Altis Z vs Altis X的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

應用不同類神經網路進行銷售預測之績效比較-以T公司為例

為了解決Altis Z vs Altis X的問題，作者姚俊嘉 這樣論述：

汽車產業為台灣重要的製造業之一，隨著經濟發展，汽車的發展有了更快速的進步，在汽車的總銷售數量中，也明顯的看到上升的趨勢。汽車產業之預測方法，多數針對總體市場進行預測，不同經濟變數為考量重點，方法從傳統的最小平方法、簡單線性迴歸、多元迴歸分析，到基本類神經網路、倒傳遞類神經網路，鮮少有針對市場中熱銷的車型進行不同方法的比較分析。因此本研究回顧國內汽車銷售預測的相關文獻，以2009年至2019年的國產Toyota Corolla Altis 的銷售數據資料為基礎，進行相關的研究探討。首先回顧文獻分析影響關鍵因素的經濟指標，接著應用倒傳遞類神經網路、遞歸神經網路、長短期記憶模型進行預測建模。在類神

經網路中，分別採用不同的活化函數及參數設定進行預測建模，其結果與實際值採用平均絕對誤差做為預測結果之準確性評估，找出最佳的需求預測模式。

蛋白質摺疊之理論研究： 從實驗本質以及分子動力學模擬來探討現象模型的設計

為了解決Altis Z vs Altis X的問題，作者蔡旻燁 這樣論述：

一般來說在分析蛋白質摺疊的熱力學性質時，不同實驗方法會得到不一致的結果。例如使用不同的光譜方法( spectroscopy methods )以及示差掃描量熱法( differential scanning calorimetry, DSC )等來分析蛋白質摺疊的自由能。這是因為有些實驗探測的是蛋白質其局部( local )的性質，而有些實驗量測的是蛋白質整體( global )。這類與實驗探針( probe )選擇相關的議題，其理論基礎仍尚未建立。本論文的目的即是參照不同實驗方法的結果以期能理解各實驗方法的特性，並設計符合各實驗結果的現象模型。我的模型是從統計力學的觀點來解釋不同實驗

方法所得到的結果。 論文的第一部分先以雙態模型( two-state model )探討細胞色素( cytochrome c, Cyt c )其摺疊的熱力學性質( 例如自由能變化等 )，主要使用的實驗技術有UV-vis吸收光譜( UV-vis absorption spectroscopy )、圓二色光譜( circular dichroism )、螢光光譜( fluorescence spectroscopy )以及示差量熱掃描儀( DSC )。結果顯示，由光譜方法分析的熱力學性質是屬於局部的，而由DSC 所量測到的是屬於蛋白質整體的性質。這與氫離子交換實驗( HX experiment

)的結果一致。Englander 教授用HX實驗發現了摺疊子( foldon )的存在，並用此觀念來解釋蛋白質局部以及整體的性質。我們根據此觀念提出了一個簡化的近似拉鍊模型( zipper-like model ) 以解釋Cyt c 摺疊的熱力學以及動力學性質。此外，我使用分子動力學模擬來觀察 Cyt c 其摺疊子的巨觀行為。我的結果支持 Cyt c 的摺疊機制遵循古典的蛋白質摺疊路徑。 論文的第二部分探討一小段β-髮夾胜肽其摺疊的熱力學性質。我用微觀的方法來解釋β-髮夾胜肽與摺疊子的關係。我提出一個統計力學模型，主要是Wako-Saito-Munoz-Eaton (WSME) 模型的修

改版本。此修改後的模型特別強調局部摺疊熱力學性質的重要。我們發展了計算此模型配分函數 ( partition function )的方法，稱為 contact-pair treatment。此外，分子動力學模擬的結果亦支持我們在局部熱力學性質上的假設。這表示我們所提出的模型確實能提供摺疊子行為在統計力學上的基礎。這項研究或許能在詮釋蛋白質局部的熱力學行為以及蛋白質摺疊相關問題上有所幫助。