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金屬有機骨架內的氣體輸送現象與薄膜氣體分離之應用

為了解決MMM stock的問題，作者邱大軒 這樣論述：

金屬有機骨架(metal-organic frameworks, MOFs)是一種具結晶性的孔洞材料，由於其具高可調控的孔道拓樸及孔道內部化學官能基的優點，在薄膜分離領域具有極高的發展潛力。於本研究中，我們成功製備了名為CAU-10-H的低缺陷純MOF薄膜，且達到符合工業需求的CO2/N2及CO2/CH4分離選擇率(> 30)。在純MOF薄膜於CO2分離的應用上更達到了良好的CO2通透率(大約500 Barrer)以及極高的分離效率(CO2/N2達42、CO2/CH4達95)。為了釐清CAU-10-H薄膜的優異分離效能，我們運用了分子模擬技術來計算此結構的分離效能。我們發現文獻上使用的CAU

-10-H結構未能符合實際的薄膜效能，因此我們透過結構精算及半經驗式的量子化學方法得到了與實驗相符的真實結構。除了純MOF薄膜之外，我們亦將CAU-10-H作為添加物製備為金屬有機骨架混合基質薄膜，在提高CO2/CH4選擇率由45至68的同時，成功將高分子基質的CO2通透率提高七倍。而在H2/CH4的分離上，此混合基質薄膜則可在保有原選擇率的同時將H2的通透率提升至最高12.8倍，大幅改善原高分子的氣體分離表現，達到2008年高分子材料分離效能的上限。為了探討氣體分子在MOF中的空間分佈情形，我們以in situ XRD分析粉體MOF樣品的氣體吸附行為，建立一套由繞射圖譜視覺化氣體分子電子密度

分布的方法。我們可以將此電子密度分佈轉換成氣體在MOF孔洞中吸附的機率分布，接著便可利用過渡態理論計算出以往藉實驗方法難以取得的氣體自擴散係數。

結合資料探勘技術與基因演算法預測股票市場買賣信號以提升投資效益-以道瓊指數成分股為例

為了解決MMM stock的問題，作者林奇亨 這樣論述：

摘要 IIIABSTRACT V目錄 VI圖目錄 VIII表目錄 IX1. 緒論 11.1 研究動機與目的 11.2 研究架構與流程 22. 文獻探討 32.1 技術指標 32.1.1 技術指標相關文獻 42.2 資料探勘 42.3 決策樹 52.4 隨機森林 52.4.1 隨機森林相關文獻 52.5 支援向量機 82.5.1 支援向量機相關文獻 82.6 基因演算法(GA) 92.6.1 基因演算法相關文獻 103. 研究方法 123.1 研究設計 123.1.1 個股數據蒐集 123.1.2 統計數據分析 133.1.3 技術指標 133.

1.4 隨機森林 143.1.5 支援向量機(SVM)與建構模型 143.1.6 利用基因演算法(GA)進行參數最佳化 143.2 個股操作策略-KD 超買超賣操作策略 153.2.1 KD指標公式 153.2.2 KD指標運用方式 163.3 績效比較 163.3.1 績效比較基準 164. 研究結果分析 184.1 道瓊成分股實驗分析 184.2 道瓊成分股實驗結果彙總 215. 結論 25參考文獻 27附錄-道瓊成分股詳細實驗結果 3001. 微軟MSFT 3002. 蘋果AAPL 3003. 摩根大通JPM 3104. 嬌生JNJ 3205. 沃爾瑪

WMT 3306. VISA V 3407. 寳鹼PG 3408. 埃克森美孚XOM 3509. 迪士尼DIS 3610. 家得寶HD 3711. 威訊VZ 3712. 可口可樂KO 3813. 雪佛龍CVX 3914. 聯合健康保險UNH 4015. 默克藥廠MRK 4016. 波音BA 4117. 思科CSCO 4218. 英代爾INTC 4319. 輝瑞製藥PFE 4320. 麥當勞MCD 4421. 國際商用機器IBM 4522. 聯合技術UTX 4623. 耐吉NKE 4624. 美國運通AXP 4725. 3M MMM 4826. 高盛GS

4927. 開拓重工CAT 4928. 沃爾格林WBA 5029. 旅行家集團TRV 51