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國立臺北科技大學 化學工程與生物科技系化學工程碩士班 鍾仁傑所指導 陳頌龍的 製備金奈米棒/二氧化鈦/介孔二氧化矽/上轉換複合奈米粒子應用於癌症治療 （2021），提出KD13 PTT關鍵因素是什麼，來自於啞鈴型二氧化鈦修飾金奈米棒、上轉換奈米顆粒、光催化、癌症治療、電腦斷層掃描成像。

而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系在職專班 孫敏德所指導 謝莉醇的 TCN-based Futures Prediction Using Financial Indices Bargain Chips, and Forum Messages （2020），提出因為有 期貨預測、時間卷積網路、情緒分析的重點而找出了 KD13 PTT的解答。

最後網站[問題] 請問KD13台北還有哪裡店面有嗎- shoes則補充：謝謝順便想再請教如果是跳投70%切入30%的打法比較適合PG5還是KD13? 謝謝-- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.12.42.182 (臺灣) ※ 文章網址: ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了KD13 PTT，大家也想知道這些：

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1.看波動

2.看方向，但方向對選擇權來說不是特別重要
技術分析我認為只要能幫助你賺錢的方法
都是好方法
所以RSI、KD、MACD一堆方法，你習慣哪個就看哪個
那我自己是用布林通道
你喜歡簡單一點的，用均線也行
以前有示範過了，均線糾結的時候就是波動變小的時候
均線打開的時候就是有波動
而且均線也能夠展示方向性，像是多頭排列與空頭排列
非常淺顯易懂
然後除了技術分析，也要參考一下法人的動向
如果法人的動向跟我們判斷的方向一致，就更有信心

3.如果搞不清楚履約價如何挑選
就是先做價外兩檔就對了

4.價差組合單如果搞不清楚怎麼挑選
先從賺賠比低的開始
但也不要太低，太低沒賺頭，很可能會被手續費吃光光
我建議是0.3之上

5.資金控管與停損
這件事情比技術分析更重要

總歸一句話
簡單就好
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製備金奈米棒/二氧化鈦/介孔二氧化矽/上轉換複合奈米粒子應用於癌症治療

為了解決KD13 PTT的問題，作者陳頌龍 這樣論述：

本研究以晶種成長法合成金奈米棒(gold nanorods; AuNRs)，且利用三氯化鈦水解產生二氧化鈦奈米顆粒於金奈米棒(AuNRs-TiO2)之兩端，再透過TEOS作為矽源包覆在二氧化鈦修飾之金奈米棒(AuNRs-TiO2@mSiO2)，進而形成中孔洞之二氧化矽殼層，利用所形成之孔洞搭載癌症標靶藥物MTX(AuNRs-TiO2@mS-MTX)，最後以利用靜電吸附作用與鑭系元素摻雜之上轉換奈米粒子 (lanthanide-doped upconversion nanoparticles)組裝為奈米複合材料(AuNRs-TiO2@mS-MTX:UCNPs)。未經修飾前之金奈米棒，其短軸與長

軸之表面電漿共振峰於515 nm與630 nm 處，經修飾二氧化鈦奈米顆粒於金奈米棒兩端後，短軸與長軸之表面電漿共振峰於520 nm與660 nm 處匹配上轉換奈米顆粒所釋放之可見放光，進而驅動二氧化鈦修飾之金奈米棒產生熱能，進行光熱治療。同時熱電子會傳遞至奈米金棒兩端的二氧化鈦奈米顆粒進行光解催化反應進而產生活性氧物質，來破壞癌細胞，且本複合材料搭載了MTX，所以還具有化學療法的功效，綜合上述，此複合奈米顆粒是一光熱奈米顆粒，其具有三重治療(光熱治療/ 光動力治療/ 化學藥物治療)，以及生醫CT造影之功能。以可見光/紫外光分光光譜儀 (ultraviolet/visible spectros

copy)與光激發光光譜儀(photoluminescence spectroscopy)檢測二氧化鈦修飾之金奈米棒之表面電漿共振波段與上轉換奈米粒子放光之匹配性。並透過升溫測試與 ROS 產量檢測證實複合材料具良好之光照療效。經生物性檢測分析，此奈米複合材料對口腔癌細胞具良好之生物相容性。然後以808nm 雷射照射後，該奈米複合材料可因上轉換奈米粒子之放光特性，轉換近紅外光光至可見光波段之發光，進而驅動二氧化鈦修飾金奈米棒進行光熱治療、基於光解催化的光動力治療以及搭載MTX的化學療法，並以此增效之光照治療對癌細胞產生顯著之毒殺效果。

TCN-based Futures Prediction Using Financial Indices Bargain Chips, and Forum Messages

為了解決KD13 PTT的問題，作者謝莉醇 這樣論述：

傳統的股票和/或期貨價格預測研究多以過去的股票和/或期貨價格和技術指標為特徵，如KD，RSI，MACD等。很少有研究將討論區留言或法人籌碼作為股票和/或期貨價格預測。在本研究中，PTT和CMoney論壇的討論區留言將使用再訓練的BERT轉換成每日情緒向量，然後以每日情緒向量和三個法人籌碼為特徵，訓練GRU和TCN模型。實驗結果表明，TCN在MAE、MAPE、RMSE和準確率方面都基於GRU的RNN模型。而轉換而成的每日情緒向量、法人籌碼和討論區留言在期貨價格預測中都被證實是有用的。基於歷史期貨價格的市場模擬表明，使用 TCN模型的簡單投資策略，利用技術指標、法人籌碼和討論區留言，可以在一年之

間賺取的投資收益為成本的7倍以上。

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