問題的答案無所不包論文書籍站
輔仁大學 圖書資訊學系碩士班 陳舜德所指導 黃丰嘉的 基於自然語言處理技術整合維基百科 (Wiki) 之圖書館參考諮詢機器人建置與使用評估 （2020），提出飞机模拟器關鍵因素是什麼，來自於意圖式聊天機器人、自然語言處理、維基百科、查詢擴展、特徵擷取、DBSCAN。
而第二篇論文國立中興大學 機械工程學系所 曾柏昌所指導 裴志儒的 凸輪研磨在兩軸聯動對輪廓誤差影響之探討 （2019），提出因為有 凸輪研磨、X-C軸運動模型、輪廓誤差、凸輪輪廓優化計算、專家系統的重點而找出了 飞机模拟器的解答。
飞机模拟器進入發燒排行的影片
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游戏名：prepare for impact
今天我冷淡熊要干一件大事，那就是坐飞机！
我什么事都不知道，我就知道那空姐长得嘿！
【冷淡熊】空姐模拟器？这趟飞机坐的，够刺激，嘿！
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基於自然語言處理技術整合維基百科 (Wiki) 之圖書館參考諮詢機器人建置與使用評估
為了解決飞机模拟器 的問題，作者黃丰嘉 這樣論述：
自2016年起，聊天機器人 (Chatbot) 的風潮崛起且應用遍地開花，舉凡股市理財投資(Line @微股力ScanTrader)、旅遊搜尋推薦(Facebook Messenger @Skyscanner)、披薩訂購(Google Dialogflow @達美樂Domino) …等皆能看到聊天機器人的身影。聊天機器人的出現，提供使用者客製化、不受時空限制的服務體驗，在大大節省客服人力資源之餘，也提高處理重複性工作的效率。如今，隨著語意分析(semantic analysis)、機器學習…等技術的大幅躍進，聊天機器人不再是簡單的「關鍵字觸發」任務，而是從大量語料中透過對字詞、句型、句法結構
的分析來理解使用者的詢問目的(意圖)，也就是所謂的自然語言理解(NLU, Natural Language Understanding)技術。圖書館作為重要的知識典藏機構，應當思考如何運用新興科技提供讀者一個更加行動化、個人化與智慧化的參考諮詢介面，從而發展出一套便捷、友善、效能的服務模式，是個值得期待的嘗試。因此，本研究以圖書館為應用場景、LINE為圖書館線上參考諮詢的系統介面，實際建置一個解答館務問題和提供學科知識服務的參考諮詢機器人—FJCU Lib DialogSys。有別於「規則式」的制定問句的問法，本研究的貢獻在於讓讀者與系統之間的對話得以彈性，經由下列三種方式達成：其一，利用「維
基百科(Wikipedia)」更新即時、詞彙描述淺顯多樣以及內容豐富且持續成長…等特性，協助問句進行查詢擴展(Query Expansion)、作為斷詞(Word Segmentation)程序的擴增語彙集，以及用以回應讀者學科知識諮詢。其二，在問句的處理上，運用「自然語言處理(NLP, Natural Language Processing)」技術來幫助判斷讀者的詢問意圖，進而獲得切合其資訊需求的答覆。其三，在界定詢問意圖的顆粒度方面，本研究使用基於密度的DBSCAN分群演算法藉由參數的調整將具有類似問法的訓練語料歸為同一個意圖，並儲存於MongoDB內。而後，若有增加其他意圖的必要性時，也
能輕易地擴充訓練語料，有助於後續的維護與利用。
凸輪研磨在兩軸聯動對輪廓誤差影響之探討
為了解決飞机模拟器 的問題，作者裴志儒 這樣論述：
在過去的凸輪研磨加工中，X-C軸運動模型皆以恆定角速度的方式進行磨削，但由於凸輪輪廓位移時時刻刻都在改變，導致了機床的速度、加速度、加加速度過大，從而造成凸輪的輪廓誤差產生、表面品質不佳，甚至是造成工件表面燒傷以及砂輪過度的消耗。 本研究使用三次樣條插值法進行運動曲線優化，並結合恆定線速度與恆定位移量的研磨方式作為加工運動模型，配合利用控制器軟體SERVO GUIDE觀察速度、加速度之變化，以及凸輪輪廓誤差和表面粗糙度量測。最後將此集成一套專家系統，以利所有凸輪輪廓優化計算，並在系統計算中給出建議的加工理論參數。 實驗結果顯示透過三次樣條插值法運算，使各研磨點間的曲率變化下降，幫
助工具機加工時，不會有過大的速度產生，速度下降了25%，在加速度方面，略有下降。並且在各運動模型實驗中，得到等線速運動模型有較佳的結果。等加速運動凸輪之輪廓誤差，在升程激烈段中，下降了81.81%，且在曲率大的頂圓段中表面粗糙度值下降了24.41%;擺線運動凸輪之輪廓誤差，在升程激烈段，下降了89.58%，且在曲率大的頂圓段中表面粗糙度值下降了26.95%