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ChatGPT 5.5 Pro 1 小時解組合數學難題 專家：人類研究最低標準將改變
數學家 Timothy Gowers 近日在個人網誌發文，記錄使用 ChatGPT 5.5 Pro 進行數學研 […]
#人工智能 #生活學習 #AI #ChatGPT 5.5 Pro
https://unwire.hk/2026/05/12/chatgpt-5-5-pro-doctoral-math-research-one-hour/learning/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=chatgpt-5-5-pro-doctoral-math-research-one-hour -
ChatGPT 5.5 Pro 1 小時解組合數學難題 專家：人類研究最低標準將改變
數學家 Timothy Gowers 近日在個人網誌發文，記錄使用 ChatGPT 5.5 Pro 進行數學研 […]
#人工智能 #生活學習 #AI #ChatGPT 5.5 Pro
https://unwire.hk/2026/05/12/chatgpt-5-5-pro-doctoral-math-research-one-hour/learning/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=chatgpt-5-5-pro-doctoral-math-research-one-hour -
ChatGPT 5.5 Pro 1 小時解組合數學難題 專家：人類研究最低標準將改變
數學家 Timothy Gowers 近日在個人網誌發文，記錄使用 ChatGPT 5.5 Pro 進行數學研 […]
#人工智能 #生活學習 #AI #ChatGPT 5.5 Pro
https://unwire.hk/2026/05/12/chatgpt-5-5-pro-doctoral-math-research-one-hour/learning/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=chatgpt-5-5-pro-doctoral-math-research-one-hour -
美國信用卡與其他循環計畫金額精準趨勢從2018年1月到2025年2月數據顯示快速增長時期發生在2021年11月到2023年1月期間。
在新冠肺炎期間，除了2019年12月到2020年6月(灰線)、2021年1月到2021年5月(淺藍色線)，再來就是近期的2023年12月到2024年4月(深灰線)。
談論下降線的原因是美國習慣使用信用卡消費，當信用卡金額下降代表美國消費力道未盡理想。
以2024年來看，前期處於深灰線的下降趨勢中，5月後出現兩條上升趨勢線，但不意外的是平均上升幅度已經趨緩，從平均每月上升89.57億美元轉為平均每月上升43.52億美元。
另外，我們還需要注意的地方是原始數據的空心三角點在2024年12月達到頂峰後，連續兩個月都是下降。
#經濟 #財經 #美國 #信用卡 #消費 #數據分析 #資料分析 #AI數據分析 #研究 #數據 #指標 #實務 #AI #MathAI #creditcard #USA #finance #economy #知識 #學習 #應用
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商業與管理專業的大學生千萬別錯過！寫大學論文快速又有人工智能的AI數據分析來了！
已經發布AI數據分析課程觀念篇：
❤️從大數據到人工智能，從歷史知道大數據和人工智能的轉變，才能理解現在的人工智能在鑽的牛角尖！誰才是既得利益者！
❤️從兩點數據到超過兩點數據的直線，嘿！高中兩點連成一直線，還要有基準，才能讓這條線有意義！那超過兩點還要呈直線，最小平方法了解一下。這裡沒有使用微積分，也沒有用調整成平方的方式，而是真正符合機器運算，不套公式的代數算法！
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總體而言，台積電的每月營收呈現逐年增加的趨勢，反映其在全球半導體產業的領先地位。
不過，在2022年下半年，台積電的每月營收受到全球半導體需求下降的影響而出現下滑。
但在2023年下半年，台積電的每月營收回升，主要反映全球半導體需求回升，以及台積電產能擴充效益顯現。
從上述趨勢來看，台積電的每月營收基本面仍具有良好的成長潛力。未來，台積電將持續擴充產能，並推出更先進的製程技術，以滿足全球半導體需求的成長。
#Bard 依照圖內的趨勢說明給予改寫的每月營收文字描述，內容僅供參考不做任何投資建議用
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🔴2020年6月到11月，每月營收平均增加約18.46億元，主要反映當時全球半導體需求回升，以及台積電5奈米製程的貢獻。
🔴2020年12月到2021年6月，每月營收平均增加24.82億元，主要反映當時全球半導體需求持續強勁，以及台積電3奈米製程的貢獻。
🔴2021年7月到2022年1月，每月營收平均增加約62.29億元，主要反映當時全球半導體需求持續強勁，以及台積電產能擴充效益顯現。
🔴2022年2月到11月，每月營收平均增加約74.93億元，主要反映當時全球半導體需求依然強勁，以及台積電3奈米製程的持續貢獻。
🔴2022年12月到2023年4月，每月營收平均減少144.10億元，主要反映當時全球半導體需求受到通膨、升息等因素的影響而下降。
🔴2023年5月到12月，每月營收平均增加約51.80億元，主要反映當時全球半導體需求回升，以及台積電產能擴充效益顯現
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台積電是全球晶圓代工龍頭，其每月營收基本面是觀察其營運狀況的重要指標。根據提供的資料，台積電的每月營收呈現以下趨勢：
🔴2018年1月到5月，每月營收平均增加約19.69億元，主要反映當時全球半導體需求強勁。
🔴2018年6月到10月，每月營收平均增加約82.87億元，主要反映當時全球半導體需求旺盛，以及台積電產能擴充效益顯現。
🔴2018年11月到2019年3月，每月營收平均減少約66.28億元，主要反映當時全球半導體需求轉弱，以及中美貿易戰升溫的不利影響。
🔴2019年4月到11月，每月營收平均增加約51.26億元，主要反映當時全球半導體需求回升，以及台積電新產能的貢獻。
🔴2019年12月到2020年5月，每月營收平均減少約14.40億元，主要反映當時全球半導體需求受新冠疫情的影響而下降。
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只要領先於這個行業的技術，那麽這就是標準！這就是解答！
1. 沒有所謂近似分配。每個數據集都能找出自己的分配，得到該有的臨界值做統計分析！
2. Durbin-Watson 檢定統計量在所有統計學與計量經濟學、生物統計課本上的臨界值表是錯的！
3. 將迴歸的係數儘可能壓低，讓因素都進入誤差的方法是錯的！
4. AI成熟就能重新驗證數學、統計、機率的理論，再回饋到AI！
5. 迴歸分析是三套數學建模，不是只有期望值模型！或者直線期望值模型後，誤差變成ARCH系列！
6. 迴歸模型可以是線性函數、無限的非線性函數、曲線化直線函數！
以上內容都有書籍、報告書！
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#圖表 美國半導體和其他元件製造出廠價格指數趨勢圖
華爾街日報提到半導體產業歷經兩年的景氣興衰，IBS認為全球整體營收明年將反彈。
我們可以從下圖的出廠價格指數看出2023年1月才開始出現下滑趨勢。這表示華爾街日報所提到的半導體產業興衰是指從2022年1月到2022年12月的上升趨勢，和2023年1月到9月的下降趨勢，形成了一個興衰周期。
我們無法從此間看出有反彈跡象，甚至是AI已經檢測到2023年8月是新趨勢的開始，8~9月的兩點斜率也是負值。所以目前來說並沒有很明朗的結果。
其實營收是價格乘以數量後的結果，就下圖的價格情況和華爾街日報提到的景氣興衰，隱含營收和價格之間的關係密切。
當然我們也無法否認這些大型機構都有其他的數據可以預估出明年會反彈出廠價格會提高，進而提高營收。
參考資料: https://news.cnyes.com/news/id/5362975
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當 #AlphaGO 戰勝世界棋王
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這個有點好笑的地方是模擬隨機數，產生分配
在機率論或統計學，機率分配或抽樣分配都會有對應的分配函數，以數學式表現！試問：可以公開看看分配的數學式嗎？
如果說只有分配圖可不算，即使是模擬，數字是可以計算出分配的數學式！
沒有數學式就是假的！因為沒有數學式，你根本沒辦法控制風險，也無從知曉臨界值！
學習正確的知識觀念，才能判斷文字描述中或公開的論述/論文/報告/方法 瑕疵！
AI數據分析能不能為生成出的隨機數找出分配的數學式？答案是可以的！
你可以選擇一次性建模或是分段建模！如果不太了解可以參考黎曼積分概念。
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人工智能最新技術與程式 | 隨機變數以亂數發展變數變換程式
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【基礎篇】觀念介紹 https://sendvid.com/4r9f204u
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#AI財經新知力系列
之前曾發布從2016年開始的台積電每月營收趨勢，我同樣也檢測過，在這兩新的數字加入後，改變了近期的趨勢變化，如同下圖從2018年開始的結果。最後，如同新聞報導所說，看起來台積電每月營收的AI檢測符合「今年營運在第2季落底態勢確立」。(見連結🔗 https://money.udn.com/money/story/5612/7258137?from=edn_maintab_index )
雖然新聞報道認為第二季營收築底，但精準趨勢能準確告訴你，今年5月底月營收破壞原有下降趨勢，已然是新趨勢起點。但會持續上升以及上升力道多強，就得看6-8月底營收情況了。
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