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元智大學 電機工程學系乙組 曾俊雄所指導 艾明緯的 腦波與五大人格特質相關性研究 （2021），提出saas股票關鍵因素是什麼，來自於腦機介面、機器學習、EEG腦波、IPIP五大人格量表。
而第二篇論文亞洲大學 經營管理學系 陳坤成所指導 李昊餘的 以人工智慧透視學術研究商業化對智慧學習影響之研究 （2019），提出因為有 人工智慧、智慧學習、智慧資本、服務創新、學術研究商業化的重點而找出了 saas股票的解答。
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新經濟制霸戰
為了解決saas股票 的問題，作者龐寶林 這樣論述：
「疫經濟」與無限量寬刺激一眾新經濟股一飛沖天！尤其是科技股，不但新經濟企業持續「破壞性創新」，中美科技戰及各方面博奕也愈演愈烈，投資者如何在瞬息萬變下繼續成為贏家？ 作者龐寶林從事基金管理逾 30 年，洞悉投資趨勢，實戰經濟豐富，其旗下投資組合早已擁抱新經濟，2020年平均增長 46%，優於恒指，表現超卓。 為配合金融業發展及培訓業界人才，他亦牽頭成立亞洲金融科技師學會和環境社會及企業管治基準學會，堪稱推動新經濟投資的先鋒。 於此力作《新經濟制霸戰》，引領各位讀者一起進入不同的科技範疇，包括科技金融、區塊鏈、雲服務、大數據分析、網絡安全、人工智能、晶片
生產、生化科技、電動車及無人駕駛等，透視各戰線佈陣和策略，預視未來王者！ 本書詳細剖析富可敵國科技巨企 — FAAMG(Facebook、Apple、Amazon、Microsoft、Google)、Tesla，Salesforce、Sea Limited 等，揭示其投資價值，也分析多家中國科技龍頭企業，除焦點股如騰訊、阿里巴巴、京東、小米、比亞迪外，更論及嗶哩嗶哩、新浪微博、微盟及舊經濟演變成新經濟的成功者等，必定令讀者眼界大開。 此外，本書亦介紹不少科技 ETF(交易所買賣基金)，令資金有限或經驗較淺的投資者仍有機會投資於不同新經濟企業及板塊，捕捉相關機遇及分散投資風險。
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不少SaaS股由年初的高位大幅回調，微盟集團（02013）有貨如何是好？什麼價位是支持位？《iMoney》主編孫運喜同你分析。
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腦波與五大人格特質相關性研究
為了解決saas股票 的問題，作者艾明緯 這樣論述：
由於近幾年來人工智慧開始盛行，也開始帶動腦機介面在市場上掀起熱潮，本研究目的希望透過腦機介面量測出的腦波資料，以及IPIP五大人格量表去分析人格特質與腦波之間的相關性。 本研究透過腦機介面Brain Link Pro，收集受試者在進行2分30秒的TRYBIT LOGIC遊戲時腦波中的Low Alpha波、High Alpha波、Low Beta波、High Beta波、Low Gamma波及High Gamma波數據，並與IPIP五大人格量表去進行人格特質的分析。透過Spearman相關係數找出各腦波與每個人格特質之間的相關性後，將各個腦波數據對應有相關的人格特質，依照平均分數將受試者
分成兩組，再藉由曼惠特尼U檢定去檢定兩組受試者腦波數據是否有差異，將有差異的腦波數據與人格特質，透過隨機森林分類器訓練模型並進行預測，找出腦波數據與人格特質之間的關係。
以人工智慧透視學術研究商業化對智慧學習影響之研究
為了解決saas股票 的問題，作者李昊餘 這樣論述：
第三次人工智慧 (Artificial intelligence, 革命性地崛起，人類科技躍升 智 慧世代 儼然成為進行式。海量數據主要由 智慧型行動個人裝置 經由聯網活動，以及物聯網感知裝置所接收之訊息組成 透過網際網路雙向傳遞，產生各式 結構化、半結構化 與非結構化數據 ；經由人工智慧系統框架演算法，分析海量數據中所蘊藏富含價值之資訊，將其辨識、擷取、分群、歸納，藉此達到預判以及系統自我學習目的，其結果具有高度精準性以及高可信度。各國相繼提出高科技生 產策略，其建構於人工智慧主體的系統 關鍵技術 。 實證 研究指出， 物聯網 (Internet of things, 技術作為鏈結虛擬與實
體媒介，能有效雙向傳遞接收之數據以及下達決策指令，且具有可靠性、完整性與即時性。導入產業媒合相容 特性之商業模式， 技術框架具 高信度決策輔助， 能實質 提升產業營運績效。近年 來 科技革新產業面臨轉型或 升級 ，系統框架結合管理學理論模型建構 ，以 學術研究商業化模式 作為 技術 導入 切點，勢必 影響 各行 百業 之 商業模式與經營策略 。 學術研究機構具有前端創新性研究能量，整合 實務 技術 以實現 科技 創新、管理創新 以及價值創新三面向 ，並以擴散創新為主要表現手段 。本研究採以雙架構 量化研究 方式 利用層級分析 Analytic h ierarchy p rocess ,AHP
方法， 建構智慧化層級架構評估準則之優先發展權重排序，並 尋求替代方案之可行性 利用 結構方程模式 Structural equation modeling, SEM 方法， 檢驗 學術研究商業化構念對於智慧製造、智慧學習之結構關聯性 並 驗證本研究提出假說 。 AHP 問卷共回收 146 份有效樣本， SEM 問卷共回收 2 30 份有效樣本。兩份問卷皆獨立且於不同時間序進 行調查，樣本歸類以產業及學界且平均分布狀況良好 ，調查結果具代表性 。研究結 果顯示，層級架構替代方案以智慧學習權重最高，其優先發展 排序第一位，其次為學術研究商業化； 學術研究商業化對智慧製造有正顯著影響，學術研究商業
化對智慧學習具正顯著影響，且服務創新於物聯網對學術研究商業化具完全中介影響效果 ，而智慧資本於人工智慧對學術研究商業化不具中介影響效果 。由此可見，研究成果透過學術研究商業化實質影響智慧化應用端。