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輔仁大學 國際創業與經營管理學程碩士在職專班 陳麒文所指導 方詳棋的 考量財務績效及審計委員會設置對企業社會責任 報告書揭露之影響 （2021），提出n網掛了2023關鍵因素是什麼，來自於審計委員會、財務績效、企業社會責任、公司治理。
而第二篇論文國立臺北大學 資訊工程學系 曾俊元、曹偉駿所指導 莊友豪的 基於深度學習之自動化手機線上遊戲外掛偵測模型 （2017），提出因為有 遊戲外掛、深度學習、多層感知、類神經網路、臨界值的重點而找出了 n網掛了2023的解答。
考量財務績效及審計委員會設置對企業社會責任 報告書揭露之影響
為了解決n網掛了2023 的問題，作者方詳棋 這樣論述：
本研究之主要目的，在於探討上市櫃公司之財務績效及審計委員會設置是否會影響到公司實踐企業社會責任(corporate social responsibility, CSR)。資料來源為公開資訊觀測站網站及台灣經濟新報網站中的公開資訊，經排除掉資料不全、空缺、交叉比對不符合、某些原因(例如：有些公司因被合併或參與股份轉換、參與轉換設立金控、取消第二類股時轉列興櫃或公開發行公司、因有拒絕往來或退票紀錄等)、以及屬強制揭露企業社會責任報告書之上市櫃公司等共計388家後，共計1,342家上市櫃公司、31個自變數與1個應變數進行資料分析。本研究除了瞭解臺灣上市櫃公司在32個相關變數的資料描述性分析外，也
利用Logit迴歸分析方法來找出臺灣上市櫃公司有無揭露企業社會責任報告書的影響因素。最後，本研究也將所得到的結果對後續研究者與主管機關提出管理上的建議。
基於深度學習之自動化手機線上遊戲外掛偵測模型
為了解決n網掛了2023 的問題，作者莊友豪 這樣論述：
遊戲外掛過度的氾濫，導致遊戲內容本身出現了不平衡現象以及縮短了手機線上遊戲的生命週期。Random Forest 演算法是透過行為特徵偵測遊戲外掛的常見解決方法。雖然隨機森林演算法可以大部分準確偵測到遊戲外掛，然而依然有灰色地帶的玩家無法被準確地偵測。因此，本研究提出了一個基於深度學習的偵測外掛方法，透過蒐集玩家的資料與特徵萃取去建立多層感知器模型做為偵測標準。我們使用不同的方法去設計4 組訓練參數，並選擇效能最好的參數做為深度學習模型的基準。我們將方法實作在一款名為「KANO」的手機遊戲上，並透過模型計算每筆資料probability。接著統計各probability 出現次數並找尋中間部
分的資料，透過帶入演算法定義偵測外掛臨界值。實驗結果顯示相較於Random Forest 模型，我們的方法在相同玩家資料下，有更好的表現，將錯誤率從6.218%降到2.53%並將準確率從95.20%提升到99.894%，同時訓練資料與測試資料的臨界值相差微小。因此，我們所設計的模型可以更準確地偵測外掛玩家，並有較少的False Positive 與False Negative。