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國立體育大學 運動科學研究所 何金山所指導 鄧培昕的 短期下坡增強式訓練對下肢爆發力表現的影響 （2021），提出SQ 技術分析關鍵因素是什麼，來自於短期訓練、下坡式訓練、增強式訓練、下肢爆發力。
而第二篇論文國立臺灣大學 資訊管理學研究所 莊裕澤所指導 李芳儀的 應用對抗生成網路進行資料擴增以提升卷積神經網絡分析正子斷層掃描於輔助阿兹海默症診斷之效果 （2019），提出因為有 對抗生成網路、卷積神經網絡、影像分析、資料擴增、阿兹海默症的重點而找出了 SQ 技術分析的解答。
超級成長股投資法則：理科大叔買美股25年暴賺283倍
為了解決SQ 技術分析 的問題，作者林子揚 這樣論述：
每次投資只想短線賺15%、20%就落跑？ 這樣做永遠賺不到大錢 要讓身價長期跳躍式成長 就得用對方法，抱對獲利翻倍再翻倍的超級成長股 ★《Smart智富》月刊2021年2月號封面故事主角 ★作者淬鍊25年美股投資心得精華，想獲得超額報酬的投資人務必不可缺少的精彩好書 本書作者長期投資美國優秀企業 過去25年只有4年是負報酬，年化報酬率高達25.37% 他在2019年度獲利73%，2020年度獲利83%！ 他是沒有富爸爸、沒有幕後金主、沒有金融財務背景的科技業大叔 憑藉科技本業的能力圈及研究功力 並遵循著名價值投資大師、成長股大師已成功驗證過的投
資心法 將資金長年投資於美國企業蘋果（AAPL）、威士卡（V）、微軟（MSFT）、字母（GOOG、GOOGL）、臉書（FB）、萬士達卡（MA）、亞馬遜（AMZN）、阿里巴巴（BABA）等績優股 核心持股部位皆享有數倍報酬 對於產業趨勢有獨到眼光的他，也成功挖掘並投資新崛起的新創公司 如電商Shopify（SHOP）、金融科技的Square（SQ）與PayPal（PYPL）等 持股時間不到5年，累積報酬率都是500%起跳 本書將帶領讀者一睹這位超級投資高手的投資致勝方法！ ◤致勝心法◢ ▍將美股加入投資配置 講到值得投資的成長型科技股 台股投資人首
選就是「護國神山」台積電 實際上美股有更多媲美甚至更優秀的「護國百岳」 眾多美國企業掌握著未來趨勢、手握市場訂單 是擁有高技術能力的產業命運決定者 美股長期投資報酬率更遠勝於其他國家股市 想要在投資生涯獲得勝過大盤的超額報酬 美股是不可或缺的資金配置重點 ▍ 堅持長期持有，告別 散戶心態 股票投資大幅獲利的根本 來自於長期持有優秀企業的股票 只貪圖短期盈利或想早點落袋為安這2種典型散戶心態 恐讓你永遠不可能買到5倍股、10倍股、甚至於20倍股 ▍聚焦投資在強大競爭優勢企業 不必浪費時間在沒有強大競爭優勢的企業上 只有擁有寬廣、可
持續加寬護城河的產品和服務 才能給投資者帶來豐厚回報 ▍投資最終有多少報酬，在買入時就已經決定了 當你找到強大的企業 但若因市場狂熱以過高的股價持有 仍難以獲得好報酬 因此建立持股時須設法估算合理的買進股價 ◤本書重點◢ 認識富含超級成長股寶石的產業類型 偌大的美國資本市場橫跨眾多產業 作者將告訴你他最鍾情、富含超級成長股的產業類型 以及長期投資應避開的6種產業類型 學習從未來明星新創事業挖掘潛力成長股 未上市「獨角獸」、或甫上市但未轉虧為盈的新創企業適合投資嗎？ 作者直接為你挑出他最看好的3大新創事業類型 同時以自己
投資的案例分享如何評估一家新創企業是否值得投資 以及如何降低風險的私房訣竅 教你用競爭優勢辨識「偉大公司」 辨識偉大的公司，首先要分析它們是否具備強大寬廣的競爭優勢 本書以豐富實例如微軟、蘋果、亞馬遜、台積電等強大企業 深入淺出帶你認識常見的13項競爭優勢 如何對股票進行估值？ 華爾街和投資銀行的明星分析師們到底是如何進行股票估值的？ 究竟有那些你不知道的估值方式？ 為什麼一堆持續鉅幅虧損的上市企業市值不斷創新高？ 你買的股票應該採用什麼估值方式？ 如何對新上市的IPO股票進行估價？ 了解美股的股東隱形福利 公司喊著要買庫藏股，實際執行
進度卻不到50%？ 台股投資人對此早已見怪不怪 這在重視股東權益、法規嚴謹的美國極少發生！ 本書特別帶你認識美股常見的3大股東回饋方案── 股票回購、現金股利、股票分割制度 如何能讓股東享有極為迷人的隱形福利 成長股的買賣訣竅 以過高的股價買進成長股，不易有好報酬 帶你學會為公司估算合理價 買進之後只需要長期持有並持續追蹤 除非發生4種非賣不可的情況，否則不要輕易放手
短期下坡增強式訓練對下肢爆發力表現的影響
為了解決SQ 技術分析 的問題，作者鄧培昕 這樣論述：
目的:了解短期的下坡增強式訓練對運動員的下肢爆發力影響，並期待未來可用於教練的課表規劃中。方法:本次實驗研究對象為田徑隊爆發力項目的短距離、欄架及跳部選手，18歲以上男女人數13、9名，身高180.5±6.0 cm、163.9±4.6 cm，體重71.9±7.6 kg、52.3±4.6 kg。進行每週兩次訓練，共4週，所有受試者的前、中、後測皆進行Inbody身體組成、下蹲跳、立定跳、雙腳立定三次跳等測試。所得結果以SPSS 20.0統計套裝軟體進行統計，以單因子變異數分析及LSD法進行考驗，比較4週下坡增強式訓練前、中、後，各項指標的差異。結果:本研究結果顯示立定跳與三次跳皆在中測時呈現進
步，在後測時退步，且較前測更低，而下蹲跳則是在前測後便逐次退步。結論: 4週下坡增強式訓練無法顯著提高選手爆發力的表現，不過可提高兩週內的水平跳躍成績，但會降低垂直跳躍表現。關鍵詞:短期訓練、下坡式訓練、增強式訓練、下肢爆發力
應用對抗生成網路進行資料擴增以提升卷積神經網絡分析正子斷層掃描於輔助阿兹海默症診斷之效果
為了解決SQ 技術分析 的問題，作者李芳儀 這樣論述：
在現今社會，已有許多老年人換上阿兹海默症(Alzheimer’s Disease, AD)。阿兹海默症是一種不可逆的神經退化性疾病，會造成老年人喪失記憶、語言障礙、冷漠等問題,因此在早期階段偵測出阿兹海默症是一個重要的議題。正子斷層造影(Positron Emission Tomography, PET)是一種醫學影像技術，搭配氟化去氧葡萄糖試劑(fluorodeoxyglucose, FDG)能得知大腦内的葡萄糖代謝率，以此輔助阿兹海默症的診斷。近期有大量的研究利用深度學習技術分析正子斷層影像，但往往因爲影像資料量不夠大導致深度學習演算法無法良好的發揮，或是造成過擬合的現象。然而在其他醫學
領域，已有不少研究利用許多資料擴增的技術合成影像，其中，對抗生成網路(Generative Adversarial Network, GAN)是2014年以來相當流行的深度學習技術，其可以利用模擬影像的統計分佈製造模擬真實資料的合成影像。在這篇研究中，資料集被按照比例分成訓練資料、測試資料以及一個獨立的資料集，後兩者會被應用於驗證，而訓練資料會被用於卷積神經網絡(Convolution Neural Network, CNN)模型和對抗生成網路的學習。只有用訓練資料作學習的卷積神經網路模型會被當作比較標準，在測試資料集和獨立資料集上分別得到了75.00%和77.50%的準確率。隨後，非條件式的
深度捲積生成對抗網路(Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN)和條件式的輔助分類生成對抗網路(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network, ACGAN) 會學習製造合成影像，這兩者生成的合成影像會被分別加入訓練資料，用作進階的卷積神經網路學習，分別為DCGAN-CNN模型和ACGGAN-CNN模型。最終在測試資料集上，兩個進階的模型分別得到了87.50%和88.75%的準確率，但在獨立資料集上，只有ACGAN-CNN模型同在測試資料上取得了大幅度的進步，準確率為
92.50%。考量到準確性和穩定性，輔助分類生成對抗網路產生的合成資料更能幫助卷積神經網絡對於阿兹海默症的診斷，因此ACGAN-CNN模型被用作最終的架構。本篇論文的主要貢獻在於，建立了一個深度學習模型以用於同時診斷阿兹海默症以及輕度認知障礙(Mild Cognitive Impairment, MCI)，不僅在診斷流程的效率上比起過去研究更高，也在各個指標上都取得了更好的表現。除此之外，本篇研究是第一篇應用對抗生成網路模型來解決FDG-PET影像資料不足問題的研究，該模型能達成資料擴增，在未來的醫學領域之深度學習模型訓練上有所幫助。