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高雄醫學大學 心理學系碩士班 林錦宏所指導 張啟希的 探討憂鬱症患者在情緒性決策作業之表現- 以臨床版愛荷華賭局作業為例 （2021），提出win10切換使用者關鍵因素是什麼，來自於憂鬱症、情緒性決策、愛荷華賭局作業、獎賞與懲罰敏感度、贏留輸逃、選牌策略、威斯康辛卡片分類測驗、執行功能、淨分數、贏錢頻率。
而第二篇論文國立彰化師範大學 機電工程學系 鍾官榮、黃宜正所指導 馬銘佑的 運用長短期記憶模型改善粒子群優化法於XXY共平面平台之定位控制 （2021），提出因為有 XXY平台、粒子群優化法、自動光學檢測、PID 控制器、長短期記憶的重點而找出了 win10切換使用者的解答。
MAC超密技!省時省力的APPLE工作術
為了解決win10切換使用者 的問題，作者蘋果仁編輯群 這樣論述：
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探討憂鬱症患者在情緒性決策作業之表現- 以臨床版愛荷華賭局作業為例
為了解決win10切換使用者 的問題，作者張啟希 這樣論述：
憂鬱症(Major Depressive Disorder, MDD)患者除了有持續的情緒困擾，也有情緒性決策與執行功能等缺損。近年許多研究採用愛荷華賭局作業(Iowa Gambling Task, IGT)測量其情緒性決策能力，而本研究回顧採用IGT測量MDD患者的24篇研究後，發現高達16篇以淨分數指標為基礎的研究顯示MDD組與控制組在IGT的表現無顯著差異。因此本研究欲採用臨床版IGT，並納入更多的指標，以驗證其對MDD患者情緒性決策的區辨力（議題一）。然部分研究推論MDD患者表現較差的原因，是因為MDD患者對IGT壞牌的獎賞較敏感，所以會一直選壞牌；但也有研究認為MDD患者對壞
牌的懲罰較敏感，所以更能避開壞牌，顯然此二觀點亦互相抵觸，唯鮮少研究提供直接證據驗證這些論點。故本研究納入過往研究鮮少探討的指標「贏留，輸逃(Win-Stay，Loss-Shift)」(WSLS)，以回應MDD患者對IGT中的獎賞或懲罰敏感的議題（議題二）。另外，臨床版 IGT指導手冊提及許多情緒決策(IGT)與執行功能（威斯康辛卡片分類測驗(Wisconsin Card Sorting Test, WCST)）具相關的研究。而MDD患者也常有執行功能的缺損，本研究回顧25篇採用WCST的MDD研究，多篇顯示MDD組在WCST表現較差，說明WCST對MDD患者的認知缺損是有區辨力的；然IGT、
WCST這兩項作業卻鮮少同時在MDD患者上探討，故本研究欲全面釐清MDD患者的憂鬱程度、IGT（情緒性決策）與WCST（執行功能）的相關性（議題三）。 針對上述議題，本研究採組間設計， MDD組(n=36)需經精神科醫師診斷為MDD，而控制組(n=36)的漢氏憂鬱量表(HDRS)需少於7分與貝克憂鬱量表(BDI-II)需少於17分才予以納入；兩組均需完成臨床版IGT、WCST、HDRS、BDI-II。結果顯示兩組在IGT淨分數與其他指標均無顯著差異；而兩組在WSLS也無顯著不同，故不支持MDD患者對獎賞或懲罰較敏感的論點。而MDD組在WCST某些指標的表現較差，但IGT與WCST大多指標間無
顯著相關，憂鬱程度與WCST也無顯著相關，而憂鬱程度只有與IGT中D牌的Win-Stay概率呈負相關，即憂鬱程度愈高，在D牌贏錢後傾向切換至其他牌的概率也愈高，推論是歸因於「贏金額小」且變化不大的D牌即使是贏錢仍難以引起憂鬱程度較高者的注意。 綜上所述，臨床版IGT無法區辨兩組在情緒性決策能力的差異，而憂鬱程度、執行功能的好壞似乎也不影響到IGT的表現，但本研究發現兩組在IGT中都偏好贏錢頻率高的B、D牌，這與當初發展IGT時的理論假設並不一致，因此單以淨分數探討決策能力時，很可能會掩蓋了此現象。最後，建議未來評估MDD患者的情緒性決策時，應加入除了IGT外的決策測量工具作參照，以免造成誤判
。
運用長短期記憶模型改善粒子群優化法於XXY共平面平台之定位控制
為了解決win10切換使用者 的問題，作者馬銘佑 這樣論述：
本論文提出粒子群優化法(Particle Swarm Optimization, PSO)於XXY共平面平台並具雙CCD，透過自動光學檢測(Automated Optical Inspection，AOI)回饋平台即時定位，以進行PID控制器智能調機，透過PSO於XXY平台進行多軸及不同路徑優化其控制參數。在PSO演算法初期需預設停止搜尋適應值(fitness)，這需花費大量時間進行分析研究以調整適合參數，為解決此問題，提出長短期記憶 (Long Short-Term Memory, LSTM) 深度學習模型可以識別長期依賴和時序問題的模型，使用 LSTM 模型改進 PSO尋找最佳適應值之搜
尋次數。利用LSTM 預測 PSO 的適應值趨勢，則可無需預先評估適應值，透過適應值趨勢進行是否調整慣性權重(w)進行收斂或提前結束PSO搜尋，則可節省後續優化時間。將提出的方法應用於由雙CCD和由PC-based的運動控制卡組成的視覺伺服系統在 XXY 平台運動。實驗結果LSTM 可以預測適應值以減少 PSO 適應值演算所需次數，可降低PSO搜尋時間達50%，預測適應值MAPE約為12%以下，在XXY平台的不同控制模式及路徑條件下都成功進行適應值預測。未來可通過 LSTM預測模型建置，可運用在工廠生產線於精密平台之控制器優化機制。