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高手叫我不要教的H模型：兩個指標，百倍獲利(第二版)

為了解決高達模型列表的問題，作者黃正傳 這樣論述：

　　有用的策略為什麼不自己賺？ 　　➢那是因為我的目的不在賺錢，人生有許多更有意義的事要做。 　　被說出來的策略還有用嗎？ 　　➢有用的。如果市場夠大，說出來也沒關係。價值型投資法、多角化投資法、長期投資法，這些投資方法簡單又有用，完全不怕被人知道。Ｈ模型也是。 　　投資策略總是模稜兩可，不知如何執行？ 　　➢不確定和風險是兩回事。完全不能估計是不確定，有機率可遵循是風險。高風險高報酬、低風險低報酬，操作完全有公式可遵循。 　　數學不好，不懂投資怎麼辦？ 　　➢要學。本書盡力求通俗，讀者有任何困難歡迎到作者的ＦＢ粉絲專頁「程式交易Alex Huang」發問。    　　「吾未聞枉己

而正人者也，況辱己以正天下者乎？」不能面對自己，就沒有辦法做好事情。只有透過數學與邏輯，才能忠實面對自己與環境的關係，訴諸各種花俏的投資心法，不能量化統計，就是逃避卸責之道。 　　程式交易的殿堂無比深遂，期望能以本書協助讀者正確地踩入第一步，並展示切實獲利的方法，照亮前方的康莊大道。  

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具新穎氮硫化鎢界面結構的p型二硫化鎢電晶體: 以第一原理量子傳輸理論進行模擬計算

為了解決高達模型列表的問題，作者歐仲鎧 這樣論述：

實驗室所製作的過渡金屬二硫族化合物(含一定濃度缺陷)二維電晶體，由於費米能釘札導致其p型接觸非常稀少；另一方面，電腦計算模擬所對應的上述理想結構(二維材料無缺陷)則可在高功函數金屬顯出為p型接觸，但仍未達到足夠低的電洞蕭特基位障。因此本文提出一種金屬性的超材料硫氮化鎢作為傳統金屬與半導體通道之間的緩衝層。其結構的形成可揣摩是由簡單的metal/WS2側接觸做為出發，我將鄰近介面處一定面積的上排硫原子置換為氮。以第一原理及量子傳輸理論計算電子結構與傳輸電流。我發現在金屬與二硫化鎢之間僅需0.6奈米長的硫氮化鎢緩衝層，便可有效降低通道的電洞蕭特基位障：在以鉑為金屬電極的情形中，硫氮化鎢可使蕭特基

型的Pt/WS2側接觸轉變為歐姆特性，達成以單一二維材料實現互補式金屬氧化物半導體的目標。除了鉑電極，即便我採用低功函數的金屬鋁，在Al/WSN/WS2的結構，計算而得的蕭特基位障仍低至0.12 eV。上述鉑與鋁電極的計算結果表明，氮硫化鎢緩衝層顯著提升了選擇電極金屬的靈活性，令選擇不再受限於高功函數的貴重金屬：如金、鉑和鈀。我亦更進一步量化計算Pt/WSN/WS2在不同閘極電壓下的伏安特性，得出該結構有高達10^8的開關電流比和在汲極電壓50毫伏下231 µA/µm的導通電流(接觸電阻 ≈ 63.8Ω∙μm)。同時為驗證實驗製程時硫氮化鎢的穩定性，我們採用第一原理分子動力學在室溫下分別模擬氮

吸附、單顆氮取代硫和單層氮硫化鎢，發覺皆為穩定結構。

高手叫我不要教的H模型：兩個指標，百倍獲利

為了解決高達模型列表的問題，作者黃正傳 這樣論述：

本書特色 　　有用的策略為什麼不自己賺？ 　　➢  那是因為我的目的不在賺錢，人生有許多更有意義的事要做。 　　被說出來的策略還有用嗎？ 　　➢  有用的。如果市場夠大，說出來也沒關係。價值型投資法、多角化投資法、長期投資法，這些投資方法簡單又有用，完全不怕被人知道。Ｈ模型也是。 　　投資策略總是模稜兩可，不知如何執行？ 　　➢  不確定和風險是兩回事。完全不能估計是不確定，有機率可遵循是風險。高風險高報酬、低風險低報酬，操作完全有公式可遵循。 　　數學不好，不懂投資怎麼辦？ 　　➢  要學。本書盡力求通俗，讀者有任何困難歡迎到作者的ＦＢ粉絲專頁「程式交易Alex Huang」發問

。 　　「吾未聞枉己而正人者也，況辱己以正天下者乎？」不能面對自己，就沒有辦法做好事情。只有透過數學與邏輯，才能忠實面對自己與環境的關係，訴諸各種花俏的投資心法，不能量化統計，就是逃避卸責之道。 　　程式交易的殿堂無比深遂，期望能以本書協助讀者正確地踩入第一步，並展示切實獲利的方法，照亮前方的康莊大道。  

應用遺傳演算法於三相鼠籠式感應電動機之多目標最佳化設計

為了解決高達模型列表的問題，作者劉祥樺 這樣論述：

對抗氣候變遷與全球暖化問題已成為全球各國首要目標，因馬達占全球終端應用耗能高達46%，馬達節能成為各國節能減碳的重要標的。先進國家包括美國、歐盟逐步提升馬達最低能效要求(Minimum Energy Performance Standards, MEPS)，已進入到 IE3時代，並將朝向IE4發展。因應設計需求，市面上有著許多有限元分析軟體(Finite Element Analysis, FEA)，但是其僅能提供已知馬達參數的模擬輸出結果。而馬達的各項參數仍需仰賴使用者的經驗去設定，且每次進行有限元分析都相當耗時，若有變動就需花大量時間重新設定分析。因此，本論文利用馬達各參數對損失及轉矩特

性的關係建立遺傳演算法(Genetic Algorithm, GA)之適應函數尋最佳解後，再投入有限元分析軟體進行運算，以使馬達設計能更加快速且跳脫經驗法則在不增加馬達體積下，同時提升馬達效率、啟動轉矩及最大轉矩並改善轉矩漣波。最後，本論文多目標最佳化設計一4HP之三相鼠籠式感應馬達，除以模擬驗證所提多目標遺傳演算法最佳化設計方法之可行外，並實驗驗證所提遺傳演算法於三相鼠籠式感應電動機之多目標最佳化設計之有效性與正確性。