csi商業的問題，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

神探的科學：毒理學、指紋辨識、臉部重建、鑑識彈道學、血液、DNA分析，最完整鑑識調查技術，長銷20年。

為了解決csi商業的問題，作者BrianInnes 這樣論述：

　　收錄超過200張現場微物跡證照片與插圖，一百多個真實犯罪案例研究： 　　O. J.辛普森（殺妻案）、跨州連環殺手、同志連環殺手、 　　洛克比空難爆炸案、大學航空炸彈客，倫敦格蘭菲塔火災受害者身分辨識……。 　　 　 　　◎一個人遭到割喉，他殺還是自殺？從切口和皮膚鬆緊判斷。 　　◎一具骷髏，能給出什麼訊息？身材、性別、年齡，甚至種族，都能推測出來。 　　◎血液噴灑有6種：滴落、飛濺、噴濺、淌血、擦抹和拖曳，鑑識專家能還原現場。   　　作者布萊恩受過科學家培訓，在轉向專業寫作前是名生化研究員。 　　自1966年便開始發表有關鑑識科學的文章，2014年去世前， 　　著作超過40本，包括《

連續殺人犯》、《犯罪心理剖繪檔案》等。   　　本書首度出版於2000年，這20年來，是鑑識人員與戲劇、小說作家必讀經典， 　　現在再度推出二版（也就是你現在看的這一版）， 　　從毒理學、指紋辨識、臉部重建、鑑識彈道學、自動生物特徵識別系統（ABIS） 　　和DNA分析等領域， 　　帶你再次領略：如果沒有鑑識科學，現代犯罪都難以破案。   　　◎鑑識專家如何判別自殺，和偽裝成自殺的他殺？   　　面對一具看似上吊的屍體，怎麼確定是真自殺， 　　還是被勒死後，凶手再把繩子繞過屋梁，把屍體拉起來？ 　　鑑識專家會檢查繩索纖維，看看有沒有「拉動」的痕跡； 　　因為真正的自殺，繩子會被身體的重量扯緊，

如此狀態下的斷面會更規則。   　　相反的，背後割喉、絲巾勒殺……你以為的他殺，也可能是自殺。 　　1945年，有名男子被繩子綑綁、陳屍水中， 　  警察以為是他殺，後來發現男子齒縫有小段繩線，是他手嘴並用再投水自殺的。   　　◎死者是誰？骨架推論身形，凶手是誰？齒痕也能成鐵證：   　　若死者已成骨骸，怎知其身分？骨頭會告訴你答案。   　　1972年發生的同志連環殺手案（凶手至少拐騙殺害了33名男孩）， 　　鑑識專家從某具骷髏的肩胛骨關節形狀判斷為左撇子， 　　而失蹤者中，就有一名左撇子。   　　齒痕也能協助破案。1978年美國跨州連環殺手案， 　　一名死者臀部出現凶手的咬痕，經比對，

　　凶手的牙齒排列狀態與該牙印完全相符，成了定罪鐵證。 　　 　　聲音再像，聲紋也不會一樣。1966年，一對情侶檔性侵勒斃了一個10歲的小女孩， 　　而凶手變態錄下的行凶音檔，不只讓案件罪證確鑿，還確定了受害者的死亡時間。   　　還有，除了認臉，也能推測出真凶的心理剖繪。 　　1940年，紐約瘋狂炸彈客開始四處放置炸彈，他的罪犯側寫顯示： 　　「他應該會穿著雙排扣西裝，而且扣子扣得整整齊齊」， 　　而他被捉到那天也的確如此。   　　毒理學、指紋辨識、臉部重建、鑑識彈道學、血液、DNA分析等， 　　本書長銷二十多年，是最完整的現代鑑識調查技術指南。   名人推薦   　　中央警察大學刑事警

察學系教授兼科學實驗室主任／白崇彥（專業審定） 　　臺灣鑑識權威、前臺北市刑事鑑識中心主任／謝松善（阿善師） 　　YouTube頻道「異色檔案」／DK、Di掃

csi商業進入發燒排行的影片

以機器學習模型結合市場資訊之價格預測系統 - 以半導體市場為例

為了解決csi商業的問題，作者許子敬 這樣論述：

定價策略在商業業務管理中扮演極重要的角色，越來越多的企業渴望更快速地做出最符合市場的決策，而隨著人工智慧與機器學習風潮興起，業界開始關注如何運用人工智慧與機器學習建立準確且自動化的價格預測系統。價格的波動性，在市場交易面上格外被大家重視，價格變動性相對大的產業在價格的制訂上勢必得格外謹慎，而半導體產業則屬於價格波動性相對大的產業。在半導體產業中，各家公司的定價策略就顯得十分之重要，本研究以記憶體價格為例。本研究之目的是透過機器學習演算法，開發更精準的自動化價格預測模型，而本研究提出之模型主要是運用一種機器學習模型―多層感知機（MLP Model）來進行模型的訓練，並加入十個產品共160天的歷

史價格、四個具指標性之股市資訊、以及半導體產業相關新聞三個面向市場資訊，藉此建置四個價格修正模型來改善預測結果。機器學習訓練出合適的模型特徵和調整最佳參數，透過本研究提出之修正模型，達到修正時間序列SMA模型的效果，提供更精準的價格預測，以執行更符合市場的訂價策略。從研究結果發現，對於DRAM產品線，模型一的模型修正成功率平均為57.04%；模型二的模型修正成功率平均為50.37%；模型三的模型修正成功率平均為50.37%；模型四的模型修正成功率平均為55.56%。而NAND Flash產品線，模型一的模型修正成功率平均為8.15%；模型二的模型修正成功率平均為6.67%；模型三的模型修正成功

率平均為7.41%；模型四的模型修正成功率平均為8.15%。整體而言，模型修正成功率越高，MAPE下降率也會越大。針對價格波動性較大的階段，研究結果不僅表明機器學習模型可做到記憶體的價格預測，且透過加入多種類型的市場資訊，將更能夠改善價格預測的精準度，可以提供定價策略的決策者一個準確且客觀的參考。

從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書

為了解決csi商業的問題，作者龔正,吳治輝,閆健勇 這樣論述：

全方位Kubernetes權威指南 多年累積精華內容，涵蓋最新特性、應用 　　Kubernetes是由Google開源的容器集群管理系統，為容器化應用提供了資源調度、部署運行、服務發現、擴縮容等一系列功能。Kubernetes也是將「一切以服務（Service）為中心，一切圍繞服務運轉」作為指導思想的創新型產品，它的功能和架構設計自始至終地遵循了這一指導思想。構建在Kubernetes上的系統不僅可以獨立運行在物理機、虛擬機集群或者企業私有雲上，也可以被託管在公有雲上。 　　本書總計12章，分別講解Kubernetes的基本概念、實踐指南、核心原理、開發指南、網路與儲存、運行維護指南、新

特性演進等內容，在生產環境中可能出現的問題，舉出了大量典型案例，比如安全設定方案、網路方案、共用儲存方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等，具有很強的實戰指導意義。 　　本書的內容也隨著Kubernetes的版本更新不斷完善，目前涵蓋了Kubernetes從1.0到1.19版本的主要特性，努力為Kubernetes使用者提供全方位的Kubernetes技術指南。 　　【適合讀者群】 　　本書目標讀者範圍很廣，有些大專院校也採用了本書作為參考教材。 　　考慮到Kubernetes的技術定位，以下讀者適合購買和閱讀本書： 　　．資深IT從業者 　　．研發部門主管 　　．架構師

（語言不限） 　　．研發工程師（經驗不限） 　　．運行維護工程師（經驗不限） 　　．軟體QA和測試工程師（兩年以上經驗） 　　．以技術為主的售前工作人員（兩年以上經驗） 專業推薦 　　中國移動資訊技術中心研發創新中心（平台能力共用中心）副總經理 張春

機器學習結合波動聚集分析之投資策略實證研究

為了解決csi商業的問題，作者李強 這樣論述：

量化投資和機器學習在大數據時代充分展現了其獨特的優勢和魅力，兩者結合更是如虎添翼。機器學習不僅可以彌補量化投資的短板，還可以為量化投資的發展提供新的思路和方向。本文主要研究是否可以通過機器學習算法進行因子合成，以及該方法是否比傳統方法更有效。選取波動率、年化收益率、最大回撤、信息比率、夏普比率等評價指標進行因子分層回測結果的對比分析。本文認為機器學習算法對量化投資和股票預測具有一定的重要性影響，為投資者的決策提供可行的解決方案。另外，本文詳細介紹了波動聚集現象和金融時間序列模型。然後本文將波動聚集性作為因子加入到策略的機器學習部分進行應用，以原策略為對照，並對回測結果進行詳細對比分析。綜上可

見，波動聚集現象的實際應用是值得研究的，這樣可以提高量化策略的性能和穩健性，同時對波動聚集現象的應用和發展提供了新想法。本文對 XGBoost 算法和量化投資中的波動聚集現象進行了研究和改進，為滬深 300 股票市場的量化投資者提供了一個新觀點。