已經跟呼吸一樣重要的網路和手機論文書籍站
國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 魏銪志所指導 歐晏綾的 概念漂移於線上遊戲惡意退款偵測機制之研究 （2021），提出Win10 天堂 LAG關鍵因素是什麼，來自於惡意退款偵測、數位詐欺偵測、線上遊戲、線上交易、概念漂移。
而第二篇論文國立中央大學 學習與教學研究所 陳斐卿所指導 張鐵懷的 指認電玩玩家的潛藏能力 （2019），提出因為有 玩家能力、系統性文獻回顧、玩家社群知識、再遊戲化、玩家共創的重點而找出了 Win10 天堂 LAG的解答。
概念漂移於線上遊戲惡意退款偵測機制之研究
為了解決Win10 天堂 LAG 的問題，作者歐晏綾 這樣論述：
目前線上遊戲市場蓬勃發展，隨之而來挑戰也愈來愈多，其中有心人士利用友善的退款機制進行惡意退款，造成遊戲供應商蒙受鉅大損失，這是現今遊戲產業所面臨且迫切需要去解決的問題。為了檢測惡意退款及檢測模型達到跨遊戲偵測且獲得高準確度，本研究致力於提出一個通用型的遊戲惡意退款檢測模型。然而真實世界的資料會面臨部分挑戰，如：資料不平衡、概念漂移等問題。根據以上挑戰，本研究目標著重在採樣技術來處理不平衡資料和建置增量學習模型能夠自行調適概念漂移，減少因真實世界的交易資料導致模型效能降低的狀況。經過實驗後，與過去開發的模型相較之下，發現MCC的分數高於過去模型，其中表現最好的為帶有注意力機制的LSTM-Seq
2Seq模型，兩款遊戲的MCC分數平均為0.976，其餘的模型分數皆為0.94至0.97之間。因此本研究的偵測方法為當在面對概念漂移時，能夠自適應概念發生改變的情況，且提升檢測惡意退款效能。
指認電玩玩家的潛藏能力
為了解決Win10 天堂 LAG 的問題，作者張鐵懷 這樣論述：
玩家如何玩的能力，一直是一個黑盒子。透過電玩經驗所衍生的能力到底是什麼？這個晚近學習學(learning sciences)的核心關切，一直未被詳解。本文解析玩家社群中浮現的社群知識，指認玩家展現的潛藏能力特性。研究問題定錨於：電玩世代玩家們潛藏的未知能力為何？藉由長時間的田野投入與觀察筆記、訪談與文件分析，研究結果呈現三個實徵研究，分別是：遊戲社群知識、再遊戲化能力、玩家共創能力。這三個過去未被具體指認的玩家潛藏的能力，並非本文作者刻意設計好實驗以進行研究，而是從研究者的位置，以質性取向的方式，長時間在田野的探尋所獲知。具體貢獻有二，首先，本研究彙整出之雙維度分析架構，具體指出現行的文獻缺
口與可能突破方式，可作為玩家各種能力的「座標系統」，讓後續研究者彼此的探討更容易對話與聚焦；其次，以擁有在地知識的資深成員角度，得以橋接遊戲玩家的圈內人知識，戮力開啟本領域研究社群成員亟需具備之分析視野，縮短電玩社群研究者與被研究者對於電玩知識的落差斷裂，亦即傳遞與詮釋兩個社群的已知和未知，透過實徵研究方式來使「玩家潛藏能力」這個文獻缺口能夠逐漸縮小，對於現今電玩社群知識學術化的急迫性有所回應。