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中原大學 電子工程研究所 賴裕昆、鍾文耀所指導 卜珮翠的 Sketch演算法於網路應用之快取記憶體架構效能分析 （2008），提出VIN number lookup關鍵因素是什麼，來自於快取記憶體、網路處理器、sketch、simplescalar。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 陳郁堂所指導 黃裕祥的 混合式高效能封包演算法之研究 （2003），提出因為有 封包分類、位元選擇、層級壓縮、規則切割的重點而找出了 VIN number lookup的解答。
Sketch演算法於網路應用之快取記憶體架構效能分析
為了解決VIN number lookup 的問題，作者卜珮翠 這樣論述：
由於Sketch演算法有著能將川流的網路資料總結成一組簡潔資料的特性，它引起了許多網路研究者莫大的注意。近來，以Sketch為主的應用也出現於不同的領域之中，而我們的研究便是是以SimpleScalar進行以不同快取記憶體配置使用於Sketch網路應用程式之模擬，並觀察網路處理器上的快取記憶體在處理以網路流為主的封包時所呈現的效能。經由實驗的結果，我們可以發現網路封包流在空間上有一定程度的暫存性。也由於Sketch資料結構擁有著隨機分布的特性，它相對適合於多組數的集合關聯式的記憶體架構，而每個組所取用的資料數則越少越好，並採用最近最少被採用(least‐recently‐used)的資料替換
原則。
混合式高效能封包演算法之研究
為了解決VIN number lookup 的問題，作者黃裕祥 這樣論述：
摘要 隨著高速網路的盛行,具有多重處理功能的網路處理器開始應用於高效能的網路系統.然而一般傳統的封包分類演算法並不適用於具平行架構的網路處理器.在本論文提供了一個適用於網路處理器的混合式封包分類演算法.本演算法具有少量記憶體需求以及快速搜尋的優點.首先,我們利用個各擊破法(divide-and-conquer)將分類法則切割成幾個規則群，以利同時對這幾群進行平行搜尋。為了減少分類法則數量擴增,我們減少分類法則中長度的差異;為加速搜尋時間,我們對長度較短的規則群,提供了一個有效的雜湊(hash)切割方法切割.並利用編碼技巧將分類法則以較短的位元來代表,降低不必要的搜尋。最後
運用層級壓縮技巧,有效增快搜尋的速度。透過電腦模擬方式將混合式封包演算法與其他封包分類方法進行比較，結果顯示,我們所提出的方法可以達到快速搜尋並使用較少的記憶體空間。