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short-term scheduler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
國立臺北科技大學 電子工程系 林信標所指導 高士傑的 基於使用者狀態之第五代行動通訊網路切片技術 （2021），提出short-term scheduler關鍵因素是什麼，來自於第五代行動通訊技術(5th generation mobile networks, 5G)、行動通訊(Mobile Communication)、網路切片(Network Slicing, NS)、基站(Base Station, BS)、吞吐量(throughput)、使用者連接滿意度(User Satisfaction)、比例公平演算法 (Proportional Fairness, PF)、排程演算法(First Come First Serve, FCFS)、優化 網路切片(Proposed Network Slicing, PNS)。
而第二篇論文元智大學 資訊管理學系 禹良治所指導 陳維宗的 應用輿情分析技術於投資市場趨勢關聯之研究 （2020），提出因為有 自然語言處理、情感分析、詞向量、機器學習、深度學習、卷積神經網路、長短期記憶模型的重點而找出了 short-term scheduler的解答。
除了short-term scheduler，大家也想知道這些：
基於使用者狀態之第五代行動通訊網路切片技術
為了解決short-term scheduler 的問題，作者高士傑 這樣論述：
在第五代行動通訊技術(5th generation mobile networks, 5G)發展下，行動通訊(Mobile Communication)相關之設備將大幅成長，行動通訊設備大量增加中，行動通訊的傳輸效能對營運商的服務影響非常大。而影響營運商行動通訊傳輸效能的原因之一是營運商在建置基站(Base Station, BS)及基站範圍內之使用者，在基站覆蓋範圍內不同設備的使用者狀態會導致傳輸效能影響，且增加基站的負擔，因此本論文透過網路切片(Network Slicing, NS)來解決行動通訊服務品質及傳輸之問題。本論文藉由營運商提供之基站範圍來做網路切片的技術，並提高大量使用者狀
況下的基站吞吐量(throughput)，以及使用者連接滿意度(User Satisfaction)。並且比較了比例公平演算法(Proportional Fairness, PF)、排程演算法(First Come First Serve, FCFS)及所提出的優化網路切片(Proposed Network Slicing, PNS)模型演算法，以利營運商建置基站時調整參數，並從而改善使用者連接滿意度。實驗結果顯示本論文提出的演算法，在大量使用者下能得到更好的連接滿意度及基站平均吞吐量。本論文的網路切片模型可協助營運商了解在不同使用者數量下每個演算法模型的效能，並透過調整基站建置的參數，減少使
用者連接滿意度下降及提高基站平均吞吐量。
應用輿情分析技術於投資市場趨勢關聯之研究
為了解決short-term scheduler 的問題，作者陳維宗 這樣論述：
在這投資市場越來越火熱的情況下，大部分的人都想進入市場獲取利益，但在這群人中對於相關的財務知識卻是相對較少的。其知識的吸收大部分來自於資訊爆炸的社群媒體上，各式各類的金融資訊毫無過濾的直接向投資者襲捲而來，甚至於討論論壇中，投資者的情緒言論也會影響新加入投資者的決策方向。因此，網路財經相關文本及情緒分析與各類金融商品的投資資訊相關性在近年的研究議題上十分熱門。 在此類的研究中，以使用自然語言處理領域的情感分析技術量化投資者心理最受研究者的青睞。從字詞的分析進而探討到句子的分析，再從句子的分析進而到前後文的分析，每進一階段的分析，就更為複雜。過去的情感分析多為離散型分析，但近年出
現基於維度型的分析，更能去強調情感的強度，其將情感詞轉換為連續的情感稱為 Valence (代表情感的正負程度)，並建立字典後進行文本的情感計算，進而再用機器學習去預測未來可能的情況，以利當下投資者的策略輔助。 本論文利用網路爬蟲蒐集財經相關的文章標題，透過前處理及人工標記，建立一個中文財經語料庫，並使用詞向量組合、卷積神經網路 ( Convolutional Neural Network，CNN )、長短期記憶模型 ( Long Short-Term Memory， LSTM )、雙向長短期記憶模型 ( Bi-directional Long Short-Term Memory，BiL
STM ) 來對財經文章進行預測，並評估模型效能。