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育達科技大學 資訊管理所 張毓騰、張鴻騰所指導 賴潔瑩的 機器學習和深度學習應用於利潤極大化的產品規劃 (2021),提出tr40主機板關鍵因素是什麼,來自於產品規劃、機器學習、深度學習、神經網路、簡單貝式、J48、SMO。

而第二篇論文國立彰化師範大學 電機工程學系 魏忠必所指導 張嘉峻的 加密貨幣挖掘效能評估比較之研究 (2021),提出因為有 比特幣、以太幣、挖礦軟體、測試與比較的重點而找出了 tr40主機板的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了tr40主機板,大家也想知道這些:

機器學習和深度學習應用於利潤極大化的產品規劃

為了解決tr40主機板的問題,作者賴潔瑩 這樣論述:

全球競爭的態勢日趨激烈,企業無不絞盡腦汁使出渾身解數,企圖甩開對手脫穎而出,使用的方法從資源的整合,包括垂直整合、水平整合和跨域整合,到商業模式的創新、服務的創新和產品的創新。這些策略其實都簡單易懂,使用的流程也大同小異,所有稍具規模的企業都在採用,但是產生的效果卻都不一樣,其原因就在於執行的過程,參雜了很多人為的判斷,就是這些人為的決策品質,造就了企業的興衰成敗。其中的產品創新被多數企業做為競爭的主要策略,產品創新的成本非常高,但是成功率卻非常低,原因是企業常常推出不被市場接受的產品,因為企業將模糊的市場現象,錯誤解讀為具有潛力的產品機會。為了解決這樣的問題,本研究提出一個三階段的方法,協

助企業進行模糊前端的產品規劃。第一階段使用機器學習進行產品的外部市場評估,第二階段使用深度學習進行企業的內部能力評估,第三階段使用數學規劃進行利潤最大的產品組合選擇。第一階段使用機器學習的三種演算法篩選具有市場競爭力的產品規劃案,演算法包括簡單貝式演算法、J48演算法和SMO演算法。第二階段使用深度學習的神經網路演算法,從第一階段的結果再過濾出企業內部能力可以勝任的產品機會。最後第三階段使用數學規劃從這些產品機會當中,挑選出一組可以為企業創造最大整體利潤的產品。研究最後針對數學規模式進行敏感度分析,探討在預算上限和產品成功率下限產生變化時,對整體利潤和產品的影響。結果顯示本研究所提的方法,確實

可以系統化、科學化、智慧化的協助企業進行利潤和成功率極大化的產品規劃。

加密貨幣挖掘效能評估比較之研究

為了解決tr40主機板的問題,作者張嘉峻 這樣論述:

由於比特幣價格在 2017 年開始迅速成長,帶動其它加密貨幣的發展,其中以太幣的發展最被看好,當礦工們發現以太幣挖礦有利可圖,以太幣挖礦成為一種新興產業,但是如何挑選最適合自己的以太幣挖礦軟體,成為這個行業的重要課題。本研究將 6 種主流的以太幣挖礦軟體,針對平均算力、耗電量、穩定性和開發者抽成進行測試與比較,列出這些挖礦軟體的優勢和劣勢,根據這些結果,讓新進以太幣礦工參與挖礦活動時,能清楚知道自己的需求,根據不同的需求,挑選不同的以太幣挖礦軟體時,就能夠更簡單的參與挖礦活動,這是本論文最主要的貢獻。