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國防大學 新聞學系碩士班 傅文成所指導 劉宸瑋的 體驗價值與涉入程度對口碑意圖之影響─ 以青年日報360度影片為例 （2021），提出賽車模擬器台北關鍵因素是什麼，來自於體驗價值、涉入程度、心流體驗、口碑意圖、360度影片。
而第二篇論文國立交通大學 資訊科學與工程研究所 吳毅成所指導 朱詠嘉的 自駕模型賽車虛實轉移之研究 （2020），提出因為有 自駕模型賽車、深度學習、強化式學習、虛實轉移的重點而找出了 賽車模擬器台北的解答。
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酷發明2.0
為了解決賽車模擬器台北 的問題，作者ChrisWoodford、JonWoodcock 這樣論述：
閱讀電子書，在虛擬世界過第二人生，使用會自動分解的生質塑膠為愛車噴上防盜微粒以防竊，穿上特殊材質運動鞋從事極限運動減緩台北101大樓搖晃的阻尼器，讓夜間景象一覽無遺的夜視攝影機我們每天都在使用各式各樣的最新科技，身處在未來感十足的建築大樓裡，但你曉得它們是如何運作和建造的嗎？ 《酷發明2.0》精選百餘項最先進的高科技產品，詳介其構造與運作： 從「生活」上的水耕栽培、空中浮床到「通訊」上的Wi-Fi玩具、抬頭顯示器，從「玩樂」上的PSP、Wii遊戲機到「行動」上的隱形快艇、Segway PT電動車，從「探險」上的太空站、火星探測車到「建築」上的法國密佑大橋、大峽谷天空步道，以及「防護
」上的生物辨識、彈射座椅、淨水吸管…… 搭配X光圖、微距攝影、3D分解圖等精美圖片，以及清楚翔實的解說，探索現今最新及未來可能的高科技生活。
賽車模擬器台北進入發燒排行的影片
看過電影《一級玩家》，沒想到居然可以這樣體驗VR虛擬。這次到台北NEO19體驗GAMIX VR ，現場8款機台我玩到快暈了XDDDD
關於GAMIX VR的機台介紹：
1.VR幻速賽車：高精度的運動模擬模擬器,可以精確地模擬出賽車奔跑過程中,駕駛者所感受到的路面顛簸、車體傾斜、運動加速度、碰撞、飛躍、換擋衝擊等感受。
2.勇闖侏羅紀：驚險、刺激，令人血脈賁張的VR體感射擊遊戲！
置身於各種恐龍四處奔馳的茂密雨林和廣袤草原，彷彿穿越時空回到上古時代！
緊張刺激的劇情及精心安排的路線，讓人一刻都不得喘息；豐富的武器系統及彩蛋成就系統，射擊打怪不再無聊乏味；獨家設計、精心調校的體感座椅，搭配競速題材的劇情橋段，讓人渾然忘我，最佳的沉浸體驗！面對這些曾經稱霸世界的物種，誤闖禁地的你，逃得出牠們的獵殺嗎?
3.VR極速光輪：本機台提供虛擬現實互動式軟體體驗,模擬現實機車體驗,帶來身臨其境的娛樂方式。
4.VR未來賽車:模擬現實賽車體驗,軟體開始前,輕拍方向盤中間的按鍵,戴好 VR眼鏡後雙手扶好方向盤。
5.VR荒原騎馬 :體驗者坐上騎馬機,化身三國名將,揮動手柄來斬殺敵方小兵和將領,模擬真實拉弓射箭,感受東漢末年波瀾壯闊的戰爭宏偉畫面。還有西遊記呦＾＾
6.VR時空穿梭機：本機台提供播放之互動式影片,目前共有雲霄飛車、海底冒險、鬼屋等60款遊戲, 體驗者可自由選擇其中1款遊戲進行體驗。
7.VR火線任務：本機具內含驚險刺激的屍速攻防可供體驗。
8.就是那台音樂節奏的機台，動作會像大媽切菜那樣XD
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單張「GAMIX VR」VR體驗券 200元
1. 單次購買 5張 = $699
2. 不分日夜 一小時玩到飽 單人只要 $699（限平日）
3. 原價購買 5張 再送5次VR體驗
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5. 企業包場$7,000玩到飽起（限時一小時，人數限制12-15人/第二小時起5000）
📌地點：Neo 19 體驗館｜台北市松壽路22號1樓｜預約專線 : 02-8780-0510
我是創作歌手－顏力妃。
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體驗價值與涉入程度對口碑意圖之影響─ 以青年日報360度影片為例
為了解決賽車模擬器台北 的問題，作者劉宸瑋 這樣論述：
隨著虛擬實境技術日漸發展，諸多企業也將此技術應用於自身公司上，品牌行銷即為其中一環，藉由虛擬實境與行銷的結合，衍生出新型的行銷手法。而我國軍媒青年日報亦投入資源，製作360度影片，透過影片來宣傳國軍的訓練實況，以提升國軍形象。 本次研究之研究方法採用滾雪球抽樣，針對收視過青年日報360度影片的收視者進行網路問卷調查。經過前測調查、量表信效度檢驗等步驟，以青年日報360度影片為例，探討體驗價值、涉入程度與心流體驗對口碑意圖之影響。 研究發現，青年日報360度影片的觀眾在職業部分對於研究的各項構面具有顯著差異；在研究假設部分，所有假設均成立，體驗價值、涉入程度與心流體驗對於口碑意圖有顯著影響
，其中觀眾的心流體驗亦具有中介效果，代表觀眾在收視完青年日報360度影片後所產生的體驗價值與涉入程度，能提升其口碑意圖，本研究結果可供後續相關影片製播單位參考。
自駕模型賽車虛實轉移之研究
為了解決賽車模擬器台北 的問題，作者朱詠嘉 這樣論述：
虛實轉移 (sim-to-real)，係指將在模擬器中訓練的模型置於實體環境中進行任務，相較於直接在實體環境中訓練，此技術能夠使得深度強化式學習訓練過程更加快速且有效率。然而模擬器無法完美詮釋實體世界所造成的差異，會使得在模擬器中訓練的模型無法在實體環境有良好的表現。域隨機化 (domain randomization) 被用來解決上述問題。在訓練模型的時候，製造很多元的情境，使得模型在訓練的時候能適應多元化的情境，如此能在無額外訓練之情況下適應實體環境。然而直接套用域隨機化於訓練自駕模型賽車並不理想。簡而言之，使用域隨機化所訓練出來的模型傾向以較慢的速度行徑，獲得高完圈率會伴隨著更慢完圈時
間之代價，這是自駕模型賽車所不樂見的情況。因此，此篇論文旨在不減低完圈速度的情況下，提昇完圈率。對於有著相同形狀(相同最佳路徑)，但是不同背景、光影、賽道材質的訓練賽道與測試賽道，我們先在訓練賽道上使用深度強化式學習訓練出一個過度擬合(overfit)訓練賽道且知道最佳路徑的模型(老師模型)。接著，我們使用老師模型與域隨機化輔助訓練一個學生模型。此篇論文中有兩個測試賽道，一個為虛擬測試賽道，一個為實體測試賽道。在虛擬測試賽道上，一個只有18.4%完圈率的老師能夠輔助訓練一個完圈率為68%的學生，並且不會伴隨訓練出比較慢的模型的副作用。在實體測試賽道中，一個完圈率為20%的老師能夠輔助訓練一個完
圈率為80%的學生，並且該學生的最快完圈時間為7.85秒，比老師快了0.33秒。這個7.85秒的紀錄能夠在AWS DeepRacer東京實體賽中獲得第三名，並且在台北實體賽獲得冠軍。