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21	π電子物質の光学応答に関する研究田中, 駿介 24 November 2017 (has links) 京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(理学) / 甲第20751号 / 理博第4327号 / 新制\|\|理\|\|1621(附属図書館) / 京都大学大学院理学研究科化学専攻 / (主査)准教授渡邊一也, 教授林重彦, 教授寺嶋正秀 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Science / Kyoto University / DGAM 有機分子集合体グラフェン励起子プラズモン時間分解分光 400
22	MPP6によるヒト核内エキソソーム複合体の活性および基質特異性の制御機構藤原, 奈央子 23 March 2023 (has links) 京都大学 / 新制・論文博士 / 博士(生命科学) / 乙第13551号 / 論生博第28号 / 新制\|\|生\|\|67(附属図書館) / 京都大学生命科学研究科統合生命科学専攻 / (主査)教授片山高嶺, 教授鈴木淳, 教授永尾雅哉 / 学位規則第4条第2項該当 / Doctor of Philosophy in Life Sciences / Kyoto University / DFAM 核内エキソソーム複合体 RNA分解 poly(A)⁺RNA凝集体複合体制御 460
23	ポリブチレンサクシネート・アジペート(PBSA)のコアバック式発泡射出成形プロセスによる発泡体作製とその気泡構造の制御キム, ドンホ 23 March 2022 (has links) 京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第23931号 / 工博第5018号 / 新制\|\|工\|\|1783(附属図書館) / 京都大学大学院工学研究科化学工学専攻 / (主査)教授大嶋正裕, 教授宮原稔, 教授佐野紀彰 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Engineering) / Kyoto University / DGAM マイクロセルラーフォーム生分解性ポリマー物理的発泡ポリマーブレンド発泡射出成形 500
24	カイコのインスリン様ペプチド(ボンビキシン)の生理的機能に関する研究溝口, 明 03 1900 (has links) 科学研究費補助金研究種目:一般研究(C) 課題番号:04640655 研究代表者:溝口明研究期間:1992-1994年度カイコインスリン様ペプチドトレハラ-ゼ分泌動態時間分解螢光免疫測定法モノクロ-ナル抗体 Metabolism Bombyxin 微量定量法 Trehalase Metamorphosis グリコ-ゲン代謝調節糖代謝トレハロ-ス Insulin-like peptide 血糖低下作用時間分解蛍光免疫測定法脂質代謝変態 Bombyx mori Fluoroimmunoassay glycogen 時間分解螢光イムノアッセイ
25	Co-movement in Market Liquidity Measures / 市場流動性指標之共動性劉鴻耀, Liu, Hung-Yao Unknown Date (has links) Abstract Undoubtedly, liquidity is one of the most popular topics of research among the academia for decades. However intuitively-clear it is, scholars and experts have always found it not only hard but vague to define and measure. Moreover, researches or methods concerning commonality in liquidity are proposed one after another. Most of these works attempt to document what lies beneath the commonality by offering industry-wide or market-wide explanations. Nevertheless, this paper adopts an exact multivariate model-based structural decomposition methodology developed by Casals, Jerez and Sotoca (2002) to analyze the co-movement in market liquidity measures in a totally different manner. Except for decomposing three well-known market liquidity measures, share volume, dollar volume and turnover rate, of the Taiwan Stock Exchange Capitalization Weighted Stock Index (TAIEX) into trend, cycle, seasonal and irregular components, we conduct advanced bivariate analysis to extract common components, visualize them, and make a comparison among them at last. Evidence suggests that not only do these three liquidity proxies highly co-move with one another, but dollar volume seems to co-move slightly closer with share volume than with turnover rate. In the end, where this phenomenon, co-movement in market liquidity measures, accrues from is another long story and needs some further work not covered in this study. 共動性流動性時間序列分解 Co-movement Liquidity Time-Series Decomposition State-Space Models
26	詞彙向量的理論與評估基於矩陣分解與神經網絡 / Theory and evaluation of word embedding based on matrix factorization and neural network 張文嘉, Jhang, Wun Jia Unknown Date (has links) 隨著機器學習在越來越多任務中有突破性的發展，特別是在自然語言處理問題上，得到越來越多的關注，近年來，詞向量是自然語言處理研究中最令人興奮的部分之一。在這篇論文中，我們討論了兩種主要的詞向量學習方法。一種是傳統的矩陣分解，如奇異值分解，另一種是基於神經網絡模型（具有負採樣的Skip-gram模型（Mikolov等人提出，2013），它是一種迭代演算法。我們提出一種方法來挑選初始值，透過使用奇異值分解得到的詞向量當作是Skip-gram模型的初始直，結果發現替換較佳的初始值，在某些自然語言處理的任務中得到明顯的提升。 / Recently, word embedding is one of the most exciting part of research in natural language processing. In this thesis, we discuss the two major learning approaches for word embedding. One is traditional matrix factorization like singular value decomposition, the other is based on neural network model (e.g. the Skip-gram model with negative sampling (Mikolov et al., 2013b)) which is an iterative algorithm. It is known that an iterative process is sensitive to initial starting values. We present an approach for implementing the Skip-gram model with negative sampling from a given initial value that is using singular value decomposition. Furthermore, we show that refined initial starting points improve the analogy task and succeed in capturing fine-gained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic. 矩陣分解初始值自然語言處理神經網絡 Matrix factorization Initalization Natural language processing Neural network
27	重設型選擇權評價效率之加速方法－分解結合法張龍福 Unknown Date (has links) 選擇權的評價方式，一般可分封閉解（Closed-Form Solution）與數值方法（Numerical Method）兩大類。封閉解如Black-Sholes公式，其計算速度快，但缺乏彈性，例如無法評價美式選擇權及大部分的新奇選擇權；相反的，數值方法則是相當具有彈性，但卻會比較耗時。本文結合數值方法中的樹網模型，再輔以封閉解維持應有的彈性，加快計算速度，吾人將此方法稱之為分解結合法。 Ritchken（1995）的三元樹模型在評價重設型選擇權時，能解決由重設界限所導致非線性誤差之問題，故本文以Ritchken的三元樹模型結合歐式或美式公式解成為分解結合法，對多種的歐式以及美式重設型選擇權進行評價。本文首先，針對單期單價式與整段期間單價式的重設型選擇權，來推導適用於分解結合法之方法。再以這兩種基本的重設型選擇權為基礎，將相同概念推廣至其他更複雜的歐式重設型選擇權以及美式的重設型選擇權，並且將分解結合法和單純Ritchken三元樹網模型在評價重設型選擇權的效率，做一詳細的比較。本文的結果顯示，無論是評價何種歐式或是美式的重設型選擇權，利用分解結合法不但能夠提高計算的速度，同時在某些條件下的選擇權，還能增加評價的正確性。重設型選擇權三元樹模型界限選擇權認購權證分解結合法
28	圖之和弦圖數與樹寬 / The Chordality and Treewidth of a Graph 游朝凱 Unknown Date (has links) 對於任何一個圖G = (V;E) ，如果我們可以找到最少的k 個弦圖(V;Ei)，使得E = E1 \ \ Ek ，則我們定義此圖G = (V;E) 的chordality為k ；而一個圖G = (V;E) 的樹寬則被定義為此圖所有的樹分解的寬的最小值。在這篇論文中，最主要的結論是所有圖的chordality 會小於或等於它的樹寬；更特別的是，有一些平面圖的chordality 為3，而所有系列平行圖的chordality 頂多為2。 / The chordality of a graph G = (V;E) is dened as the minimum k such that we can write E = E1 \ \ Ek, where each (V;Ei) is a chordal graph. The treewidth of a graph G = (V;E) is dened to be the minimum width over all tree decompositions of G. In this thesis, the principal result is that the chordality of a graph is at most its treewidth. In particular, there are planar graphs with chordality 3, and series-parallel graphs have chordality at most 2. 和弦圖數樹寬樹分解系列平行圖 Chordality Treewidth Tree Decomposition Series Parallel Graph
29	環境水・排水中のペルフルオロオクタンスルホン酸の電気分解に関する基礎的研究橋口, 亜由未 23 March 2015 (has links) Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第18971号 / 工博第4013号 / 新制\|\|工\|\|1618 / 31922 / 京都大学大学院工学研究科都市環境工学専攻 / (主査)教授米田稔, 教授田中宏明, 准教授藤川陽子 / 学位規則第4条第1項該当 PFOS PFOA 電気分解 PIXE/PIGE分析排水処理質量分析 γ線照射 500
30	Beveridge-Nelson分解趨勢方法對匯率預測模型績效之影響 -以新台幣兌美元匯率為例 / The Influence of Exchange Rate Forecasting Model Performance on Beveridge-Nelson Decomposition Method-The Case of NTD/USD exchange rate. 紀筌惟, Chi, Chuan Wei Unknown Date (has links) 本研究以新台幣兌美元之匯率日資料作為主要研究標的，同時加入台灣加權股價指數及金融業隔夜拆借利率之日資料作為股價與利率之代理變數，利用Beveridge-Nelson分解趨勢的方法將變數資料拆解成趨勢項與循環項之時間序列資料，藉此捕捉匯率資料具有景氣循環的特性。在循環項的序列資料，以向量自我迴歸模型來分析並予以估計，趨勢項的部分，利用共整合檢定來探討趨勢項變數間長期的均衡關係，再以向量誤差修正模型予以估計，得到未來30天期之匯率走勢。接著，再以RMSE與MAE指標來衡量不同模型之匯率預測績效，以期能找出最適之匯率預測模型。實證研究結果發現，將匯率資料先透過Beveridge-Nelson分解趨勢的方法予以拆解後，再利用時間序列模型進行分析及預測，時間序列模型的預測能力都比原始匯率利用時間序列模型進行預測或透過ARIMA模型進行預測還要來的好。因此，根據實證研究的結果，若企業與政府在進行匯率預測的分析時，能夠考慮先將匯率資料透過Beveridge-Nelson分解方法予以處理，便能更有效提升模型的預測能力，除了企業能夠降低避險成本來提高公司整體績效，對於國家而言，有效的掌握匯率的趨勢便能夠迅速且正確的制定政策，提升國家的經濟發展。匯率預測向量誤差修正模型 BN分解 Exchange rate forecasting Vector error correction model Beveridge-Nelson decompostion

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