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電競運動管理概論：從娛樂到職業——選手、實況、粉絲經濟，解構新興億萬商機

為了解決lol數據網的問題，作者林立薇,林淑媛,胡舉軍,陳嘉亨,張錫輝,楊明宗,劉宇倫,謝哲人,鍾從定 這樣論述：

　　如果還認為電競只不過是遊戲，那你就太Lag了！ 　　✦萌新晉級大師，帶你一窺電競生態的豪華補給箱。 　　▊北美、歐洲、韓國早已嗅到商機，搶佔一席之地。 　　「打電動」升級為含金量極高的夢想， 　　而通往夢想的特快車，就在這裡。 　　匯集10位不同領域的專家學者——企管資管、行銷流通、多媒體、產學合作、電競教練和3D動畫師，聯手探討歷史、法規、商業模式、統計學、團隊訓練、心理博弈、戰術策略、賽事營運、虛擬實境，提供多元廣泛的視角。 　　▊踏上未知領域，無論你是—— 　　Lv.1   好奇時下最夯大事的新手村菜鳥 　　Lv.39 熱愛LOL、OW、PUBG的業餘冒險者 　　Lv.69

渴望踏入電競產業的熱血勇者 　　Lv.99 藥水齊全，就差一把鑰匙開啟上鎖寶箱的苦惱英雄 　　都能從中獲得通關的必需品。 　　▊從遊戲到商業，從激情到永續，跨越Gap需要的所有知識 　　坐上時光機器，洞悉遊戲前世今生：從Pong到LOL，從街機到VR。 　　聚光燈之外，台前台後的專業分工：選手、教練、主播、剪輯、聯盟和贊助商。 　　延展職涯生命：廣告投資、直播實況、粉絲經濟，退役選手的出路。 　　進入螢幕背後，掌握通關地圖 　　Game Start！ 專業好評 　　「終於出現一本有系統整理電競產業發展的書了！」——商業發展研究院所長李世珍  

lol數據網進入發燒排行的影片

利用樹類模型提供良好可解釋性的決策 -以英雄聯盟為例-

為了解決lol數據網的問題，作者黃青雲 這樣論述：

在機器學習領域中，決策樹一直被視為可解釋模型的佼佼者。透過集成學習方法，許多表現更加優良的集成學習模型也相繼的被開發出來。本篇論文結合了決策樹及集成學習模型建立了一個策略模型，提供決策建議以及特徵重要程度的參考，並利用英雄聯盟作為例子展示。英雄聯盟是非常知名的多人線上競技遊戲，我們收集了遊戲中的影像數據，透過圖像辨識方法轉換為文字數據，並利用策略模型分析。我們著重於從數據中找出一些不存在於過往研究中的資訊，並在遊戲進行中的不同時間點提供有效的策略建議及特徵重要程度的參考，以期能幫助玩家取得勝利。在測試時，我們透過比較是否有執行策略的測試資料的勝率來判斷決策是否有效，結果證實透過本篇論文的方法

提供的決策能有效的提高勝率。

鮮為人知的日本軟實力

為了解決lol數據網的問題，作者（日）川口盛之助 這樣論述：

本書主要對日本及其他國家在認知能力、基礎體力、操縱類競技、格鬥比賽、球類運動與打靶、智力運動和電子競技、體育競技、舞蹈、歌唱演奏、演講、讀物、視頻製作、美術設計、美食、領導力等十多個專業領域的表現進行了數據收集，在此基礎上對各國的表現進行排名，並整理成直觀的圖表，以表現日本在國際社會的大環境中所擁有的鮮為人知的軟實力。

基於自監督學習之零參考樣本的低光影像增強與雜訊抑制之研究

為了解決lol數據網的問題，作者賴冠廷 這樣論述：

本研究提出了一種基於自監督學習的零參考圖像增強方法。該方法由兩部分組成:Image Enhancement Module(IEM)和Noise Reduction Module(NRM)。IEM用於提高輸入圖像的視覺品質。NRM用於降低輸入影像中的雜訊。為了提高所提出方法的適用性，本研究擬議開發了輕量級版本。 為了評估所提方法的性能，本研究使用了兩個著名的低光圖像數據集LOL和SICE進行性能評估。為了評估影像視覺品質，本論文使用了Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)和Structural Similarity Index (SSIM)作為評估標準。實驗結

果表明，本論文提出的方法可以有效地處理低光圖像。在PSNR和SSIM方面，與現有方法Zero-DCE相比，本論文提出的方法可以提供更佳的性能。