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這兩本書分別來自 和所出版 。
國立臺灣科技大學 數位學習與教育研究所 翁楊絲茜所指導 Dani Puspitasari的 印尼網路社交媒體用戶之認知信念、數位素養和社交媒體參與度三方之關係建模及對教育的實際影響 （2021），提出Moulding關鍵因素是什麼，來自於Internet epistemic belief、Digital literacy、Social media engagement、social media users、online users、education implication。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 機械工程系 陳士勛所指導 徐紹恩的 以奈米壓痕測試評估隱形眼鏡表面性質之研究 （2021），提出因為有 隱形眼鏡、奈米壓痕、摩擦係數的重點而找出了 Moulding的解答。
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Digital-Native News and the Remaking of Latin American Mainstream and Alternative Journalism
為了解決Moulding 的問題，作者 這樣論述：
Digital-Native News and the Remaking of Latin American Mainstream and Alternative Journalism explores the rise of independent, digital-native news outlets in Latin America and their role in social change, protest participation, and the refinement of the concept of alternative media.Drawing upon a
decade of original research, including interviews, surveys, focus groups, and content analyses, this book questions how the emergence of online-native news sites in Latin America is redefining our understanding of what it means to be mainstream and what it means to be alternative. By analyzing a wi
de range of elements, from business models and audience behaviors to social media use and the role of gender, this text examines how these sites are challenging traditional, hegemonic mainstream news media and its service to political and economic elites. The result is a discerning investigation int
o the new brand of journalism these sites have innovated.This insightful study will be of interest to journalism, communication, and Latin American scholars, particularly those interested in how technology is moulding journalistic practices and changing conceptions of journalism itself.
Moulding進入發燒排行的影片
ハンバーガーバンズの作り方と、ハンバーガーのバリエーション色々です
【材料】
パン生地
・強力粉 300g
・グラニュー糖 25g
・スキムミルク 10g
・塩 6g
・インスタントドライイースト 4.5g
・水 195g
・バター 30g
・白ごま 適量
パテ
・牛ひき肉 400g
・塩 2.5g
・ケチャップ 大さじ1
・炒め玉ねぎ 1/4個分
・黒胡椒 適量
・オールスパイス(あれば) 適量
・ナツメグ(あれば) 適量
・クローブ(あれば) 適量
・全卵、牛乳or豆乳、パン粉 かたさ調整
・チーズ
・レタス
・マヨネーズ＋ケチャップ(お好み)
・マスタードバター
【準備】
・パン生地、マスタードバター用のバターを室温においておく
【作り方】
1. 【こね～1次発酵】ボウルにパン生地のバター・白ごま以外をあわせてヘラで混ぜ、まとまったらこねていく
2. 向こうが透けるくらいのグルテン膜が出来たらバターを加えてさらにこね、再度薄いグルテン膜が出来たらこねあがり(こね上げ温度：26℃)
3. 丸めてボウルに入れてラップをし、30℃で60分1次発酵、2倍ほどに膨らむ(指に強力粉をつけて穴をあけたとき、少しだけ穴が縮むが塞がらない)
4. 【分割～ベンチタイム】軽くおさえガス抜きし、45gずつ計量し分割し、きれいな面が表面になるようにして丸め、かたく絞った濡れ布巾をかけてベンチタイム15分
5. 【成形】軽くおさえて円状に平らにし、同様に丸め直し、オーブン用シートを敷いた天板に並べる
6. 【2次発酵】35℃で50分2次発酵(オーブンで発酵させる場合は予熱の時間がかかるので40分くらいで取り出して予熱を開始する)
7. 【焼成/210℃に予熱】オーブンに入れる直前に霧吹きするか溶き卵を塗り、白ごまをのせて210℃に予熱したオーブンで10分焼く
8. 【ハンバーガー】パテの材料を軽く練って合わせて円盤型にして焼いてチーズをのせ、常温に戻したバターにマスタードを混ぜる
9. バンズにマスタードバターを塗り、パテ・レタスなどお好みの具材やソース等を挟んで出来上がり
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▼ブログ
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▼Twitter
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↓using translation software.
[Ingredients]
bread dough
・Bread flour 300 g
・Granulated sugar 25 g
・Skim milk 10 g
・6 g salt
・Instant dry yeast 4.5 g
・195 g water
・Butter 30 g
・White sesame seeds, to taste
Pate
・Ground beef 400 g
・Salt 2.5 g
・1 tbsp ketchup
・1/4 sauteed onion
・Black pepper to taste
・Allspice (if you have) as needed
・Nutmeg (if you have) as needed
・Cloves (if you have) as needed
・Adjust the firmness of the whole egg, milk or soy milk, and bread crumbs.
・Cheese
・lettuce
・Mayonnaise + ketchup (To taste)
・mustard butter
[preparation]
・Leave the bread dough and the butter for the mustard butter at room temperature.
[How to make]
1.[Knead it and let it undergo primary fermentation.] Mix all the ingredients except the butter and white sesame in the bread dough with a spatula. Knead it when it comes together.
2.Once the gluten film is transparent, add butter and continue kneading. Once the gluten film is thin again, it's done kneading (Kneading temperature: 26 ° C).
3.Round it and put it in a bowl. Wrap it and let it undergo primary fermentation for 60 minutes at 30 ° C. The dough will rise to twice its original size (When I put extra-strength flour on my finger and make a hole, the hole shrinks a little but it won't close.).
4.[Split ~ Bench Time] Lightly press it to release the gas. Measure it to 45 g and divide it. Round it so the clean side becomes the surface. Cover it with a tightly squeezed damp dishcloth and bench it for 15 minutes.
5.[moulding] Lightly press it and flatten it to a circle. Round it in the same way then line it on a baking sheet covered with baking paper.
6.[secondary fermentation] Let it undergo secondary fermentation for 50 minutes at 35 ° C (When fermenting in the oven, it takes time to preheat, so take it out after about 40 minutes and start preheating.).
7.[Bake it/Preheat it to 210 ° C.] Just before putting it in the oven, spray it or coat it with beaten egg. Top it with white sesame and bake it for 10 minutes in the oven preheated to 210 ° C.
8.[Hamburger] Lightly knead the ingredients for the patty and mix it together. Form it to a disk then bake it. Top it with cheese then mix the mustard with the butter that has been brought to room temperature.
9.Spread mustard butter on the buns. Sandwich your favorite ingredients such as pate, lettuce, sauce, etc and it will be complete.
印尼網路社交媒體用戶之認知信念、數位素養和社交媒體參與度三方之關係建模及對教育的實際影響
為了解決Moulding 的問題，作者Dani Puspitasari 這樣論述：
如今，社交媒體的參與已成為我們社會的一部分，特別是很熱衷於科技的年輕世代。現在網際網路已成為最容易獲取資訊的地方，我們輕而易舉就能找到我們所想要的資訊。在社群媒體的使用人數日益增長的同時，網路上也出現了不少虛假的資訊導致使用者分不清真假。人們之所以存有特定信念是因為認知本身是一種依賴形式，會存在於我們所在的環境中而變化。 本研究開發了一份問卷，包含三十三個施測項目，用以探究社群媒體用戶之認知信念、數位素養和社群媒體參與三個變數的關係。本研究採用滾雪球取樣法進行調查，以來自印尼371名的參與者作為本研究的施測對象。本研究從CFA分析產生了5樣因素，並透過SEM分析總結出一個模型。在網路認知信念
和尋求支持的意圖，是商業參與的重要預測因素。雖然知識正確性顯著預測了使用者商業參與和尋求支持的意圖，但就數位素養作為導入媒介的新聞參與方面，其成為負面預測因素。 第三個網路認知信念方面是部分由數位素養作為導入媒介的知識來源，以尋求支持意圖和新聞參與。然而，它是一個預測商業參與的負面預測因素。這項研究指出教師藉由提供各種資訊與討論，以辨別網路資訊的偏差性，來建立網路認知信念。教師與其阻止或限制網路的資訊，更應該建立個開放性討論的論壇，以用來檢視網路資訊的質量，並再次確認資訊的正確性。
Industrial Applications of Biopolymers and Their Environmental Impact
為了解決Moulding 的問題，作者 這樣論述：
Dr. Abdullah Al Mamun has been working in the area of polymer science, chemistry and rheology of polymeric materials, natural fibre composites, and biodegradable materials for over 15 years. He obtained his Ph.D. in Biobased Material Composites Engineering in 2011 from the University of Kassel, Germ
any. His recent research work focuses on the development of cheap, multifunctional material for automobile applications, optimization of the compounding, moulding and forming process, and improvement of price/performance property of final products. Dr. Mamun has published several research papers in
peer-reviewed journals, books, and technical conference proceedings relevant to biobased materials, polymers, advance composites, and analysis of material. He is a member of the German Chemical Engineers Association, the Bio-Environmental Polymer Society, and National Plastic Engineering. He is a me
mber of the editorial board of the Greener Journal of Science, Engineering and Technological Research, the Greener Journal of Agricultural Sciences, and the Greener Journal of Biological Sciences.Dr. Jonathan Y. Chen has been working in the area of textile science and engineering for over 30 years.
Dr. Chen obtained his Ph.D. in Textile Engineering in 1995 from the University of Leeds, England. He is currently a professor in the School of Human Ecology and an affiliated faculty member of the Texas Materials Institute at The University of Texas at Austin. His current research focuses on the dev
elopment of bio-functional micro/nano cellulose fiber for medical textiles and energy saving apparels; production and evaluation of biobased nonwoven composites for automotive interior manufacture; and fabrication and characterization of activated carbon fiber materials for use in protective garment
s, water/air filtration, bio- and chemical-contaminant cleanup, and noise absorption and insulation. Dr. Chen is Fellow of The Textile Institute (CText FTI) and a member of the Bio-Environmental Polymer Society. He is serving the editorial boards for the Journal of Industrial Textiles and the Journa
l of Biobased Materials and Bioenergy. He has published numerous research papers in peer-reviewed journals, books, and technical conference proceedings relevant to textile materials, polymers, composites, bioresource technologies, and material testing.
以奈米壓痕測試評估隱形眼鏡表面性質之研究
為了解決Moulding 的問題，作者徐紹恩 這樣論述：
本研究在隱形眼鏡上進行表面摩擦係數的分析，用以建立一套分析模式來獲取每款隱形眼鏡的表面摩擦係數。利用奈米壓痕中的刮痕模式來獲取摩擦係數，以奈米壓痕來模擬眼皮與隱形眼鏡之前的摩擦。在分析摩擦係數過程中，為了更符合與人體配戴的舒適感，會分別分析從新的樣品開封後，和開封後放置 1、2、3 個小時，目的是為了分析水分散失與摩擦係數之間的關係。本實驗利用奈米壓痕分析儀中的刮痕模式建立一套可測量隱形眼鏡摩擦係數的方法，進而提供產品發展指標，並有助於進行產品優化。此分析過程，會分成 3 個階段進行分析；依序分別為：初步測試與可行性評估、最佳化測試、標準化測試方法。初步測試與可行性評估：會分析隱形眼鏡是否有
效使用奈米壓痕進行量測，且起初會使用 4 款隱形眼鏡進行分析，以及參數上的選擇；最佳化測試：會使用 10 款市售隱形眼鏡進行分析，並且使用多種速度及正向力，比較之間的差異以及現象；標準化測試方法：由最佳化測試中發現，剛拆封時的隱形眼鏡表面上的水分，會影響摩擦係數之穩定性，所以，會將剛拆封之隱形眼鏡放置一段時間後，再進行量測，靜置時間會以每 20 分鐘為單位測量；此外，也會在靜置每 20 分鐘後添加人工淚液，與未添加人工淚液比較差異。最終，由初步測試與可行性評估可知，隱形眼鏡會因為每款軟硬度的不同，導致每款隱形眼鏡所能使用的正向力也不同；在最佳化測試中，使用速度為 0.33μm/s 之摩擦係數最
為不穩定，其原因很有可能受到隱形眼鏡含水量的影響，以及剛拆封後表面殘有水分，而導致測量摩擦係數較為不穩定；最後由標準化測試方法驗證，剛拆封後的隱形眼鏡，明顯地會造成摩擦係數之穩定度，而且會隨著靜置時間的增加，穩定度也隨之提高。由於，在測量在同一片的隱形眼鏡上，摩擦係數差異太大是不可行的，所以，使用此方法，可以有效地在奈米壓痕上測量出穩定之摩擦係數，以方便進行產品之比較及優化。