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x2 rt調整的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦孫春在,林珊如,袁賢銘,王淑玲,王岱伊,高宜敏,謝吉隆,雷佩嵐,林志鴻寫的 數位學習者之眼：應用眼動技術於數位學習研究 可以從中找到所需的評價。
國立成功大學 材料科學及工程學系碩博士班 朱建平、陳瑾惠所指導 黃聖傑的 有機磨擦材料機械及磨潤性質研究 （2012），提出x2 rt調整關鍵因素是什麼，來自於有機基摩擦材料、摩擦調整劑、煞車噪音。
而第二篇論文淡江大學 資訊工程學系 蔣定安、翁慶昌所指導 馮玄明的 探討多種學習方法之模糊控制系統設計 （1999），提出因為有 模糊控制、遺傳演算法則、加強式學習、灰色理論的重點而找出了 x2 rt調整的解答。
數位學習者之眼：應用眼動技術於數位學習研究
為了解決x2 rt調整 的問題，作者孫春在,林珊如,袁賢銘,王淑玲,王岱伊,高宜敏,謝吉隆,雷佩嵐,林志鴻 這樣論述：
認識新世代，就從年輕人如何閱讀瀏覽媒體開始！ 身處恆在世代（always-on generation），「恆常在線」是年輕人的生活型態；使用者不再只是媒體內容的「消費者」，而且是各種媒體內容的「生產者」。要認識新世代，可從他們如何閱讀瀏覽媒體開始。而適當地使用眼動技術，絕對有助於理解年輕人如何「讀」，觀看其「真正」的數位學習歷程，才有機會落實「深度學習、數位公民」的資訊教育理想。 只要讀完本書，即可準備好儀器、數位教材內容（如PPT），帶著眼動儀找間安靜的教室，打開機器和電腦，幫學生別上髮夾（任何一絲頭髮都不可以遮住眼睛），進行9點校正後，進入數位學習的眼動世界！ 本書特
色 1.國內首本以「數位學習 」+ 「眼動技術」為核心探討議題的專書。 2.跨領域的研究成果整合：結合資訊工程及學習心理領域等學者逾15年的研究所得，兼顧科學技術與數位學習的成果全記錄。 3.網羅國內外研究成果分析：從他山之石談起，深入分析國內外使用眼動技術進行數位學習研究的技術層級與研究成果，以及待突破的難題。 豐富實例及應用說明：不僅探討運用眼動技術探索各種新媒體的使用行為與歷程，更以具體實例說明如何將眼動技術整合進入數位學習系統，成為輔助教學的功能之一。
有機磨擦材料機械及磨潤性質研究
為了解決x2 rt調整 的問題，作者黃聖傑 這樣論述：
本研究延續過去CMRT NAO摩擦料的成果，開發自行車用摩擦材料。藉由金屬原料、摩擦調整劑以及潤滑劑的添加，調整磨潤性質，並減少摩擦過程中噪音的現象。研究中使用萬能試驗機、磨耗試驗機、SEM及XRD等分析儀來分析有機基摩擦材料的機械及磨潤性質。由實驗結果得知，金屬原料種類對於摩擦係數與煞車所產生的噪音有明顯的影響。而在添加摩擦調整劑部份，由實驗結果得知，摩擦調整劑的添加使試片強度、摩擦係數提高及低噪音。最後在添加潤滑劑部份，潤滑劑的添加使得摩擦係數降低，並具有良好的抗磨耗性，並且在試驗過程中沒有任何噪音產生。綜合上述實驗結果，發現有機基摩擦材料中，L2試片在模擬煞車試驗過程中，具有沒有噪音、
摩擦係數尚可、磨耗量低等優點，因此為本研究最佳的成份比例。
探討多種學習方法之模糊控制系統設計
為了解決x2 rt調整 的問題，作者馮玄明 這樣論述：
本論文提出多種學習方法之模糊控制系統設計，主要是結合模糊理論、遺傳演算法則、灰色理論與加強式學習之觀念與優點有效率設計出好的模糊系統。首先利用比例因數調整機構設計模糊控制系統，切換型與動態型比例因數調整機置可適當切換比例因數達到快速之暫態響應與小的穩態誤差；設計者可彈性訂定適應函數(Fitness function) 中各項因子權重引導遺傳演算法搜尋出符合設計者需求之參數解。並設計一雙重調整模糊系統其包括動態比例因數調整機構與模糊控制規則調整機構，利用遺傳演算法則依據訂定之適應函數同時搜尋出兩調整機構參數解，達到雙重效果即減少控制規則並達到不錯之控制效果。 為摒除傳統格子
型歸屬函數導致規則數劇增的問題，本文利用多維矩型之歸屬函數架構模糊系統。此模糊系統設計之適應函數同時包括誤差評估函數與模糊規則數評估函數，遺傳演算法依據此適應函數同時考慮模糊規則數與系統效能而選擇出合適之參數解。最後我們將設計之模糊系統應用於倒單擺控制與建立一非線性函數之模糊模型上，由電腦模擬其僅需要兩三個模糊規則即可控制好倒單擺與建立出非線性函數之模糊模型。 利用加強式學習法之觀念設計一即時調整模糊控制系統，無需知道受控系統數學模式即能達到控制目標。一狀態評估器根據評估訊號傳來系統即時狀態作為修正參數調整之準則。因為只需粗略之資訊即能調整學習系統參數無龐大運算時間延遲故此
系統稱之為即時調整之控制系統。 最後提出一動態模糊灰色預測控制器之設計，其結合灰色預測理論，模糊理論再加上遺傳演算法則所設計，它除了利用模糊推論動態產生灰色預策步距也利用遺傳演算法縮短調變模糊參數的時間，進而改善傳統灰色動態模糊預測控制器模糊推論參數不易調整出最佳值之缺點，並針對灰色預測控制器雖具有小的最大超越量但也形成較長上升時間的特點，提出一具有負值預測步距之動態模糊灰色預測控制器，由模擬比較結果得知在容許最大超越量下確實能縮短上升時間。 本論文探討多種學習方式之模糊控制系統設計，由電腦模擬結果得知各種不同學習調整方法確實能使設計之控制系統具有強建性
與適應性，且能更有效率設計出符合設計者要求之模糊控制系統。