Dividend Radar的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

財務報表重編型態對盈餘品質之影響

為了解決Dividend Radar的問題，作者吳佳頤 這樣論述：

本研究以美國公司探討不同型態之會計重編(Big R, 大重編及 Little r, 小重編)對於盈餘品質之影響，大重編是指更正重大的前期錯誤，小重編則為非重大的前期錯誤，累積至當期成為重大誤述所做之修正。因為重編公司在同一會計期間會有誤述和重編之財務數字，本文探討誤述報表對盈餘品質之影響，以及誤述報表在重編後之盈餘品質，是否獲得提升。結果顯示，導致大重編相較於導致小重編之會計誤述，對盈餘品質不佳之影響更為顯著。此外，誤述之財務報表經過大重編後，其盈餘品質明顯獲得提升。我國對於重編的規範，並無觸及非重大的前期錯誤(一旦累積成重大誤述)之會計處理。因此本文之研究成果，可提供學界和投資人對”Big

R”相較於”Little r”的影響有更深入的瞭解。

基於深度學習之行動通訊網路干擾源定位

為了解決Dividend Radar的問題，作者施議強 這樣論述：

隨著無線技術的快速發展，無線通訊系統也越來越多元，無線電頻率卻是有限且稀有的資源，所以各個國家對無線電頻率採取嚴格的控管方式，讓無線電頻率能更有效率的使用，以避免各個無線通訊系統使用頻段重疊，而造成系統之間的互相干擾，導致傳輸的品質下降。然而，對於行動通訊網路營運商而言，訊號被干擾的問題依然經常發生，而營運商在處理此類問題之前，往往會需要先找尋無線訊號干擾源的所在位置，也就是說此類無線訊號干擾源對於營運商來說幾乎是未知的，但要如何定位出無線訊號干擾源就是其關鍵之處，同時這也是本論文研究的主要目的。本論文提出一種使用深度學習演算法於行動通訊網路之干擾源定位方法。無線訊號干擾源的架設是使用軟體定

義無線電技術，搭配通用軟體無線電週邊設備，並以GNU Radio作為開發平台來發射訊號，形成一個被此訊號覆蓋的區域，再藉由無人飛行載具搭載實驗所需要的組件，在相對於無線訊號干擾源不同方位和距離的參考點上，連續地量測不同時間點之多種類感測器、行動通訊網路訊號後，再透過資料預處理，作為神經網路模型的訓練資料，進行訓練並改善神經網路模型，最後使用訓練完成的神經網路模型來推估出無線訊號干擾源之所在位置。實驗結果顯示，於訓練完成的神經網路模型，使用測試資料進行測試，其中在角度修正量的平均誤差為38.15度，在距離的平均誤差為0.97公尺（22.83%）。因此，所提出的神經網路模型能藉由行動通訊網路訊號資

料，搭配感測器資料，來進行行動通訊網路的未知無線訊號干擾源之定位。