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臺北醫學大學 牙醫學系碩博士班 鄭信忠所指導 林婉婷的 以奈米壓印表面處理改變矯正橡皮鏈之物理性質及生物相容性研究 （2012），提出10000毫秒等於幾秒關鍵因素是什麼，來自於矯正橡皮鏈、奈米壓印、表面改質、玻璃轉移溫度。
而第二篇論文義守大學 電機工程學系 林堉仁所指導 羅民任的 資料挖掘應用於鋼鐵冷軋分類 （2000），提出因為有 資料挖掘、決策樹、類神經網路的重點而找出了 10000毫秒等於幾秒的解答。
以奈米壓印表面處理改變矯正橡皮鏈之物理性質及生物相容性研究
為了解決10000毫秒等於幾秒 的問題，作者林婉婷 這樣論述：
傳統的矯正用橡皮鏈主要由多分子結構組成，容易有些缺點包含因吸收水分而降低彈性或色素沈積而影響美觀等，本篇研究的主要目的是希望藉由奈米化的表面改質可以改善其缺點及改質後的物理性質變化。在本篇先驅實驗中我們使用陽極氧化鋁作為壓印模板利用熱壓印原理在矯正用橡皮鏈表面形成奈米結構，並探討不同的壓印參數：壓印溫度、壓印時間、壓印壓力、及脫模時間對於壓印結果所造成的影響並進一步測事橡皮鏈在押印之後的物理性質。實驗結果顯示在適當的壓印參數下我們可以藉由奈米熱壓印方法在矯正用橡皮鏈表面產生奈米結構讓其表面性質由親水性更傾向於疏水性，吸水量也變得較少，然而隨著壓印溫度的增高矯正用橡皮鏈的變形量也隨之增加，因此
在未來的實驗中我們必須尋求更好的壓印參數或壓印方法藍減少變形量，並進一步的進行相關之動物及臨床實驗，以期應用於臨床矯正治療中。
資料挖掘應用於鋼鐵冷軋分類
為了解決10000毫秒等於幾秒 的問題，作者羅民任 這樣論述：
本論文探討以資料挖掘技術(Data Mining Techniques)分析鋼鐵廠冷軋分類。文中先介紹資料挖掘技術，如應用方向、步驟以及常見的資料挖掘技術，並詳細說明決策樹與類神經網路之資料挖掘方式。研究中分別使用決策樹(Decision Trees)與類神經網路(Artificial Neural Networks)以及結合決策樹與類神經網路的優點之新技術，共三種方式做資料挖掘。第三種方式係由決策樹找出資料中重要的屬性，再透過類神經網路的訓練以提昇分類準確性。最後藉由評估工具分析三種方式之結果，驗證本研究提出之新技術可以有效的提昇分類準確度。