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國立彰化師範大學 工業教育與技術學系 石文傑所指導 林家名的 擴增實境技術應用於產業設備保養診斷結合虛實整合聯網系統平台之研究 （2021），提出updated png關鍵因素是什麼，來自於擴增實境、虛實整合、穿戴式裝置、物聯網、大數據、預診保養。
而第二篇論文中國醫藥大學 醫務管理學系碩士班 梁文敏、林應如所指導 林宇宏的 以多層次迴歸模型探討病患因素及醫療因素對髖部骨折患者再住院及再手術之影響 （2021），提出因為有 髖部骨折、再住院率、再手術率、權屬別、手術量、多層次分析的重點而找出了 updated png的解答。
擴增實境技術應用於產業設備保養診斷結合虛實整合聯網系統平台之研究
為了解決updated png 的問題，作者林家名 這樣論述：
本論文運用擴增實境技術結合虛實整合聯網平台實現工廠生產線中工程人員的設備定期保維護與診斷，以及設備操作基本流程建立、設備定期巡檢以維持產線設備運作正常之重大任務。在工廠生產線中設備操作人員須經過嚴格的教育訓練且員工素質差異參差不齊，以及部分需要有經驗的作業人員才能有效達到作業效率，因此透過擴增實境穿戴技術來提升現場操作人為風險降低、提升設備操作準確性、以及人機結合的數據應用。此外，因應全球新冠肺炎(COVID-19)疫情急遽變化以及物聯網技術成熟發展改變台灣多數產業的作業營運模式，人員分流上班群聚問題、傳統產線設備參數的數據調整仰賴紙本記錄、數據經驗不易傳承，鑒於上述問題，本研究主要應用擴增
實境技術來達到降低現場人力、提升遠距協作、且結合虛實整合平台將設備進行聯網，達到設備大數據擷取分析，整合工廠PLC、CNC、以及傳統設備僅有感測元件相關設備之預診保養應用。
以多層次迴歸模型探討病患因素及醫療因素對髖部骨折患者再住院及再手術之影響
為了解決updated png 的問題，作者林宇宏 這樣論述：
背景:減少非計畫性再住院率及再手術率對於提升醫療品質是常見的指標之一，對於病患的預後情況，除了考量病患本身因素之外，其中醫療因素的干預亦是影響之一，如醫師的執診量影響、醫院有關出院計畫之流程、醫院權屬的差別、甚至是醫療機構所在地位於鄉村或是都市的差異，都可能干預病患在術後的療效。目的:本研究主要針對老年髖部骨折病患評估病患因素及醫療因素對於非計畫性再住院率及再手術率之影響。方法:採用回溯性世代研究法，資料取自衛福部資料科學中心之全民健保資料庫全檔，研究對象為2001年至2014年60歲以上首次髖部骨折之病患，並以入院日期作為指標日。性別、年齡、共病症指數、都市化程度、醫師密度、手術部位及手術
方式為病患因素；髖部骨折醫院手術量及權屬別為醫療因素。以內科併發症率為再住院率指標，外科併發症為再手術率指標，並以90天再住院率、再手術率、及365天再手術率以多層次迴歸模型進行分析，模型中以病患因素為層級一、醫療因素為層級二，透過兩階層的模型分析，探討病患因素與醫療因素對結果的影響，每位研究對象追蹤最多一年。結果:此次研究對象共有207,652人，90天內發生再住院共有19,569(9.42%)人，90天內發生再手術共有13,109人(6.31%)，365天內發生再手術共有20,924人(10.08%)， 90天內發生死亡共有12,139人(5.85% )，365天內發生死亡共有31,506
人(15.17% )，結果顯示在病患因素中，女性在再住院、再手術及死亡發生率比男性低，年齡大於80歲以上者90及365天再住院及死亡率比60-79歲高，但在再手術率上呈現較低發生率，CCI指數愈高再住院、再手術及死亡率均較高，內固定術死亡率、再手術及再住院率比半髖關節置換術低，股骨頸骨折在再住院及死亡率上較低，但在再手術中呈現較高發生率，醫師密度在365天死亡率中呈現高醫師密度其365天死亡率較低。手術量愈高之醫院，再住院率及再手術率皆會顯著降低。，中手術量之醫院相較於低手術量之醫院，90天內發生再手術率減少18%(OR=0.82, p