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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立中興大學 物理學系所 吳秋賢所指導 張為淳的 鐵硒碲微橋的約瑟芬效應研究 （2012），提出model 3寬度關鍵因素是什麼，來自於鐵硒碲、約瑟芬接面、超導量子干涉元件。
而第二篇論文朝陽科技大學 資訊工程系碩士班 姚志佳所指導 賴彥宏的 基於模糊推論之支撐向量機器參數選取 （2011），提出因為有 SVM 參數、模糊規則、類神經網路的重點而找出了 model 3寬度的解答。
最完整跨平台網頁設計：HTML + CSS + JavaScript + jQuery + Bootstrap + Google Maps王者歸來(第二版)(全彩印刷)
為了解決model 3寬度 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★2021年8月Mybest網站推薦網頁設計類第1名★★★★★ ☆☆☆☆☆【6大主題】、【821個網頁實例】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上內容最完整的跨平台、響應式網頁設計圖書，讀者研讀本書可以學會【HTML】、【CSS】、【JavaScrpt】、【jQuery】、【Bootstrap】、【Google Maps】等相關主題，從入門到進階、從元件到完整網頁設計。 這也是一本從零開始帶領讀者完整學習網頁設計的書籍，共有34個章節。完整講解【基礎網頁內容】、【網頁版型設計】、【動態網頁設計】、【跨平台網頁實作】。每個觀念皆有實例輔助解說，可以增進讀者學習效率。 研讀本
書讀者可以學會下列的應用。 ☆ 認識與使用網路【免費資源】 ☆ 增加【網頁配色】知識 ☆ 解說與實作【完整的網頁設計】 ☆ 設計完整【響應式網頁】實例 ☆ 設計含【下拉式清單】的【響應式網頁】 ☆ 設計含【動態特效】、【輪播】、【警報】與【卡片】的【響應式網頁】 ☆ 設計含【旋轉特效】、【Google地圖】的【響應式網頁】 有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在建立【部落格】、【企業】、【行銷】、【新聞】、【購物網】等相關網站的應用。
鐵硒碲微橋的約瑟芬效應研究
為了解決model 3寬度 的問題，作者張為淳 這樣論述：
本實驗在氧化鎂基板上利用聚焦離子束製作出FeSexTe1-x的超導微橋。這些微橋可以量測到約瑟芬效應，同時也對微橋分析了其他的電性參數。微橋的電壓-電流(V-I)特徵曲線可以被電容、電阻旁路結(RCSJ)模型所擬合，而且由微橋的臨界電流-溫度(Ic-T)曲線所計算出臨界電流-常態電阻乘積對溫度(IcRn-T)曲線能夠被Ambegaokar-Baratoff(A-B)關係式所擬合。由A-B關係式所推導出來不同溫度下的超導能隙曲線符合BCS超導能隙形式，當溫度為絕對零度時能隙大小在3.1kBTc 到3.9kBTc之間。微橋的電性量測結果發現其特性在高頻微波元件(次兆赫波)有應用的價值。利用上述方
法製作的微橋也可以成功的製作出超導量子干涉元件及超導磁量計，其電壓對磁通的電壓曲線可以觀察到電壓大小隨著外加磁場振盪。
最完整跨平台網頁設計：HTML + CSS + JavaScript + jQuery + Bootstrap + Google Maps(全彩印刷)
為了解決model 3寬度 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
本書特色 這是一本極詳細、超清楚、最完整的跨平台網頁設計書籍，整本書一步一步將HTML元素與CSS屬性依功能分類，詳細的用程式實例做解說，期待讀者以最輕鬆方式學會網頁設計基礎知識，當讀者有了HTML和CSS知識後，本書將更進一步帶領讀者設計動態網頁、響應式網頁、Google地圖網頁，邁向網頁設計高手之路。 這本書分成三篇： □第一篇：HTML5完整學習 這是學習網頁設計的基礎，筆者幾乎將所有HTML的元素(Element)依功能分類，分成10個章節，用了約160個程式實例與圖檔做說明，相信讀者可以由此建立HTML的紮實基礎。 □第二篇：CSS3完整學習 這是
學習網頁編輯與美化，筆者幾乎將所有CSS的屬性(Properties)依功能分類，分成14個章節，用了約249個程式實例與圖檔做說明，在此讀者可以徹底學會網頁編輯與美化的基礎與技巧。 □第三篇：邁向網頁設計高手之路 筆者在這篇使用約353個程式實例講解了下列知識： JavaScript：網頁結構的DOM與BOM。 jQuery(包含jQuery Mobile)：動畫與特效。 Bootstrap：響應式網頁設計。 Google Map：將Google Map嵌入網頁，這將是設計網路導航的入門。 此外：這本書包含280頁的Word檔案電子書，全書有第1-24章的是非
和選擇題習題解答，以及第1 – 34章實作題習題(此部分不含習題解答)，這些習題可以協助讀者更進一步學習。
基於模糊推論之支撐向量機器參數選取
為了解決model 3寬度 的問題，作者賴彥宏 這樣論述：
在SVM 的訓練過程中，如何決定目標函數中的參數值與核心函數中的參數值一直是尚未解決的問題，本論文的目地在於提出一套新的演算法以決定目標函數中理想的C 值與核心函數中理想參數值，不同的C 值與核心函數的參數值會導致有不同的正確率，本論文中核心函數以高斯函數為主。此演算法以模糊理論為基礎，經由模糊規則以推導出理想的C 值與高斯函數中的γ 值，雖然目前已有一些相關論文提出，但其方法與結果尚有相當大的改善空間，本篇論文分析資料分佈情況與核心函數的影響，將其結果歸納於九條模糊規則中以取得其中的C 值與γ 值，並以類神經網路進行學習。經實驗結果證明，本篇論文所提出的方法能有效的產生正確的C 值與γ 值
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