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國立高雄科技大學 應用英語系 吳怡萍所指導 葉丞軒的 探討應用於《爐石戰記》卡牌文字之創譯性策略 （2019），提出UC Irvine PTT關鍵因素是什麼，來自於創譯性策略、遊戲翻譯、遊戲在地化、卡牌文字。
而第二篇論文國立臺灣大學 土木工程學研究所 謝尚賢所指導 莊明介的 基於梯度之參數識別方法應用於參數擬合與模型更新之研究 （2016），提出因為有 參數擬合、模型更新、擬動態試驗、最佳化方法、梯度下降法、挫屈束制支撐、結構非線性分析的重點而找出了 UC Irvine PTT的解答。
最後網站University of Chicago Law Review: Volume 80, Number 1 - ...則補充：See Cuéllar, 2 UC Irvine L Rev at 3 (cited in note 4). ... Professor Schuck is particularly focused on the prisoner transfer treaty (PTT) regime, ...
Python：網路爬蟲與資料分析入門實戰
為了解決UC Irvine PTT 的問題，作者林俊瑋,林修博 這樣論述：
想自動化生活瑣事？想透過程式擷取網路上的公開資訊？學了Python卻不知道有什麼實際應用？正在尋找入門難度低且成就感高的Python專案？想知道網路爬蟲如何與資料分析結合？本書一次教給你！ 本書適合閱讀的對象： ● 對網路爬蟲程式或資料分析有興趣者 ● 想自動化生活瑣事（例如自動追蹤網站特價通知、節省資料收集的時間等），化被動資訊接收為主動 ● Python新手或入門級讀者（知道何謂變數、if 判斷式與迴圈，寫過一些小程式），想練習低門檻及高成就感的Python專案 本書特色 ● 基於熱門線上課程與實體教學的學員迴響重新編寫及增補而成的實戰書籍
● 以台灣讀者熟悉的網站為範例（PTT、Dcard、台灣證交所、蘋果日報網站、Yahoo奇摩電影、Google Maps API、IMDB電影資料庫等）的Python網路爬蟲程式教學 ● 由淺入深，以實務需求為導向，涵蓋爬蟲常用函式庫、資料儲存、文件編碼、表單及登入頁處理、爬蟲程式被封鎖的常見原因等經驗談 ● 全新的資料分析章節，包含三個爬蟲程式的經典應用：量化投資、影評情緒分析與商品特價通知
探討應用於《爐石戰記》卡牌文字之創譯性策略
為了解決UC Irvine PTT 的問題，作者葉丞軒 這樣論述：
創意翻譯近年來應用於遊戲在地化和遊戲翻譯的研究，但是這類研究多以敘事性遊戲為主。因此，本研究選擇線上卡牌遊戲《爐石戰記》的卡牌文字作為研究資料，並且以此遊戲的大陸和臺灣在地化版本進行分析和比較，檢視卡牌文字是否能運用創譯性策略，以瞭解兩個版本的相同和相異處。本研究一共使用六個創譯性策略，其中四個由瑪吉隆(Mangiron)和歐哈更(O’Hagan)提出，另外二個由范歐斯(van Oers)根據前兩位學者的研究所提出。這六個創譯性策略分別是改名、以增詞進行脈絡化、重造文字遊戲、刻意使用地方用語、補償和創譯；並且使用四個以來源語為導向的翻譯策略篩除不適合的研究資料，這類翻譯策略分別是直譯、官方翻
譯、闡釋和音譯。分析結果發現，兩個目標語版本皆使用到六個創譯性策略，最常使用和最少使用的皆為創譯和改名策略。兩個版本的相同之處在於，皆從流行文化和知名人士獲得靈感並融入翻譯中；差異之處在於，大陸版本偏向使用排比句型並改寫中國文學中的固定用語，臺灣版本則傾向在翻譯中加入遊戲裡的虛構名稱，讓翻譯能與目標受眾產生關聯。
基於梯度之參數識別方法應用於參數擬合與模型更新之研究
為了解決UC Irvine PTT 的問題，作者莊明介 這樣論述：
地震工程研究人員在模擬結構試驗反應時，對於非線性材料模型的參數設定通常需要使用試誤法，因而耗費大量的時間。為了改善此現況，發展一套可以有效應用於自動化模型校正，又稱參數擬合（off-line model fitting）的參數識別（parameter identification）方法有其重要性。為呼應參數擬合技術的發展需求，本研究提出一套基於梯度之參數識別方法（the gradient-base method for off-line model fitting, GBM_MF），並以國家地震工程研究中心經常執行的挫屈束制支撐（buckling-restrained brace, BRB）
實驗為例，展示對於常見於鋼結構非線性模擬時所採用的基於雙面理論的塑性硬化材料模型（two-surface model），以GBM_MF方法進行參數擬合的應用成效。此外，根據文獻回顧，近年來參數識別的應用範疇，逐漸由參數擬合擴展到模型更新（on-line model updating）的相關研究。因此，針對執行先進的擬動態試驗（hybrid simulation）所需要的模型更新技術，本研究另外提出一套基於梯度之參數識別方法（the gradient-base method for on-line model updating, GBM_MU）。GBM_MU方法特別在擬動態試驗進行中，參數識別的
過程裡特別考量雙面理論，來控制塑性硬化材料模型的待識別參數項目，進而達到更有效率的參數識別結果。在本研究，作者採用2009年日本E-defense含BRB之五層樓鋼構架振動台試驗的數據，來驗證以GBM_MF方法進行參數擬合校正BRB模型，近而提升整體構架模擬品質的成果。另外，亦採用此數值模型，以數值模擬的方式來進行含模型更新的擬動態試驗（simulated hybrid test with model updating），藉以展現採用本研究所提出之GBM_MU參數識別方法其應用成效。綜合上述所言，本研究針對參數擬合與模型更新分別提出基於梯度之參數識別方法，並且透過BRB構件試驗模擬、以數值模擬
含模型更新的擬動態試驗等方式，來進行參數識別方法的效能驗證與成果展示。