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國立臺灣科技大學 應用科技研究所 王志逢、賴君義所指導 Dula Daksa Ejeta的 無氟超疏水高分子複合材料製備及其在高效能油水分離與乳化液分離之應用 （2021），提出pi network價格關鍵因素是什麼，來自於超疏水、超親油、聚（4-乙基苯酚）、聚氧代氮代苯并環己烷、熱固形高分子、油水分離、乳化液分離。

而第二篇論文中原大學 資訊管理研究所 金志聿所指導 邱建翔的 觀聲量，探股市！比特幣的網路聲量與市場價格對其概念股股價之關聯研究 （2021），提出因為有 比特幣、加密貨幣、網路聲量、比特幣概念股、時間序列分析的重點而找出了 pi network價格的解答。

最後網站了解Pi Network的使命，將了解Pi的價值！大膽預測價格 - Matters則補充：Pi大會計劃於2020年10月15日舉行第一屆會議。在Pi主屏幕上了解有關流程，格式和程序的更多信息。 文章重點使命與願景 Pi Network Pi幣會議將於10月中 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了pi network價格，大家也想知道這些：

無氟超疏水高分子複合材料製備及其在高效能油水分離與乳化液分離之應用

為了解決pi network價格的問題，作者Dula Daksa Ejeta 這樣論述：

在工業上以及我們的日常生活中常會產生許多含油廢水，這些含油廢水的排放以及海面上的漏油汙染皆會對自然環境造成嚴重的影響。此外，在石油化學工業中，油品中的少量水分也會對其造成許多問題，這些問題需耗費許多資源來解決。因此，開發具有高通量、低耗能、操作簡易、低成本、可量產之乳化劑穩定油包水乳化液處理材料是一個重要的課題。在本研究分為三個部分，我們製備三種具有不含氟、價格低廉之超疏水高分子複合材料。第一個研究中，我們利用聚（4-乙基苯酚）與1,3-phenylene bisoxazoline改質市售棉花，製備具有超疏水與超親油特性之高分子複合材料。此材料經壓縮後可應用於油包水乳化液分離，在重力過濾與加

壓過濾下可分別展現10,400 L m-2 h-1 (gravity-driven) and 867,500 L m-2 h-1 bar-1 (0.1 bar)的高通量。在第二個研究中，我們以主練型聚氧代氮代苯并環己烷改質美耐皿海綿製備超疏水材料，此材料展現極佳的吸油特性(最多可吸附本身重量170倍之油汙)，壓縮後可應用於油包水乳化液分離，在重力過濾與加壓過濾下可分別展現13,900 L m-2 h-1 (gravity-driven) and 1,353,000 L m-2 h-1 bar-1 (0.025 bar)的高通量。最後一個研究中，我們利用酚醛樹脂與氧代氮代苯并環己烷改質市售棉花，

製備超疏水高分子複合材料。此材料可應用於油水混和液分離，展現1.8x105 L m-2 h-1的高通量。壓縮後可應用於油包水乳化液分離，展現1.6x106 L m-2 h-1 bar-1 (0.025 bar)的高通量。以上的乳化液分離實驗中，濾液的油純度皆高於99.95 wt%，分離效果良好。我們的超疏水高分子複合材料因其高通量、高分離效率、低成本的製備方法皆說明它們在現實應用中具有巨大的潛力。

觀聲量，探股市！比特幣的網路聲量與市場價格對其概念股股價之關聯研究

為了解決pi network價格的問題，作者邱建翔 這樣論述：

比特幣在金融市場的價值逐漸提高，帶動一波全民「挖礦」熱潮，形成以比特幣產業鏈為概念的比特幣概念股，過往研究指出比特幣價格波動和比特幣概念股股價具有連動關係，然而現今大量訊息於社群媒體流竄，投資人買賣股票的決策易受到網路訊息與大眾對該股票相關議題評價而影響，因此，本研究將進一步探討比特幣價格、比特幣網路聲量與其正負面情緒比對比特幣概念股之影響。本研究蒐集2020年8月10日至2021年8月6日之比特幣網路聲量與其正負面情緒比、比特幣價格及比特幣概念股股價，利用時間序列分析中的向量自迴歸模型 (Vector Autoregression Model) 建立股價預測模型，透過Granger因果分析

觀察是否有領先與落後關係存在於變數間，並利用衝擊反應函數與預測誤差異變數分解來檢視變數間的動態關係，最後以均方根誤差(Root-Mean-Squre Error)比較納入網路聲量後的複合模型，其預測誤差是否低於過去僅納入比特幣價格之單因子模型。本研究主要發現包含 (1)比特幣價格與網路聲量對概念股公司股價有影響，但依不同公司之結果存在差異； (2)挖礦效能相關產業之概念股公司，其公司股價易受到比特幣價格與比特幣網路聲量波動所影響；(3)公司規模較小的公司股價易受比特幣網路聲量波動而影響，規模較大的公司則不易受網路聲量波動影響；(4)納入比特幣網路聲量之複合模型對預測股價準確率優於過去僅比特幣價

格之單因子模型。本研究為網路聲量對公司股價的影響提供不同視角，以延伸網路聲量於概念股股價預測的實際應用。

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