長榮減資算法的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 長榮減資算法

另外網站減資會讓股價噴出？超大利多趕快進貨？聽故事學財報EP14 ...也說明：如果長榮在減資的前一天收盤價剛好100元，減資那天，因為「股票的市值不能變」的關係，股票價格會變成235元，計算如下：.

國防大學管理學院 資訊管理學系 余丁榮、陳良駒所指導 陳首次的 以5W為基礎之軍事新聞檢索 （2011），提出長榮減資算法關鍵因素是什麼，來自於知識本體、文件分群、自動新聞摘要、圖像檢索。

而第二篇論文國立勤益科技大學 工業工程與管理系 黃美玲所指導 徐永諺的 應用資料探勘分類技術預測胎兒窘迫 （2010），提出因為有 胎兒窘迫、判別分析、決策樹、主成份分析、類神經網路的重點而找出了 長榮減資算法的解答。

最後網站長榮減資60%，利多？利空？ - Mobile01則補充：長榮減資 60%，退還現金6元/股，如以今日收盤價158來計算，（158元－6元）／40％＝380元，減資後第一天的平盤參考價調高為380元，比去年萬海狂飆的 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了長榮減資算法，大家也想知道這些：

以5W為基礎之軍事新聞檢索

為了解決長榮減資算法的問題，作者陳首次 這樣論述：

隨著網際網路的快速普及資訊技術的不斷創新，網際網路已逐漸成為獲取資訊不可或缺的來源之一，亦使得電子新聞成為了人們獲取新知及了解時事的最佳工具。現行有關新聞檢索的研究常因檢索字詞語意或概念的擴充，雖提昇新聞檢索的準確率與召回率，卻衍生出資訊處理量暴增的問題。另一方面，新聞分類雖有助於新聞檢索的聚焦，卻也造成新聞的分類結果，未能盡符檢索者的期望。本研究以各電子報之軍事新聞為資料來源，藉中研院開發之中文斷詞系統識別出資料來源所包含之文件字詞集，並將之建構為一知識本體，期經由字詞語意的擴充，提昇新聞檢索的準確率與召回率；另採用TF-IDF來計算字詞的權重值，以有效挑選出代表該篇新聞的特徵字詞；其次，

在文件聚類上，除提出檢索者容易識別的人、事、時、地、物類別，來取代複雜而模稜兩可的新聞分類，減少專家或分類演算法與檢索者分類認知上的歧異外，另根據字詞語意、詞性及權重值將新聞予以分群並賦予一屬性字詞，加強具共同屬性內容之新聞檢索；對於因語意擴展致使召回新聞量暴增的問題，利用資訊增益來刪減資訊量較低的新聞事件，減少召回新聞的處理時間；此外，以統計方法計算字詞權重，摘選出權重較高的語句自動為新聞文件產生摘要。最後，透過文字註解的方式對圖像做描述及註記，提供使用者找出與之概念相關的圖像，並建構一套軍事新聞檢索平台。

應用資料探勘分類技術預測胎兒窘迫

為了解決長榮減資算法的問題，作者徐永諺 這樣論述：

胎兒窘迫是指胎兒在母體內因急性或慢性缺氧而危及健康與生命，會造成新生兒的自主神經系統受損，而產生腦性麻痺的後遺症，若長時間缺氧甚至會導致胎兒窒息死亡，胎兒窘迫通常使用產前心率記錄圖觀測胎心率的變化以判斷是否有胎兒窘迫的現象發生。資料探勘是針對大量的資料進行處理，以得到存在於資料中的知識。因此本研究應用資料探勘的分類技術建構模型，並對產前心率記錄圖資料進行分析，以達到輔助臨床醫生診斷胎兒窘迫的目的。所使用的分類技術包含判別分析、決策樹及倒傳遞類神經網路，並將其結果相互比較，其中倒傳遞類神經網路在隱藏層中，使用不同的神經元個數並搭配不同轉換函數的組合，並搭配主成份分析縮減資料維度。判別分析所獲得

分類準確率為82.03%；決策樹模型所獲得之分類準確率為86.36%；而使用連續型變數資料、所有變數資料及萃取之主成份建構倒傳遞類神經網路模型，所獲得之最高分類準確率分別為96.65%、97.70%及97.29%，期望可使用所建構之分類模型有效預測胎兒窘迫的發生。

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