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亞洲大學 心理學系 柯慧貞所指導 徐菡的 不良睡眠品質中介Facebook成癮對台灣國中生憂鬱症狀之影響:九個月追蹤研究 (2017),提出SYM T3關鍵因素是什麼,來自於台灣、國中生、Facebook 成癮、睡眠品質、憂鬱。

而第二篇論文國立成功大學 資訊工程學系 謝孫源所指導 魏嘉成的 正規與不正規網路之(t,k)偵錯演算法之研究 (2016),提出因為有 比較診斷模式、MM*模型、PMC模型、條件式故障模型、隨機式故障模型、條件式(t、k)-偵錯、(t、k)-偵錯、多次性偵錯、系統偵錯、多處理器系統的重點而找出了 SYM T3的解答。

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小魔女再次挑戰後座 不過這一台的感受完全不一樣啊ㄚㄚㄚㄚ
CB150R 實在是太驚人了

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不良睡眠品質中介Facebook成癮對台灣國中生憂鬱症狀之影響:九個月追蹤研究

為了解決SYM T3的問題,作者徐菡 這樣論述:

研究背景與目的青少年在Facebook 成癮、睡眠品質不佳、憂鬱的問題日益增加,且文獻指出Facebook成癮、憂鬱及不良睡眠品質三者間有關聯性,故釐清三者之間的因果關係成為重要議題。雖然近年兩篇橫斷研究發現,網路成癮透過不良睡眠品質而與憂鬱相關,另一篇文獻結果更支持不良睡眠品質透過網路成癮而與憂鬱相關,但受限於橫斷研究,顯示兩條路徑仍有待以縱貫式研究加以驗證。是故,本研究使用九個月縱貫研究設計的方式,擬釐清上述路徑假設,即Facebook成癮會透過不良睡眠品質而影響憂鬱症狀,或不良睡眠品質會透過Facebook成癮而影響憂鬱症狀。研究假設假設一:在控制性別、T1&T2憂鬱症狀及T1不良睡眠

品質下,T1 Facebook成癮會透過T2不良睡眠品質的中介,預測T3憂鬱症狀。假設二:在控制性別、T1&T2憂鬱症狀及T1Facebook成癮下,T1不良睡眠品質會透過T2 Facebook成癮的中介,預測T3憂鬱症狀。方法1.資料來源:柯慧貞教授之「國中生網路成癮現象、成因及預防教育」系列計畫之部分資料進行分析;本研究之執行通過校內醫學研究倫理委員會之審查通過後始執行。2.參與者:本研究採縱貫研究設計,進行九個月的追蹤,以叢集取樣台南與台中各一所國中一、二年級學生1001名學生,於 2014年九月進行施測,刪除問卷填答不佳者有815名學生完成前測(T1);729名學生於 2015 年一月

進行第二次施測(T2);613名學生於2015年六月完成最後施測(T3),追蹤率75.2%。3.研究工具:Facebook 成癮量表、中文版匹茲堡睡眠品質量表以及 SCL-90-R 憂鬱分量表進行施測。4.研究程序:施測前取得學生家長的同意後,於施測日向受試者說明施測目的及流程,強調問卷的保密性後,簽署施測同意書。回收問卷後,在以SPSS 22.0版進一步進行資料建檔、除錯後進行分析。5.統計分析:採用描述性統計、卡方考驗、獨立樣本t檢定、皮爾森績差相關分析、Bootstrap 分析。結果1.以皮爾森績差相關分析,發現在T1、T2、T3三個時間點的「不良睡眠品質」、「Facebook成癮」及「

憂鬱症狀」兩兩皆呈顯著正相關。2.由Bootstrap法檢驗中介效果驗證假設一與假設二,其結果如下:(1)假設一:在控制性別、T1&T2憂鬱症狀及T1不良睡眠品質下,T1 Facebook成癮可以透過T2不良睡眠品質的中介,預測T3憂鬱症狀。(2)假設二:在控制性別、T1&T2憂鬱症狀及T1 Facebook成癮下,T1不良睡眠品質無法透過T2 Facebook成癮的中介,顯著預測T3憂鬱症狀。結論與建議1.結論:本研究結果支持假設一,即Facebook成癮透過不良睡眠品質的完全中介影響憂鬱症狀;Facebook 成癮分數越高的國中生,睡眠品質越差,而憂鬱症狀也越嚴重。2.研究限制: (1)本

研究以自陳式問卷調查蒐集資料,缺乏客觀資料,建議未來可採用多種衡鑑工具進行。(2)本研究未釐清受試者使用Facebook的時間,如白天、晚上或睡前等。3.建議:有鑑於Facebook 成癮、不良睡眠品質與憂鬱症狀對青少年危害影響甚鉅,建議未來進一步探討降低Facebook 成癮對改善不良睡眠品質的介入成效,以及改善不良睡眠品質預防憂鬱症狀的介入成效。關鍵字:台灣、國中生、Facebook 成癮、睡眠品質、憂鬱

正規與不正規網路之(t,k)偵錯演算法之研究

為了解決SYM T3的問題,作者魏嘉成 這樣論述:

系統偵錯是根據系統中處理器彼此之間互相測試的結果所推導出故障處理器的處理程序。偵測模型、偵測策略、偵測演算法及偵錯度是系統偵錯中的四個重要議題。本論文中,我們將重點關注對於多處理器系統上的(t,k)-偵測策略、MM*及PMC模型、(t,k)-偵錯演算法及(t,k)偵錯度。假設一個系統中存在故障的節點個數最多t個且故障節點的分布沒有受到任何限制的條件下(或是每個節點至少會連接到一個好的節點的條件下),如果每回合至少可偵測出k個故障節點( ),則稱此系統為隨機式條件式(t,k)-可偵測(或是(t,k)-可偵測)。此外,當所有剩餘的故障節點個數少於k時,所有的故障節點都能全部被偵測到。令 為當每個

節點都至少會連接到一個好的節點的條件下,圖G的連通度。令 為圖G中最大的度數,當圖G中滿足每一個節點u的鄰居節點v1都存在另一個節點u的鄰居節點v2使得節點v1與v2至少有兩個共同鄰居節點的條件下,我們證明出下列兩個結果: (1)一個正規圖G其度數為r且節點總數為N並滿足 ,則此正規圖形G為條件式 -可偵錯。(2)一個節點總數為N的不正規圖形G為條件式 -可偵錯。將上述的兩個結果應用在多處理器系統上,我們可以分別測量出擴增立方體、折疊式超立方體、平衡超立方體及交換超立方體的條件式(t,k)-偵錯度。在PMC的模型中,我們分別探討在隨機式及條件式故障模型下超立方體的(t,k)-偵錯度。我們證明由

[62]所提出對於超立方體的多次性t-偵測的演算法確實可以擴展成(t,k)-偵測演算法。對於n維的超立方體我們證明出當n為偶數時,其為隨機式 -可偵測,而當n為奇數時,其為隨機式 -可偵測,其中 。此外,利用條件式故障模型的特性,我們提出對於n維的超立方體的(t,k)-偵測演算法,並證明出其為條件式 -可偵測,而當n為奇數時,其為條件式 -可偵測。此外,在PMC的模型、隨機及條件式故障模型下,我們也改善過去的最好的t的下界值。