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基於財經字典與分析指標的神經網路預測股價趨勢

為了解決semiconductor samsun的問題，作者潘亮晴 這樣論述：

股票市場中影響投資人做出決策的面向有非常多元，無論是公司的主要營運項目、公司財務狀況還有市場的景氣等等都會受影響，因此在分析股價時，必須將這些因素都納入考量。以往有關預測股價的論文中，大多都會使用新聞、公司個體財報資訊或是歷史股價來預測股價趨勢，很少研究同時將這三種決策資訊納入考量。本研究旨在使用多元線性迴歸模型 (multiple linear regression) 和人工神經網路模型 (Artificial neural network) 預測股價，以有大量新聞的公司台積電作為研究對象，擷取其在新聞、分析指標、歷史股價上的多方資訊。本文蒐集來自富果網站上的財金新聞，並將財金新聞做「台積

電」、「大盤相關新聞」兩大分類，使用自製情感字典計算出兩大分類的新聞情緒分數，自製爬蟲程式蒐集台積電的分析指標與歷史股價，最後將兩大新聞情緒分數、分析指標、歷史股價作為預測股價的特徵。

在藍牙低功耗無線感測網路中具電源使用效能優化的中繼節點選擇策略之研究

為了解決semiconductor samsun的問題，作者李根吉 這樣論述：

無線感測網路(Wireless sensor networks, WSNs)是指由數個感測器(Sensor nodes)與一個控制中心(Sink node)，配置在特定區域內所形成的無線網路系統，感測器在遠端收集感測數據，如溫度、濕度、壓力等，並回傳至控制中心，控制中心會將收集到的訊息透過運算、分析以利適當的應用。感測器是以電池為電源，因此有限的電池電量是一個重要的參數，要如何透過省電機制以延長整體網路的壽命，將是本文所要探討的方向。 冕狀無線感測網路(Corona-Based WSNs)將網路範圍切成多個冕圈，每個相鄰冕圈的寬度為一致，外圈的感測器會透過相鄰冕圈內的感測器將資料往內圈

傳遞，因此最內圈的感測器會承載太多流量，導致其壽命會提早結束，造成外圈的感測器的資料無法傳回控制中心，即使外圈的感測器仍然有足夠的剩餘能量，整個網路可能提早無法運行，這情況將形成能量漏洞(Energy-Hole)的問題，對於網路效率造成很大的影響。 因此，本論文提出一個將藍牙低功耗(Bluetooth Low Energy, BLE)技術應用在無線感測網路上並優化電源效能的方法。若每個感測器都是使用藍牙低功耗來無線傳輸，透過選擇剩餘電量最多的感測器當作中繼節點(Relay-Node)，直接將感測資料傳送至控制中心，如此可避免內圈的感測器承載過多的流量，盡量平衡內外圈的感測器消耗電量。藉由

模擬結果顯示，選擇適合的中繼節點可大大減少內圈的感測器電量，以延長整體網路的生命週期。