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100張圖搞懂獲利關鍵：神準天王方天龍最常被粉絲問到的問題，一次解釋給你聽

為了解決EMA參數設定的問題，作者方天龍 這樣論述：

投資股票一定要懂卻不易懂的關鍵問題究竟有哪些？ 「神準天王」方天龍整理近10年投資人最關注的疑問 首度公開！讓你在投資這條路上不走冤枉路！ 　　．很多人不建議你融資買股？事實呢？ 　　舉例來說，你原有10萬，一旦具備融資資格，你的資金就等於變成25萬，如果你能只投入10萬以內交易，那便有15萬元的周轉金在手上，那勝算就更大。因融資而增加風險的情況是「把25萬」全投入買股票，這樣就容易失敗。所以成功與否，只看你懂不懂這個道理。 　　．停損要設固定金額嗎？ 　　站在資金控管的立場，不能完全不管資金的增長或流失。所以最好還是設定一些停利停損的標準。不過，每一個人的投資風格和可承受風險程度不一

樣，也就沒有標準答案。但是，一般來說，上漲三成或下跌一成，通常就該先賣一趟或認賠一趟。 　　．飆股要從頭抱到尾？ 　　如果決定賺10%就要走人，結果股價的飆勁比你的想像還更強，那麼就可以用以下的公式做為「移動停利點」。例如大波段操作者，就可以用自高點跌破10%為標準。但因為進場後的最高價位會隨著股價持續上漲而變動，只要股價再創高，就必須把新的價位帶入公式，計算新的移動停利點。 　　．真外資和假外資看的出來？ 　　國內大戶把資金去國外轉一圈，就可以用外資的身分操作。但是他們的手法在真外資有很大的不同。後者，要買就一路買。前者則今天買，明天賣，交叉操作。本書告訴你許多觀盤的要訣。 　　無論是

投資新手或有經驗的投資人，趕快翻開本書解決你心中想問又一直問不到的答案 本書特色 　　◆大家都搞不懂的問題，讓你一次搞懂 　　作者多年經營自媒體，舉辦研討會。輔導過大量的股市新鮮人。有10年的時間，把解答學員、網友問題，視為最重要的工作。如今他把最常被問到、產生最多疑惑的問題，整理出來。用最易懂的方式一次說給你聽。 　　◆圖文對照，讓你易於了解 　　許多抽象的事物，用敍述的方式，讀者不易理解。本書用大量的圖例，讓你輕易了解複雜的觀念，內心不再糾結。 　　◆為每一個影響獲利的因素，提供聰明而不冒險的解答 　　台積電暴漲很爽！所以遇到飆股就要一直抱著！但是你怎知道不會抱上又抱下，到頭來白開

心。你說你他是護國神山，不會跌的？真的嗎？你真的要賭一把？或是如作者建議的，如果由高點下挫10%就先把獲利放口袋？之後擇時再進？  

tf.keras 技術者們必讀!深度學習攻略手冊

為了解決EMA參數設定的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　剛接觸 Deep learning 深度學習, 大家都說 Keras 實作最簡單、最多人用, 各種參考資源也很豐富, 但實際學習 Keras 卻一直卡關...   　　．官方網站資源豐富, 但不知從何查起？一大堆參數說明夾雜各種專有名詞, 有看沒有懂？ 　　．跟著書上或網路上的範例實作都做得出來, 不過卻不知道為什麼要這麼做？ 　　．用經典 MNIST 資料集辨識手寫數字, 準確率都 97 趴以上, 換成自己寫的數字就掉到 5、60 趴？ 　　．神經網路的程式常出現 NumPy 的陣列運算, 還有什麼矩陣點積、轉置、陣列擴張, 搞不懂是怎麼算出來的？ 　　．損失函數、優化器、評量準則(

metrics)的種類那麼多, 在實作各種神經網路時, 到底該如何選擇和搭配呢？ 　　．文字資料的處理都只用英文資料集來訓練, 中文資料又該怎麼訓練咧？ 　　．聽說 Colab 雲端開發環境很好用, 但資料檔、圖檔、模組等要如何上傳呢?可以連結到我的雲端硬碟嗎？ 　　．…   　　Deep learning 深度學習涉及的知識面向廣泛, 要有數學基礎、統計概念, 還要有資料處理的基本觀念, 最重要是要具備一定程度的 Python 功力, 才有能力跟著實作。如果不是在這個領域打滾好幾年的老手, 大概很難面面俱到。加上神經網路的內部結構是超乎想像的複雜, 玄之又玄的輸出結果, 讓許多人把深度學習當

作參不透的黑盒子或煉金術, 反正跟著高手、神人套用現成的模型架構來訓練就對了。   　　事實上, AI 不僅是工程設計, 更是實證科學, 必須多方嚴謹的測試與印證, 才能打好基礎！千萬不要下載一個模型、跑跑測試集就認為學會 AI 了…。而本書的使命, 就是要為您揭開深度學習的黑盒子, 用追根究底的實驗精神, 帶您扎實學會 Keras 並建立各種實用的神經網路模型, 別人說不清楚的事, 就由我們來幫您逐一解惑, 並帶您順利地學會、學通 Keras 及深度學習！    本書特色   　　台灣人工智慧學校  　　--------------------------------- 　　技術發展處處長

張嘉哲 審閱 　　專案處處長 蔡源鴻 審閱   　　○ 解開黑盒子 – 高效學習 DNN、CNN、RNN 等神經網路模型 　　○ 發揮追根究柢的實驗精神, 測試各種神經網路模型「配方」 　　○ 隨時幫你複習進階的 Python 程式語法及函式用法, 學習不卡關！ 　　○ 完整介紹文字、圖片、時序資料的預處理技巧 　　○ 函數式 API (functional API) 的建模手法與實例印證 　　○ 中文詞向量、遷移式學習、Callback、Tensorboard 　　○ LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet.. 等 CNN 經典模型的進化秘方

　　○ 在雲端高速訓練模型 - 善用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境   　　Keras 是目前深度學習領域中, 最容易使用且功能強大的神經網路開發工具, Tensorflow 已將之收錄到自己的套件中, 並命名為 tf.keras。本書同時適用於最新的 tf.keras 及 Keras。 

進給系統滑塊預壓失效模擬與偵測

為了解決EMA參數設定的問題，作者陳思翰 這樣論述：

線性滑軌在現代已經廣泛應用於進給系統中。滑塊的預壓力失效是因為長時間的使用使滾珠磨損，滑塊預壓力的失效會導致剛性降低及位移精準度降低。所以滑塊預壓力之偵測對於工具機來說變得不可或缺。本研究著重於檢測線性滑軌預壓失效程度之方法。 隨著科技發達以及電腦效能之進步，在工程應用中利用有限元素分析來輔助傳統實驗法已是普遍的作法。本研究利用有限元素分析一進給系統模型之特徵如自然頻率及模態振型，再由實驗模態分析(Experimental modal analysis, EMA)驗證模型準確性。有限元素模型中滑塊內滾珠以彈簧元素做等效，其中調整彈簧之剛性被模擬為滑塊預壓之失效，因此本研究進一步的研究了

滑塊預壓失效之靈敏度分析。本研究提出一種基於特定自然頻率下之相對振動幅值比較的新方法，此法使用五個加速規檢測滑塊預壓力失效。使用此法可以在特定條件下偵測出預壓力失效之滑塊。此外，本研究還提出了一種基於平均模態可信度（Modal assurance criteria, MAC）的方法來檢測進給系統的預壓力失效。使用上述兩方法不需如傳統量測滑塊預壓力之方法將滑塊從進給系統中移除來做量測。本研究還針對溫度對預壓力的影響做研究，透過簡單的熱膨脹公式代入先前之彈簧元素得出溫度對彈簧剛性之影響，結果表明溫度會改變滑塊的預應力狀態，從而增加了使用該方法檢測滑塊預壓失效的複雜性。因此，本實驗所提出之檢測滑塊預

壓失效方法建議於安裝滑塊於進給系統之相同溫度下運用。