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股Morning：一日之計在於晨，股票新手靠這本

為了解決基本分析的問題，作者賈股文 這樣論述：

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基本分析進入發燒排行的影片

應用自開發之程序控制系統於電漿電解氧化製程以探討氧化膜性能提升機制之研究

為了解決基本分析的問題，作者黃冠諭 這樣論述：

誌謝 I中文摘要 II英文摘要 IV目次 VI圖目次 X表目次 XVIIIChapter.1 前言 11.1 電漿電解氧化技術的發展背景 11.2 研究動機 4Chapter.2 電漿電解氧化處理 52.1 電漿電解氧化(PEO) 52.1.1 電漿電解氧化機制原理 62.1.2 膜層電擊穿機制 112.1.3 電漿電解氧化之電源參數影響 152.1.4 PEO製程的物理/化學反應機制 182.2 PEO氧化膜層特性 252.2.1 膜層的反應與形成機制 252.2.2 PEO處理中常見的基材金屬 292.3 PEO製程常見的電解

質成分 342.4 程序控制法 382.5 應用於Mn摻雜TiO2光催化劑薄膜 402.5.1 揮發性有機汙染物 402.5.2 光催化反應機制 412.5.3 Mott-Schottky方程 442.5.4 二氧化鈦光觸媒 462.5.5 二氧化鈦光觸媒的製備方法 512.5.6 提升二氧化鈦光觸媒光吸收效能之技術 542.6 應用於HA與L乳酸鈣於生醫改質氧化膜層 572.6.1 PEO於生醫改質之發展與應用 572.6.2 PEO生醫改質中常見的金屬植體 582.6.3 氫氧基磷灰石與L-乳酸鈣於生醫改質之用途 592.7 研究目的與實

驗規劃 61Chapter.3 程序控制法於PEO製程之應用 633.1 實驗方法 633.1.1 程序控制系統與設備 633.1.2 實驗設計 643.1.3 Mn: TiO2光催化劑實驗流程設計 683.1.4 以懸浮液搭配程序控制PEO製備TiO2膜層之流程設計 713.1.5 以離子溶液液搭配程序控制PEO製備TiO2膜層之流程設計 743.2 實驗基材選用與藥品準備 773.3 程序控制法於PEO製程基本分析 793.3.1 電源系統監控分析 793.3.2 膜層表面形貌與成分分析 793.3.3 孔徑與孔隙率分析 793.3.4

晶體結構相組成分析 803.3.5 紫外光－可見光吸收光譜分析 813.3.6 載子濃度分析 813.3.7 X射線光電子能譜分析 823.3.8 懸浮微粒之粒徑大小分析 83Chapter.4 多階段程序控制於PEO處理製備摻雜Mn: TiO2光催化劑 844.1 Mn: TiO2光催化劑特性探討 844.1.1 第一步驟製程設計對二氧化鈦膜層影響 844.1.2 不同含浸濃度錳離子對於二氧化鈦特性比較 904.1.3 不同電源模式含錳離子之二氧化鈦特性差異 1034.1.4 含浸法對錳離子含量之影響與離子機制之探討 1144.2 光觸媒催化效能測

試 119Chapter.5 以懸浮液搭配多階段程序控制PEO進行TiO2膜層製備 1215.1 HA於多階段程序控制PEO之影響 1215.1.1 單階段程序控制於PEO膜層特性之探討 1215.1.2 雙階段程序控制於PEO膜層特性之探討 1225.1.3 多階段程序控制於PEO膜層特性之探討 1295.2 HA於增加陽極氧化前處理之影響 1415.2.1 陽極處理膜層之特性探討 1415.2.2 陽極處理－多階段程序控制PEO膜層特性探討 142Chapter.6 以離子溶液搭配多階段程序控制PEO進行TiO2膜層製備 1626.1 電解液A於PE

O不同階段製程之膜層特性探討 1626.1.1 電解液A之乳酸鈣於雙階段PEO製程影響 1626.1.2 電解液A之乳酸鈣於三階段PEO製程影響 1706.2 電解液B於PEO不同階段製程之膜層特性探討 1736.2.1 電解液B之乳酸鈣於雙階段PEO製程影響 1736.2.2 電解液B之乳酸鈣於三階段PEO製程影響 182Chapter.7 結論與未來展望 1917.1 結論 1917.2 未來展望 192參考文獻 193

2023證券投資與財務分析：名師攻略詳盡解析(證券商業務員)

為了解決基本分析的問題，作者王志成 這樣論述：

　　◎章節架構分明，掌握重點So Easy！ 　　◎系統化試題歸納，高手過招有效率！ 　　◎名師攻略詳盡解析，輕鬆考照拿高分！   　　近年來金融證照的考試頗為熱門，除了執行業務的要求外，大專院校商學系的學生也被要求畢業前需考取金融證照當畢業門檻，甚至非商學系的學生也以考取金融證照作為外部的有效認證。金融證照種類繁多其中以證券業的證照最具代表性。證券業的證照是目前從事證券、銀行與保險行業者所要求的執業資格條件，而以證券考照難度做區分；證券分析人員（證券分析師）較難，高級營業員（高業）次之，最後是投信投顧業務員、普通業務員（普業），所謂的難度只是出題範圍較廣泛讓考生不知如何準備起。這也是老師

編寫這本書的動機，如何讓考生在最短的時間裡考取高業證照，同時為後續的職涯奠定最紮實的專業能力。   　　本書的使用方法   　　為建立完整的學習架構請按本書的章節順序，從每一章的第一個「重點」予以理解，接著馬上閱讀該「重點」所對應的題目出處「高手過招」，就是課文重點熟讀立即看題目型態，千萬不要看完一章再一起做該章題目。看一次可能會比較辛苦，第二次閱讀就可以把較易弄錯的題目予以標示，考試前幾天只要閱讀有標示的主題與題目即可。   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時

時掌握考訊及優惠活動！

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決基本分析的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。