函數公式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

EXCEL品質管理(二版)

為了解決函數公式的問題，作者陳耀茂 這樣論述：

　　改善是品管活動的核心，能時時改善，企業也才能時時進步，但改善不是口號，是要付出行動的，也就是說要有改善的工具，所謂的工欲善其事，必先利其器就是這個道理。統計方法就是很好的改善神器，對中高層人員來說或許不難，但對基層人員或初學者來說難免有些難以應用，因此，日本早先在日本科學技術連盟的主導下，產學合作整理出QC七工具，各行各業推行之後成效卓著，但QC七工具的規劃較偏於量性資料，後來有感於質性資料的分析也有其需要，不久之後，產學再次合作又整理出新QC七工具，這些工具的使用、活用確實使改善如虎添翼發揮甚大效用，致使日本的品質居於世界的領導地位。   　　實踐SQC需要具有能以統計的方式處理資料

的工具。此處所謂的工具是指在電腦上操作的資料解析用軟體。資料解析用軟體有統計軟體如SPSS、SAS等與表格計算軟體如EXCEL。SPSS、SAS等這些軟體的強項是較偏向量化數據，但對質性的圖形或表格顯得無力感，然而EXCEL此軟體是圖形或表格製作的強項，因此能活用EXCEL不但可以分析量性資料，對於質性資料的製作也能發揮神奇功效。   　　本書是介紹使用表格計算軟體EXCEL來實踐SQC的一本品質管理專門書，所設想的讀者是想學習EXCEL用於製作圖表以及想將EXCEL用於實踐品質管理的人作為對象。   　　本書的特色是將QC七大手法與新QC七大手法的計算，均利用EXCEL來製作，對於討厭利用手

來計算的人來說是非常有助益的，而且對日後公司中舉辦品管發表會時，想要製作圖表的人來說，更是如虎添翼方便不少。

函數公式進入發燒排行的影片

基於卷積神經網路影像識別之草藥辨識系統之設計

為了解決函數公式的問題，作者洪任德 這樣論述：

中草藥種類繁多，自古來廣泛應在保健或治病，但誤用或用錯則會傷身，嚴重一點甚至致命；中草藥辨識對於中醫新手或是消費者而言非常重要。本研究利用機器學習建立類神經網路模型，協助草藥使用者辨識草藥種類，避免因誤用造成對身體健康的危害。本論文透過裝置鏡頭圖型擷取草藥影像，依照草藥種類進行分類並透過前置處理收錄草藥特徵建立資料集，提高識別特徵的成功率。本研究以Python語言為開發工具，以Tensorflow為骨幹，並使用Keras程式庫模組架設一個類神經網路模型的訓練平台。本研究使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network; CNN)做圖型識別(Pattern Recog

nition)，建立中草藥的影像模型，使用相機接收影像圖片拍照儲存，再將儲存的圖檔的路徑，經由Keras程式庫建構神經網路訓練平台進行圖型識別的訓練，經由訓練後產生出模型，再與鏡頭結合做圖型的動態辨識進行偵測與識別鏡頭當下的藥草的類別，經由動態圖型偵測後的草藥影像資料會回傳與模型中的中草藥比對做出判斷後並告知使用者識別的草藥名稱並標示該草藥存放在藥櫃的位置等功能。使用者可以透過拍照將欲進行識別的圖檔輸入到中，系統將快速的進行判斷並告知使用者相關資訊。

數學(第二版)

為了解決函數公式的問題，作者張文亮,王偉弘,鄔正豪 這樣論述：

　　本書因應最新108課綱造成數學學分數減少而設計編寫，在既有的學習架構下，讓學生既能學到基本的數學知識，又能減輕在數學學習上的壓力。全書共計十二章，內容包括集合、數論、方程式、函數與直線方程式、數列與級數、排列組合、機率、統計、邏輯思維與運算、不等式、指數與對數、三角函數，並在書末附錄一章醫護數學，以因應醫護專校授課需求。 　　各章章末在習題之前列出該章公式複習總整理，方便讀者快速複習，並於作答習題時加以應用。另外，書末附錄各章習題解答，讀者做完習題可以立即對照檢查自己答題是否正確，並即時更正，提高學習成效，也適合自學讀者做為基礎數學參考書。 　　第二版主要修正題目的

準確度，希望能讓讀者更迅速掌握學習數學的技巧，也讓本書更適合教師授課與學生使用。  

強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用

為了解決函數公式的問題，作者高博華 這樣論述：

人工智慧試圖讓電腦像人類一樣的思考，使得機器可以根據所收集的資訊，模擬人類的決策，不斷自我調整與進化。近年來由於DeepMind AlphaGo 和OpenAI Five 等成功案例的出現，使得深度強化學習受到大家的重視，相關的技術發展也廣泛應用於金融詐騙偵測、零售採購預測、醫療、軍事、能源…等領域。強化學習技術可應用在電腦遊戲上:首先，透過對遊戲環境的觀察取得資訊;其次，決定採取的步驟並執行;再來則是針對採取步驟後獲得此遊戲的回饋報酬是正向或負向，以及報酬程度的大小，調整決策後採取下一個步驟，並再次考量此步驟獲得的回饋報酬的方向與程度，再次調整決策後採取下一個步驟，如此不斷調整以追求在電腦

遊戲中獲得最多的獎勵回饋。強化學習亦可應用於金融市場股票交易:就像遊戲玩家在股市這個遊戲環境裡，透過對某些特定的股票執行[買、賣、不買不賣]三個動作，盡量獲得最多的報酬。本研究使用Open AI的開源框架當作開發平台，使用PPO2演算法訓練交易代理人Agents進行股票交易操作。在股票市場環境的取樣上，採用了自2006年至2022年2月，美國股票市場的各產業類型代表性股票，每個交易日開盤、收盤、日中最高、最低價格、成交量資料，加上技術指標，作為取樣1。另加上美國主要市場指數、貨幣供給總額M1&M2、波動率指數(VIX)、10年期公債殖利率、美元指數等各市場指數與總體經濟指標資料，作為取樣2。並

以最後兩年的資料作為測試驗證，其餘作為訓練使用。我們讓Agent在「無總經指標」與「有總經指標」的資料集分別訓練後，分別進行三次的測試，再將三次的測試績效報酬率的算術平均數拿來比較，採用平均年化報酬率(即期末增加或減少的資產除以期初資產)的差異，探討增加的各市場指數與總體經濟指標，對交易代理人Agents交易股票之報酬率差異進行分析評估。股票標的選擇了在美國股票市場掛牌，交易量較大或較具代表性的10家企業，包括資訊科技、金融服務、健康照護、週期性消費(零售商、汽車與零組件製造、餐廳、旅遊服務業者等)、防禦型消費(家居、飲食、包裝、煙草、個人產品等製造商、教育訓練服務業者等)、能源、工業、基礎材

料(包括原物料探勘、開發、加工、精煉成為製成品)等八個產業：Apple Inc. (AAPL)、Micro Soft Corp. (MSFT)、J.P. Morgan (JPM)、Johnson & Johnson (JNJ)、United Health Group Inc. (UNH)、Home Depot Inc. (HD)、Walmart Inc. (WMT)、Exxon Mobil Corp. (XOM)、Union Pacific Corp. (UNP)、BHP Group Ltd. (BHP)。實驗結果如下：在D1的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔

股票操作績效年報酬率合計約為408.22%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的十檔股票的操作績效合計約為434.57%，總報酬率約減少了26.35%，亦即減少了6.06%的原始報酬。在D2的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔股票操作績效年報酬率合計約為124.76%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的10檔股票的操作績效合計約為124.15%，總報酬率約增加了0.61%，亦即增加了0.49%的原始報酬。整體而言，依據實驗設計的環境、演算法與兩類資料集進行實驗的結果，我們觀察到實驗所增加的各市場指

數與總體經濟指標等環境參數項目，對Agent加以訓練後沒有讓Agent的股票投資操作績效更好。可能的原因有：股價與各項指標在變化的方向、持續性、幅度上的相關性不高。或是單一股票價格與成交量的變化，在各個時間區段對各市場指數與總體經濟指標的敏感度差異有可能並不十分一致。另外也可採用例如MlpLstmPolicy、CnnPolicy…等不同的Policy進行交易、或是交易過程中對於投資部位大小的控制、標的風險值與波動率的影響、交易策略的選擇與適用、投資過程中累積損益的變化與穩定性…等，未來都值得我們進一步研究探討其帶來的效益。