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國立交通大學 工業工程與管理系所 王志軒所指導 陳新弘的 動態隨機存取記憶體需求、價格與營收預測 （2018），提出esim香港關鍵因素是什麼，來自於需求預測、價格變化、供應鏈分析、類神經網絡、敏感性分析。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 營建工程系 鄭明淵所指導 楊長霖的 深度學習於台灣房價指數趨勢預測模式建立之研究-應用NNLSTM演算法 （2016），提出因為有 NNLSTM、房價趨勢預測、經濟指標、房價指數、人工智慧的重點而找出了 esim香港的解答。

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3香港推出咗全新嘅 DIY 儲值卡，可以俾用家自選數據組合並無合約無行政費，仲可以帶number過台，我哋一齊嚟睇下！

3香港DIY儲值卡可以俾用戶按需要選擇年、月、日服務組合，彈性十分高。而佢提供嘅 4.5G 全速數據，速度絕對唔係問題。申請手續以至俾錢亦都十分方便，大家只要下載 My3 app，就可以喺App入面轉埋台，唔使落鋪頭做！App入面亦可以隨時增值，查閱同管理數據服務組合，或選擇連結信用咭，設定自動轉賬。各位用家仲可以隨時購買外遊數據，方便出國。另外，呢張DIY儲值卡嘅用戶可以互傳數據或語音，有時就算唔夠數據用，都可以問朋友「江湖救急」先喇！

除咗傳統嘅實體 Sim 卡之外，呢張 3 香港 DIY 儲值卡支援 eSIM，配合支援 eSIM 嘅電話就啱哂。計劃上，佢有分 24 小時、30 日、同 365 日選擇。24 小時計劃提供 1GB 全速數據，包 500 分鐘香港通話，收費HKD$10。30 日計劃就可以選擇 2GB、12GB、20GB、及 36GB 唔限速數據，收費分別係 HKD$50、HKD$100、HKD$150、HKD$200，包 1000 至 5000分鐘香港通話，20GB 同 36GB 計劃仲可以使用「歡樂通宵」時段，夜晚11 點至早上 7 點可以任用數據。

至於 365 日計劃，用家可以選擇 12GB 本地數據 + 12GB 社交數據，或100GB 本地數據 + 20GB 社交數據，收費分別係 HKD$120 同 HKD$270，包「歡樂通宵」時段及香港通話1萬分鐘，兩個計劃除返開都只喺每個月 HKD$10 同 HKD$22.5，絕對係超值選擇！

呢張 DIY 儲值卡係由 3 香港直接提供服務，可以話係信心保證！唔想俾合約「綁死」，又想 Keep 住 Number、同希望手續方便嘅朋友，就十分適合。

動態隨機存取記憶體需求、價格與營收預測

為了解決esim香港的問題，作者陳新弘 這樣論述：

動態隨機存取記憶體（DRAM）是一種重要的不可替代的記憶體存取元件，可用於許多消費電子產品，如智慧型手機和電腦。過去，由於電腦時代（1977-2000）和手機時代（2000-2015）對記憶體存取的需求強烈，記憶體存取技術發展迅速，可穿戴設備時代（2015~）正在推動記憶體存取的新應用在新領域，如智慧手錶和智慧汽車。由於DRAM的需求強勁增長，公司在擴大容量和推進技術方面投入了大量資金。但由於產能規劃中的錯誤決定導致供需失衡，這使得價格急劇上升和下降。這意味著產能規劃不僅可以由決定內部資源約束還需要考慮外部市場趨勢。基於以上原因，本研究結合時間序列模型和遞歸神經網絡來考慮外部市場趨勢，例如在

記憶體存取中使用DRAM的產品。該研究還解決了以下DRAM行業的問題：（1）基於預測消費電子產品需求所需的DRAM芯片需求量，（2）全球消費電子產品出貨量和DRAM芯片出貨量用於預測DRAM價格，（3）需求DRAM芯片，DRAM價格用於建立公司的財務估算模型（4）需求DRAM芯片，DRAM價格和競爭公司的收入用於敏感性分析，以找出公司營收的關鍵變數。

深度學習於台灣房價指數趨勢預測模式建立之研究-應用NNLSTM演算法

為了解決esim香港的問題，作者楊長霖 這樣論述：

房市商品長年以來一直為國人喜好的投資標的之一，近年來對於房市趨勢的預測及看法意見不斷提出，但多仰賴財經資訊及名嘴建議，無法得到更具客觀及依據性的房價趨勢預測方法。本研究蒐集國內外房價預測相關文獻，彙整出房價趨勢預測的影響因素，並利用統計分析工具(SPSS)篩選出顯著影響房價趨勢預測的影響因子，接著針對時序性因子，應用時序性因子及非時序因子綜合性預測模式(Neural Network + Long-Short Term Memory , NNLSTM)建立台灣與六都(台北市、新北市、桃園市、新竹市、台中市、高雄市)之新屋與中古屋房價指數趨勢預測模式，藉由模式訓練與測試，找出輸入(影響因子)與輸

出(房價指數趨勢)的映射關係，做出精準度較高的房價指數趨勢預測。本研究透過文獻彙整與統計分析工具篩選出10個影響因子，接著每個模式根據此10個因子蒐集自2001年Q1至2016年Q4，共64筆歷史資料並建立案例庫，本模式將案例依時間序列進行驗證共12次訓練和測試。台灣及六都之預測結果顯示絕對百分比誤差(Mean Absolute Percent Error, MAPE)值皆小於3%，屬於高精度的預測，有效取代人為主觀經驗之房市判斷，且說明經濟指標與房價指數趨勢是具有相關聯性的。最後將NNLSTM與其他預測模式相比較，其結果亦優於支持向量機(SVM)、最小平方差支持向量機(LS-SVM)、演化式

支持向量機推論模式(ESIM)、演化式最小平差支持向量機(ELSIM)生物與共生演算法最小平方差支持向量機(SOS-LSSVM)，表示本研究應用NNLSTM此模式對於存在時序性因子更適合且能有效且準確地做出預測。

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