Getac的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

另外網站Getac Rugged Solutions - YouTube也說明:Following its popular predecessor's success, the next-gen #Getac #F110 #ruggedtablet, featuring numerous design and technical specification improvements, ...

國立臺灣科技大學 管理研究所 張順教所指導 唐正吉的 強固型筆記型電腦代工廠P公司之競爭策略分析 (2019),提出Getac關鍵因素是什麼,來自於Smirk Curve、WITS、PBI、AR、CTO、TAA。

而第二篇論文輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士班 黃孝雲所指導 謝易霖的 高維度即時股價深度學習預測模型之混合式維度降低法 (2017),提出因為有 特徵選擇、特徵提取、隨機森林、自動編碼器、改變點偵測的重點而找出了 Getac的解答。

最後網站Getac | Absolute則補充:Getac builds devices with Persistence by Absolute embedded into the firmware. How Persistence Technology Works. Persistence is ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Getac,大家也想知道這些:

Getac進入發燒排行的影片

強固型筆記型電腦代工廠P公司之競爭策略分析

為了解決Getac的問題,作者唐正吉 這樣論述:

None, This is a purely English-base thesis

高維度即時股價深度學習預測模型之混合式維度降低法

為了解決Getac的問題,作者謝易霖 這樣論述:

現在的台灣,薪水已經越來越難以支撐開銷,為了獲得更多可自由支配的金錢,投資股票變成大多數人的選擇。股票的價格變動與不可預測的訊息或難以發現的複雜關係有所影響,因此需要考慮的變數非常多,若能有好的降低維度的方式得到真正影響價格變動的特徵,就能比別人更快更精準的判斷股價的走勢以獲得更好的報酬。因此本研究使用台灣股市交易的即時資訊、歐美及亞洲部分指數及台灣證券交易所中三大法人與融資融券相關的資料當中全部共853個變數,並利用自動編碼器降低維度針對目標股聯發科、神基以及中信金三支股票的價格進行預測,但是自動編碼器的維度降低並未考慮到對於反應變數的影響,因此本研究提出加入隨機森林搭配改變點偵測的方法進

一步對於自動變碼器的結果進行篩選。經實證結果顯示利用自動編碼器降低維度,再使用隨機森林搭配改變點偵測相較於使用全部變數和僅使用自動編碼器皆可以得到更低的均方根誤差。