constructs(刪除區段S1 (殘基247–265)、區段S2(殘基287–297)、區段S1 與S2、區段A2(殘基266–286))以及MSI-2 蛋白C-端無序區域(殘基195–3
28)，將這些蛋白相互比較，探究Musashi 家族蛋白的特性。在我的研究中，採用NMR 光譜，圓二色光譜(circular dichroism，CD)，硫黃素T(Thioflavin T，ThT) 試驗以及白光顯微鏡，來表徵前述幾種蛋白的物理化學特性。結果顯示，這些無序蛋白質都會形成以α-螺旋結構為主的oligomer，而非β-sheet 結構；此外，S1 區域含有帶電性的胺基酸，可以阻擋oligomer 的形成，而S2 區域因為具有疏水性的氨基酸，所以會促進oligomer 的生成。上述這些結果，有助於解釋Musashi 家族的蛋白，具有不同功能的可能機制。
圖文生活日誌之圖片回憶研究
為了解決How to calculate tar 的問題，作者祝子軒 這樣論述：
受惠於科技的進步，人們可以隨時隨地用相機或智能手機拍照來記錄生活。 但是照片無法保存完整的信息。因此需要使用文字紀錄整個故事並保留一些特定 信息當作圖片訊息的補充。許多人選擇編寫圖文交織的部落格使得生活記憶得以 保存。但是像痞客邦這樣的熱門部落格網站並沒有照片回憶功能。而谷歌相簿雖然 有基本的照片搜索功能，但此搜索功能卻不支援圖片上下文相關故事信息的搜索。 據我們所知，這是第一個針對圖文生活日誌進行圖片回憶的研究。我們從痞客邦收集圖文生活日誌資料集“Blog-travel”，並模仿人們對此資料 集從五種不同面向進行圖片回憶標記。我們另外從痞客邦搜集了更大的資料集 “Blog-travel-l
arge”來做更多訓練和比較。此外，我們比較了一些圖片和文字的嵌入編碼器，並提出了“圖片模型”和 “故事模型”來做圖片回憶檢索。圖片模型透過無監督式的圖文嵌入學習，可以將 圖片和文字嵌入到同一個空間中，進而可以用文字對圖片做檢索。而故事模型單純 使用圖片附近的故事來做文字對文字的檢索，在對應到鄰近圖片達成文字對圖片 檢索。由於上述兩種模型具有互補性，因此我們將兩個模型結合成為一個模型“圖 片故事模型”，此模型在“Blog-travel”做圖片回憶評分時的結果優於谷歌圖像搜 索也優於訓練在 MSCOCO 資料集表現最好的圖文嵌入模型。我們更進一步地考慮 了不同的 query 會造成相關故事和圖片
間的距離差異，提出圖片故事注意力模型， 使得表現更加提升。