本研究主要是以Arduino為核心，製造出穩定度高且能自由開發各種智慧練球功能的桌球練習機。我從小喜歡動手拆裝機器和寫電腦程式，我的好朋友是桌球校隊，他希望擁有一台自己的桌球練習機，但是市售機器很貴，於是引發我的製作靈感。我以Arduino控制無刷馬達和伺服馬達閘門，使用 3D列印製作機身，再以手機藍牙App控制練習機，能發出不同速度的直球以及左右旋球，最後我加入腳架旋轉Arduino套件、人臉辨識及智慧練球模式（發遠身球及隨機出球功能）。穩定度的測試結果顯示：直球落點和左、右旋球皆穩定；選手測試心得都覺得新奇有趣。本研究的特點是首創智慧練球功能，兼具模組化、快速組裝、輕便、便宜、發球穩定的優點，可作為桌球校隊訓練設備。

到遊樂場玩，看到刺激的海盜船，想探討它對心臟的影響。由於血壓無法在短時間測得，所以就由血流速率的變化，推測血壓的變化。接著就製做一台心臟模擬器，再裝上攝影機，模擬各種可能的情況，再由電腦播放，找出各種變因的影響。 由坐姿的研究發現，向上流的血液，在最低點時，受到離心力向下的影響，使血液流速減緩，但是卻使向下流的血液流速增加。再比較海盜船的擺長影響，發現比較長的擺長，在坐姿時，向上流的血液受到的離心力較大，流速減緩的較多。在不同姿勢的比較實驗，坐姿的血液流速變化百分比較小，臥姿的變化非常大。 坐海盜船之前要先測量血壓狀況，評估是否有心血管疾病，再選擇適當時間搭乘，才是神鬼奇航的安全通道。

目前網路上流傳許多使用人工智慧修復照片的網站或應用軟體。然而，由於這些訓練資料多數來自國外，導致修復台灣「本地」照片的效果欠佳。此外，許多老舊照片因氧化、潮濕而泛黃，使得修復程序比起修復純黑白相片更加困難。因此，本研究旨在建立一個專門修復本地照片的機器學習模型，主要分為以下三個部分：首先，使用機器學習模型對老舊照片進行修復，包括著色、去模糊化和降噪；其次，分析使用不同比例之有色調照片(模擬泛黃照片)訓練模型的效果；最後，研究不同的修復順序(著色、去模糊化、降噪)和模型執行次數對照片修復效果的影響，發現「著色、去噪、去模糊化」的順序修復效果最佳。

第五代行動通訊（5th generation mobile networks）是現今科技發展的趨勢，新技術的出現也衍生出很多新的問題，在基地台點對點傳輸時，需要精確角度的天線才足以準確地接收高頻波短的毫米波，雖然現今已經有精密儀器能測量精確的方位角，但價格較高且使用方法複雜，面對數量龐大的5G基地台時，維修成本過高。本研究利用手機拍照得到天線與目標物相對角度，結合預先得知目標物的方位角，再經過數學運算即可得到精確的天線指向。本研究希望以隨手可得的手機，配合簡單的方法，可得到精確的天線指向，解決第五代行動通訊可能面臨的問題。

本實驗最主要探討如何降低 Two Qubits System 經由 SWAP 閘後 Qubits 互相交換訊號時產生的誤差，用 Qiskit 環境測量雙量子位元系統誤差，利用隨機基準測量實驗找出誤差值，目前經由我們測量後經典量子SWAP閘的誤差值為2.003%。為了提高現代量子演算法的可信度及可行性，我們將經典量子SWAP閘的誤差定義為初始誤差，我們嘗試設計新的交換邏輯閘 SWAP 閘，將經典量子SWAP 閘替換成其他能達到相同目的的邏輯電路和調整脈衝作用時間，以及透過交叉共振理論以及調整脈衝圖形找出最優結構，延長超導量子電腦 ibmq_casablanca 的保真度，最後經由實際操作得到新的數值，並測量其誤差。我們成功的利用自製的SWAP閘降低 67.2%的誤差，也找出沒有相位翻轉也能實現的 SWAP 閘，這是個可行性很高的實驗。

新冠肺炎疫情期間，拍攝不少戴口罩的照片，但人們希望能保留未戴口罩照片，為了解決這個問題，本研究建構人臉口罩去除系統，給予無口罩覆蓋的來源圖片作為參考，透過擷取人臉和口罩輪廓的特徵點，進行人臉置換、圖像填補與色彩優化等步驟，對於戴口罩圖片的口罩區域進行人臉復原。 本研究透過校正戴口罩人臉特徵點的誤差，設計改良演算法精準地偵測口罩區域，利用輪廓偵測演算法擷取口罩輪廓特徵點框出區域，將來源圖片的對應區域置換到戴口罩圖片上，並使用圖像填補技術修復填補口罩置換後的殘影，再對圖片置換的拼接處進行色彩優化，讓整體臉部膚色具一致性，經成效評估驗證，成功自然地將戴口罩圖片復原為未戴口罩的真實樣貌。

Max Gold's project, titled “Solving Mathematical and Chemical Equations using Python”, is a website comprising of 4 main programmes: one to find the smallest possible combination of two chemical compounds or elements; a self-made parsing function to convert a chemical equation into a matrix, then using Gaussian-Jordan elimination to find coefficients for an equation; a programme to parse a mathematical expression and use that parsed expression in algebraic division of an algebraic dividend of nth degree polynomial by a divisor of 1st degree polynomial; finally, a programme to solve binomial equations for the power s∈Q. This website was originally made so that Max Gold could improve his programming skills for GCSE computer science but expanded to incorporate his passion for chemistry and maths and thus allow others to use these programmes to help them with their problems as well. A problem with many conventional calculator websites is their lack of specificity – they tend to be able to compute some functions but not all. These programmes are tailored to GCSE and A level maths and chemistry, meaning this website provides an outlet to compute specific topics of problems.

This work is devoted to solving the problem of orientation in the space of visually impaired people. Working on the project, a new way of transmitting visual information through an acoustic channel was invented. In addition, was developed the device, which uses distance sensors to analyze the situation around a user. Thanks to the invented algorithm of transformation of the information about the position of the obstacle into the sound of a certain tone and intensity, this device allows the user to transmit subject-spatial information in real time. Currently, the device should use a facette locator made of 36 ultrasonic locators grouped in 12 sectors by the azimuth and 3 spatial cones by the angle. Data obtained in such a way is converted into its own note according to the following pattern : the angle of the place corresponds to octave, the azimuth corresponds to the note and the distance corresponds to the volume. The choice of the notes is not unambiguous. However, we used them for the reason that over the centuries, notes have had a felicitous way of layout on the frequency range and on the logarithmic scale. Therefore, the appearance of a new note in the total signal will not be muffled by a combination of other notes. Consequently, a blind person, moving around the room with the help of the tone and volume of the sound signals, will be able to assess the presence and location of all dangerous obstacles. After theoretical substantiation of the hypothesis and analysis of the available information, we started the production of prototypes of the devices that would implement the idea of transmitting information via the acoustic channel.

對視障者而言，一般人習以為常的行走也變得十分困難，本研究希望透過電腦視覺充當他們的靈魂之窗，提供視障者更友善且能夠提升交通安全的輔助裝置。本研究使用樹莓派搭配網路攝影機與光達感測器接收影像與距離資料，將資料傳至伺服器後利用物件辨識演算法辨識障礙物種類，並辨識結果與距離回傳至樹莓派，當前方出現障礙物時，裝置能透過耳機即時發出警示音告知使用者。本研究也透過雲端減輕裝置運算負擔以達成減少耗能及縮小裝置體積的目標，讓裝置能夠像眼鏡一樣讓使用者得以辨識前方物體的種類與距離，輔助視障者避開行走路徑中的危險，進一步保障使用者的安全。

現階段台灣有關多發性硬化症病灶分割相關研究付之闕如，但電腦視覺輔助醫療已日漸成熟。本研究新建構卷積神經網路，提出一套以深度學習為基礎，可自動辨識腦部核磁共振影像中，分割多發性硬化症病灶之人工智慧病灶判讀方法。本研究使用約翰霍普金斯大學影像分析與通訊技術實驗室授權提供之Longitudinal Multiple Sclerosis Lesion Imaging Archive資料集為訓練與測試資料，共151筆核磁共振臨床資料、39583744筆像素資料，並以IoU與dice係數為評估指標。經實證發現，本研究提出的方法，具有顯著IoU值，達0.8523，另dice係數亦較其他方法高，其值為0.9392，且在速度方面，禎數高達13.79。本研究成果未來可連結醫院之核磁共振影像資料庫，自動分割出核磁共振影像中多發性硬化症病灶，以利於早期診斷與治療。

In this project, we evaluate the effectiveness of Random Shuffling in the Cross Lingual Information Retrieval (CLIR) process. We extended the monolingual Word2Vec model to a multilingual one via the random shuffling process. We then evaluate the cross-lingual word embeddings (CLE) in terms of retrieving parallel sentences, whereby the query sentence is in a source language and the parallel sentence is in some targeted language. Our experiments on three language pairs showed that models trained on a randomly shuffled dataset outperforms randomly initialized word embeddings substantially despite its simplicity. We also explored Smart Shuffling, a more sophisticated CLIR technique which makes use of word alignment and bilingual dictionaries to guide the shuffling process, making preliminary comparisons between the two. Due to the complexity of the implementation and unavailability of open source codes, we defer experimental comparisons to future work.

本研究設計一個可以感測容量及感應開闔的垃圾桶，透過雲端接受各地垃圾桶的容量及使用狀態，回傳到中央戰情室統整訊息以編派人力進行回收，提高回收服務及效率。利用超音波模組感測到有人接近時驅動伺服馬達打開垃圾桶，以非接觸的方式讓使用者可以丟垃圾或回收物，另外於桶內放置超音波偵測容量，用紅藍綠三色LED顯示使用容量，桶滿的時候可控制不打開蓋子。垃圾桶的資訊會透過ESP8266 WiFi模組，利用MQTT通訊協定傳送到Node-Red建立即時的戰情室中央監控，用Line Bot發出即時訊息通知工作人員，整合的雲端物聯網系統，可以得知各個垃圾桶的狀況，達到減少人力成本及即時管理垃圾及回收物達到環境整潔並提高服務品質的目的。