Mu stock price today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

以人工智慧為基礎建構加權股價報酬指數預測系統

為了解決Mu stock price today的問題，作者蘇文良 這樣論述：

隨者網路世界的時代的來臨，投資人在處理投資資訊的時候對於網路上的消息的關注程度也越來越高，舉凡像是報章雜誌、網路投資專家的影片等都是人們獲取資訊的管道。然而每個人對於資訊的反應是不相同的，這綜合起來的情緒可以很大程度的影響股票市場的走勢(如 1929 大蕭條、2008 金融風暴)。因此如何能夠分析市場情緒便是一個很值得研究的課題。現今研究股票市場的論文中大多對於單一類股的股票或是加權指數的預測研究較多，然而這可能很難反應市場上真正的情況，因此本研究想要研究現今少人關注的由台灣證券交易所所編制的加權股價報酬指數，討論他是否能預測，並且對於未來投資方面能有所助益。為了能夠預測，本論文使用了長短期

記憶演算法(LSTM)來進行預測以及評估最後的結果，然而模型本身是一個黑盒子，要能夠讓人相信預測的結果，除了一般常見的精準度評估以外，我們需要一窺黑盒子內部的構造。於是本研究探討了 XAI(可解釋 AI)來解釋模型內部的狀況。

二維層狀PtSe2應用於偵測過氧化氫的電化學偵測器

為了解決Mu stock price today的問題，作者蔡亦亭 這樣論述：

近年來，因為活性氧類（Reactive Oxygen Species，ROS）引起的細胞老化以及對細胞的破壞而產生了大量的關注，開啟許多對偵測活性氧類的相關研究。許多研究應用了光譜法、化學發光法、滴定法和共振光散射測定等，而其中電化學法因為可以即時且快速地對ROS進行偵測而受到我們青睞，本研究選用電化學法來偵測ROS中常見的H2O2氧化還原反應，並且應用非酶類的電極來增加其穩定性，設計出一種簡便攜帶的裝置，可以快速且方便的對環境中的H2O2進行偵測。我們使用了新型過渡金屬二硫化物（Transition Metal Dichalcogenides, TMDs）-二硒化鉑（Platinum di

selenide，PtSe2），利用化學氣相沉積法將其沉積在氧化銦錫玻璃板（Indium-Tin Oxide，ITO）上，形成二維結構的薄膜，並作為生物偵測器的電極。而二維結構的材料因為擁有良好的導電率及開關比，因此相當適合作為生物偵測器的電極。並促成了我們選用該材料的動機。本論文將以PtSe2/ITO作為三電極系統之工作電極，並應用其為電化學催化生物偵測器，透過循環伏安法以鑑定其反應機制、微分脈衝伏安法可以得到最佳的偵測極限、安培檢測法則可以快速得知其對偵測物的選擇性。總體而言，使用電化學系統進行偵測可以得到很低的偵測極限以及對H2O2有良好的偵測選擇性，另外可以透過不同電化學方法的結合，推

測H2O2被偵測的過程。