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國立臺灣大學 商學研究所 郭瑞祥、陳忠仁所指導 伍善真的 半導體晶片設計廠商事業發展策略分析：以輝達為例 （2017），提出Nvda stock price his關鍵因素是什麼，來自於圖像晶片、發展策略、輝達、資源與能力分析、人工智慧。
而第二篇論文國立暨南國際大學 資訊管理學系 余菁蓉所指導 吳青浩的 考量社群媒體表情符號與內文之動態再調整投資組合模型 （2017），提出因為有 社群媒體、表情符號、結構化資料、非結構化資料、交易成本的重點而找出了 Nvda stock price his的解答。
除了Nvda stock price his，大家也想知道這些：
半導體晶片設計廠商事業發展策略分析：以輝達為例
為了解決Nvda stock price his 的問題，作者伍善真 這樣論述：
在人工智慧、大數據成為風雲題材之際，2017年度《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review) 公布了全球50大最聰明公司榜單，前五名登榜公司的第一名即為NVIDIA，由2015年位列榜上第28位，2016年進步到12位，2017則一舉搶下冠軍寶座。一家製造GPU、以解決圖像問題為主要業務的公司，如何在21世紀之初嗅到整個大數據潮流的發展，進而解放GPU平行運算功能，使GPU應用從傳統圖像處理轉移到運算與深度學習，是非常值得探討的問題。本研究透過個案研究法，進行初級與次級資料蒐集，分析NVIDIA的產業環境、競爭者狀況，了解GPU產業的NVIDIA過去是如何透過創造獨特價
值、追求高品質，在高端市場、高附加價值的目標設定下，創造開發端到使用者端的生態圈，來達到用戶的黏性，並進而開拓新的產品應用市場。NVIDIA商業模式主要有兩大重點，分別是平台網絡、槓桿與規模效應，進而創造和用戶間的良性循環。平台網絡部分藉由策略手段使用戶能留在自己的生態系統中，並由開源和授權手段去影響力不能及的市場，創造未來潛在商機；槓桿和規模效應則以一個架構為基礎，將其發揮到人工智慧、遊戲、資料中心、自動駕駛等不同的終端市場應用，使基礎架構發揮更大功能，且減少不必要資源浪費、以最低成本達到最大效益。最後，透過分析輝達的發展策略與對應資源能力、重要里程碑與關鍵決策等，歸納出管理上的意涵，並對個
案公司與其所要轉向切入的AI運算產業提出策略建議，包含產業發展重點、未來可能須注意的動態發展方向等。
考量社群媒體表情符號與內文之動態再調整投資組合模型
為了解決Nvda stock price his 的問題，作者吳青浩 這樣論述：
研究指出社群媒體上的使用者投資理財意見與情緒會直接影響股市走勢，但是至目前為止，並沒有人詳細探討分享文章含表情符號對股市的漲跌是否有影響，也少有研究將情緒分析結合傳統投資組合並進行再調整。因此本研究使用條件風險值模型及Omega 模型，並考量交易成本與放空來做為測試的基礎，衍伸過去固定時間再調整投資組合，透過情緒詞典 Stock Market Lexicon(SML)與表情符號情緒分數(Emoji Sentiment Ranking)來分析使用者對股市的看法，作為動態再調整投資組合啟動的依據。實驗資料為2017年7月5日至2018年3月10日，共249天S&P500 成分股的日資料，動態再調
整次數為178次，並且使用CVaR模型與Omega模型，實驗分為五個部分：動態再調整考量與不考量表情符號之績效比較、負向情緒放空規則不同的績效比較、固定天數再調整績效比較、買進與放空權重下限比較與依據情緒分數調整權重下限，最後有交易成本與損失值的探討。本實驗自動化計算社群媒體意見並運用於動態再調整機制，並且我們發現動態再調整的投資組合模型因情緒語意分析不同而給予不同權重時，能夠使投資組合績效提升。