Isaac的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

Aristotle’s Scientific Doctrines in Early Modern Epistemology: From Galileo Galilei to Isaac Newton

為了解決Isaac的問題，作者Sgarbi, Marco 這樣論述：

Marco Sgarbi is Associate Professor of History of Philosophy and Vice-Provost for Communication and Development at Ca’ Foscari University, Italy.

Isaac進入發燒排行的影片

遵循伊斯蘭教義之印尼上市公司在不同的公司治理水準下是否影響公司投資效率？

為了解決Isaac的問題，作者羅煒棋 這樣論述：

本研究以 2007 年至 2019 年印尼之上市公司為研究對象，探討遵循伊斯蘭教義在投資效率上是否與其他非遵循之公司存在其差異性，研究結果指出，伊斯蘭教義之公司與投資效率之間為顯著正相關。遵循教義之公司傾向於風險厭惡者，在投資行為上較趨於保守，但這樣的特性並未使公司降低其投資效率，反倒是有正向之表現。而在加入公司治理變數後，除了前述兩者仍維持顯著正相關之外，遵循伊斯蘭教義之公司與機構持股比率呈現顯著負相關。在保守的環境下，若外部投資人持股比例越大，代表公司受監督及干預的程度越大，有可能影響公司之投資決策，造成投資效率降低。

Land of the Living Gods

為了解決Isaac的問題，作者Mogajane, Isaac 這樣論述：

應用迴響狀態網絡預測比特幣價格之變化

為了解決Isaac的問題，作者黃信恩 這樣論述：

本論文以2020年年末到2021年年初的比特幣價格為預測目標，使用比特幣的歷史價格來探討迴響神經網絡模型對於比特幣價格趨勢的分析能力。本文使用四種不同的模型架構，分別為傳統的時間序列模型 ARIMA、迴響神經網絡模型、迴響神經網絡模型加上財金資料(S&P500和道瓊工業指數)以及迴響神經網絡模型搭配 phase space reconstruction。此外我們使用了兩種不同的評估方式分別為 MSE 和趨勢預測正確率。研究結果顯示，傳統的 ARIMA 模型就算使用了動態調整係數的方式，仍就無法脫離隨機漫步假設，做出有意義的預測，其所做出的預測都與前一天的真實價格非常接近。但是迴響神經網絡模型

在使用正確率作為參數調整的指標時，可以跳脫隨機漫步假設得到較好的預測，無論是從圖形來看或者是兩種評估方式的數值都優於轉統模型。在三種迴響神經網絡的模型架構中，使用 phase space reconstruction 的模型表現最佳，最終在訓練範圍中的100天內做出了72天的正確趨勢預測。