mfi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

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決mfi的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 　　很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節

息息相關。 　　要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 　　【精采內容】 　　✪金融資料的取得 　　✪技術指標的介紹及計算 　　✪K線型態的圖片說明 　　✪金融圖表的繪製 　　✪交易績效的介紹及計算

　　✪交易訊號漲跌的統計模組 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 　　靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 　　✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機

mfi進入發燒排行的影片

低密度 PMMA 奈米泡材的製備和表徵

為了解決mfi的問題，作者Nigus Maregu Demewoz 這樣論述：

摘要由於其優異的性能，奈米泡材是一種有前景的新材料。本研究使用批式發泡來製造以 CO2 作為發泡劑的低密度奈米多孔泡材。低密度奈米多孔泡材是高性能隔熱的絕佳選擇。然而，製造低密度奈米多孔泡材非常具有挑戰性。降低奈米孔泡材密度的一種方法是引入微米泡孔並製造雙峰泡材結構。目前已知雙峰泡孔結構可提供獨特的物理特性並有助於降低相對密度。本研究提出了一種通過混合不同分子量的 PMMA 來創建雙峰微泡孔/奈米泡孔結構的簡單方法。將微型氣泡引入均勻的奈米孔結構可能是降低泡材密度的一種方法，並且可能不會影響某些特性。除了雙峰結構之外，還觀察到從超微孔結構到奈米孔結構的轉變，從閉孔結構到開孔結構。這些轉變可能

與非纏結 PMMA 含量的弛豫時間和重量百分比有關。雙峰奈米孔或開孔結構的形成可以通過粘彈性特性，例如弛豫時間來預測。降低奈米孔泡材密度的另一種方法是使用高效成核劑增加孔密度並降低支柱分數。在本研究中，將聚甲基丙烯酸甲酯 (PMMA) 與三種不同硬度的熱塑性聚氨酯 (TPU) 混合，以研究 TPU 對奈米孔結構和泡材密度的影響。 TPU 的黏度控制了共混物的奈米結構。將 2 wt% TPU 與 PMMA 混合產生了一個分散良好的體系，最小的 TPU 粒徑小於 100 nm。 CO2 吹製的奈米孔泡材具有新的花束狀結構，孔密度為 1016 cells/cm3。這些 TPU 奈米粒子的成和效率可高

達 3674 倍。成核效率的意外增加可能是由於 TPU 顆粒分散良好。如此高的成核效率產生了開孔結構，其中支柱體積的比例降低並顯著降低了泡材密度。我們可以製造出相對密度小於 0.2 且平均孔徑小於 100 nm的奈米孔泡材。在 PMMA 中添加 2 wt% 的 TPU 可使相對密度降低 32.26%，從 0.31 到 0.18。

沸石分子篩與催化：合成、反應和應用

為了解決mfi的問題，作者（捷）伊里爾·扎卡等 這樣論述：

催化技術是現代石油煉製和石油化工的核心技術，催化劑是催化技術的核心，而沸石和分子篩是大多數石油化工催化劑的重要組成部分。本書共分26章，從理論和應用兩個層面介紹了沸石   分子篩的新研究進展、新技術和新方法，涵蓋了多孔材料領域近出現了其他新的研究成果，以及在環境保護、污染控制、綠色化學、生物質轉化等領域新應用成果。   本書適用於從事催化劑研究、設計、開發的技術人員和管理人員閱讀，也可以作為高等院校相關專業師生的教材或參考書。

融合彩色影像與點雲外型內文特徵之行人偵測方法

為了解決mfi的問題，作者張立德 這樣論述：

行人偵測是高級輔助駕駛系統（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS）中一項重要的功能。而近年來，有關行人偵測的研究中，混合圖像與點雲的方法成為了一個熱門的研究方向，因此本論文提出了一種結合二維影像和點雲的行人偵測方法。主要是利用深度學習網路在影像中偵測行人，再將二維影像中的候選區域投影至點雲空間中形成3D候選區域，之後在3D候選區域中得到候選物件並抽取其三維外型特徵，再使用形狀上下文 (shape context matching) 近一步辨識候選物體。本論文所提出的方法其具體步驟為: (一) 先以YOLOv4檢測出二維影像中行人之感興趣區域 (Reg

ion of interest, ROI)；(二) 在點雲中將地面點去除，以降低後續要處理的非必要點雲數量；(三) 再把二維影像中的ROI投影到點雲空間，形成3D ROI；(四) 對3D ROI 內的點雲做分群取得以取得候選物件；(五) 計算3D ROI內的候選物件的外型內文，並與行人模板庫比對，剔除辯識錯誤的ROI；(六) 輸出剔除後的ROI結果。本論文實驗使用KITTI資料集的點雲和彩色影像資料，取其中5個子資料集作為實驗數據。而在以YOLOv4作為對比的實驗結果中，其整體測試結果為: 精確度為69.43%，準確率為86.49%，而F1-Score為81.96%，這三個部份都略高於YOLO

v4，召回率則低於YOLOv4為77.87%。