被動元件

正規識別

Canonical entity id

topic:被動元件

類型

主題topic

上層實體

沒有上層

別名

被動元件

這裡只陳述已發布的 dim_entity 內容，不生成描述。別名只用於比對筆記文字，網址一律使用 canonical id。 同一個實體的逐則證據在 主題分類與證據。

所選週觀察值

筆記提及

8

節目／內容

3

發布者數

3

風險段落提及

0

週比值：涵蓋不足，不判讀發布摘要 3 份距首次出現 49 週

本週訊號

訊號是對已發布數字套用固定規則的結果，不是預測，也不是建議。涵蓋不足的週會保留原始數量並 標示暫不判讀的理由。

1. acceleration已成立

   規則：mention_count is at least 2x the previous observed week, with at least 3 mentions this week

   輸入 mention_count = 8（筆記提及）· mention_ratio_vs_previous_observed_week 8 · lookback 1 週 · 本週發布者 4

   看這一週的支持筆記
2. broadening已成立

   規則：more publishers than the previous observed week, reaching at least 3

   輸入 distinct_publishers = 3（發布者數）· distinct_publishers 3 · lookback 1 週 · 本週發布者 4

   看這一週的支持筆記

共同提及的實體

計數單位是「同一則筆記」：筆記數 = 同時提到兩者的筆記則數，節目數 = 這些筆記所屬的不重複節目。這是同時出現，不是誰影響誰。排序只用這兩個原始數量。

1. ai

   4 則筆記 · 3 集節目 · topic:ai

2. mlcc

   2 則筆記 · 1 集節目 · topic:mlcc

3. 台股

   2 則筆記 · 1 集節目 · topic:台股

4. 記憶體

   2 則筆記 · 1 集節目 · topic:記憶體

5. 台積電

   1 則筆記 · 1 集節目 · security:2330.TW

6. 華新科

   1 則筆記 · 1 集節目 · security:2492.TW

7. 禾伸堂

   1 則筆記 · 1 集節目 · security:3026.TW

只列所選週有支持筆記的 canonical 發布者；占比以筆記提及數為分母，節目集數另列。

涵蓋不足時只保留原始數量與占比，不推論集中程度或共識。

1. 財女珍妮4 則提及 · 1 集節目 · 50.0%
2. Gooaye 股癌3 則提及 · 1 集節目 · 37.5%
3. 游庭皓的財經皓角1 則提及 · 1 集節目 · 12.5%

代表支持節目

依相關筆記數、發布時間、來源 identity 決定；最多五集，全部是真實 canonical episode。

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