股票這個價位要不要買論文書籍站
南華大學 資訊管理學系 洪銘建所指導 鐘才淵的 結合卷積神經網路與遞歸神經網路預測刀具健康度 （2021），提出鑫傳國際多媒體股價關鍵因素是什麼，來自於刀具健康度預測、卷積神經網路、遞歸神經網路。
而第二篇論文國立宜蘭大學 多媒體網路通訊數位學習碩士在職專班 陳麒元所指導 呂俊霆的 運用於人工智慧RNN、LSTM、GRU模型之路跑成績預測 （2020），提出因為有 心率、步頻、配速、循環神經網路、長短期記憶、閘門循環單元的重點而找出了 鑫傳國際多媒體股價的解答。
結合卷積神經網路與遞歸神經網路預測刀具健康度
為了解決鑫傳國際多媒體股價 的問題，作者鐘才淵 這樣論述：
工業4.0旨在推動智慧化與自動化等概念，並導入物聯網、人工智慧、大數據等現代相關資訊技術，為此台灣政府也積極對於傳統產業進行輔導與轉型工作，現今台灣傳統產業人才斷層嚴重，關於精密零件產品品值以往皆由資深師傅判斷，且判斷依據不一，新一代技術人員無法得知加工刀具之磨耗狀況，導致產出產品精度不合格之不良品；因此為了提升傳產數位能量，經由數據導入智慧化與自動化是不可或缺的關鍵。 本研究將以個案公司-歐權科技為例，改善其成品良率不佳、製造現場回饋能力不足等問題，藉由個案公司刀具視覺檢測儀進行數據收集與判斷刀具磨耗程度，因此本研究將利用個案公司所提供之刀具視覺檢測儀來量測刀具磨耗與使用情形，並記錄
刀具於加工機加工完後之刀長、刀徑等數據，而為了能夠預測刀具的使用壽命、刀具健康度，因此本研究特地鎖定於同一種加工料件材質－「轉塔」上使用三種加工刀具進行加工時的各種量測數據進行分析，即可透過數位化方式跳脫以往由加工機操作員以目視、觸摸方式進行判斷換刀依據。 本研究使用長短期記憶神經網路(Long Short-Term Memory ,LSTM)作為迴歸分析(Regression Analysis)模型來預測未來的刀長、刀徑變化，將歷史數據輸入至神經網路模型後，學習出刀長、刀徑隨著使用時間而磨耗的變化曲線，對接下來的刀長、刀徑進行預測，當預測長度低於設立的門檻值時，便可知道此把刀具將會於下一次
使用中到達使用壽命。
運用於人工智慧RNN、LSTM、GRU模型之路跑成績預測
為了解決鑫傳國際多媒體股價 的問題，作者呂俊霆 這樣論述：
本研究透過Garmin腕式心率GPS智慧運動錶內的跑步訓練紀錄資料，並以RNN、LSTM、GRU三種類神經網路模型預測路跑比賽是否能在大會預定關門時間內完成，另外也就體能狀態（心率、配速）和跑步技術（步頻、配速）做預測分析，為探討跑步訓練資料的影響程度以及RNN、LSTM、GRU類神經網路模型的預測能力。本研究的訓練及測試資料為2017/2/5～2020/3/16期間的跑步訓練紀錄（跑步距離、時間、心率、步頻、步幅、配速、卡路里、海拔等特徵值）作為輸入參數，來測試比較RNN、LSTM、GRU類神經網路模型在運動錶內的跑步完成時間趨勢的預測能力。