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理論設計與高效率合成三吲哚衍生物應用於癌症標靶藥物
Theoretical Design and Highly Efficient Synthesis of Triindole Derivatives for Targeted Cancer Therapeutics
抗癌藥物的研究一直受到重視,吲哚(indole)衍生物可助抵擋自由基,而二吲哚(Di-indole)衍生物已成為抗癌劑。鈣離子/鈣調蛋白依賴性蛋白激酶 (Ca2+/calmodulin-dependent protein kinase II,CaMKII)之抑制劑為癌症標靶藥物重要研究方向之一,抑制CaMKII可降低各種癌細胞增殖和存活,但目前尚無CaMKII抑制劑藥物。本研究以三吲哚為主架構,發展衍生物作為CaMKII抑制劑,期望可應用於抗癌劑。電腦軟體Discovery Studio2016模擬各種三吲哚衍生物分子模型與CaMKII α(PDB: 2VZ6)之結合能,選出結合能較大之化合物3,並延伸結構/活性(SAR)最佳化,進行一系列高效率藥物合成純化工作。經由送測生物細胞活性,其中先導化合物(lead compound) 3-1對癌細胞之毒性高且對CaMKIIα的抑制效果佳,符合癌症治療上的需求,將繼續最佳化此結構,並進行細胞訊號傳送途徑及動物實驗。
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基於YOLO物件偵測之長者居家行為識別暨照護輔助系統
隨著高齡化社會來臨,長者夜間跌倒事故頻傳,居家安全成為急需解決的問題。本研究提出一套以深度學習與影像處理技術為核心的智慧監測系統,重點為夜間跌倒事件的即時辨識與預警。系統運用OpenCV進行影像增強,改善夜間低光環境下的影像品質,再以深度學習模型Ultralytics YOLO11進行精準的跌倒偵測,達成即時通報與警示。此外,整合臥床偵測、夜間燈條引導與浴室進出監控,提供全方位居家安全防護。所有檢測數據即時記錄至Web Server(HTML、JavaScript、CSS、Flask、MySQL架構),供遠端監控與數據分析。經實驗證明,本系統能準確辨識夜間跌倒事件,有效減少長者夜間意外事故發生,對高齡社會居家安全具重要貢獻。
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Local Positioning System
A custom Local Positioning System designed for applications in supply chain logistics, inventory tracking, collision avoidance, and precision systems. Responsive UI allows for real-time management and dynamic parameter adjustments.
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此研究探討正多面體(柏拉圖立體)再進行截角(truncation)和截半(rectified)的情況下,觀察其所形成的截角截半後的圖形變化,即其中一種阿基米德多面體的生成方式,並利用Geogebra電腦軟體模擬繪製,藉此來協助我們觀察並計算截角截半後的圖形周長及表面積,並分析其前後圖形比例之關係。
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噪音之眼:結合聲源定位與影像辨識的聲音照相系統
汽、機車呼嘯而過的排氣噪音經常造成周遭民眾的困擾,為杜絕這種狀況,環保署於2021 年開始推動「聲音照相科技執法」,透過包含魚眼攝影機、車牌辨識攝影機等設備的整合,來紀錄行經車輛產生的噪音是否超過管制標準,不過此系統目前仍存在一些限制,如:當多台車輛同時經過時無法辨別確切的噪音來源,而需要人工判定。本研究旨在利用聲源定位原理結合影像辨識技術,實作出一套能夠追蹤聲源(噪音)並辨識聲音來源(車輛)的聲音照相系統,期日後能實際應用並解決道路上多車輛時無法辨識噪音來源的困擾。研究中提出一套能透過遠端控制程式,將收音裝置、攝影設備和資料分析軟體等各項軟硬體設備,串聯成自動化追蹤聲源的系統設計方案。
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沙盒類遊戲式學習平台系統伺服器架設節能效率研究:以Minecraft為例
本研究以 Minecraft 為例,探討沙盒類遊戲式學習平台系統伺服器架設的節能效率,旨在透過動態調整伺服器數量降低總CPU使用率,提升伺服器的管理效能和能源使用效率。隨著線上遊戲的普及,伺服器的營運管理變得越來越複雜,如何在滿足玩家需求並同時降低能源消耗成為一個重要議題。本研究將分析伺服器資源使用狀況,特別是在玩家活動量高低波動的情境下,透過管理策略的調整,探討其對節能效率的影響。 研究透過實證數據的收集與回歸分析,建立一套可應用於 Minecraft 伺服器的節能動態調整系統,並探討動態調整的具體效率。研究結果發現隨著玩家人數增加,越接近系統負載上限,節能效果會越來越不明顯,以本次研究的伺服器來講玩家人數到達35人以後就無法再減少伺服器數量。
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磷污染及重金屬的累積被確認為引發水體富營養化及生態毒性的關鍵因素,對接觸受污染水的動物和人類造成危害[1]。磷酸鹽作為磷污染的主要形式,傾向於促進藻類的過量繁殖,而重金屬離子因其高度毒性及生物累積性,對水生生物的影響尤為嚴重。由於一般檢驗方式過於耗時、費力,所以我們想研究出可以實現快速檢測出水是否遭受到汙染的系統。 本作品將化學、光學、電機、機械、AI、微電腦領域知識進行「光-電-機-智」深度整合,使用AI輔助補償演算法提高作品方便性,提升水溶液的定性定量分析效率,使本作品能快速檢測水源是否遭受磷或重金屬鉛污染,並且計算濃度,無需將樣本送回實驗室,捕捉污染動態。降低成本與操作門檻,達到良好監測及做好水土保護。
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影像對位(Image Registration)為重要影像處理工具,目前已經廣泛運用各個領域,從影像醫學偵測與診斷、工業製造、品管檢測、臉部辨識都是電腦對位的應用。本次研究將探討機器人影像對位,分別透過不同影像感測器來擷取外部影像資訊,透過對位系統進行目標 物瞄準。在準確性分析研究發現不論是單一定點或是連續三點分析 結果顯示感應器的Cpk 未達1.33。此外,分析過程中發現Vision sensor 的 Cpk 值高於 GPS,顯示 Vision sensor 在影像對位準確性表現性上優於 GPS。在時效性分析方面,感應器的種類與底盤齒輪組對於影像對位時間無顯著差異,在連續三點實驗發現時效性與偵測的地點達 顯著差異。研究結果顯示在未來自駕車的設計可以將影像對位與辨 識功能結合,透過感測器觀察外界影像資訊,結合機器學習與演算法, 提高辨識率及時提供行車資訊,提高道路安全與成員安全。
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本研究探討了利用生成式人工智慧技術為漫畫創作帶來新可能性。在當今競爭激烈的漫畫產業中,創作者們需要不斷創新以吸引觀眾,而創作引人入勝的漫畫需要豐富的想像力和劇情結構。本研究希望能協助創作者製作草稿,並探索與AI當朋友的新型創作模式。在生成方面,提出了將漫畫劇情提取、劇情預測以及圖片生成三個步驟的生成流程,並使用了多種模型和技術,如 YOLO模型用於漫畫人臉檢測、文字生成模型用於劇情預測、LoRA技術用於模型微調等,為解決人物生成不連續的問題,我們也提出一種基於特徵提取與融合的解決辦法。本研究提供了一個全面的方案,旨在利用人工智慧技術幫助漫畫創作者創作出簡單的草稿。
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Wibrazz is a wearable communication tool that allows the teacher, the therapist, the parent to communicate information to the child remotely using the device. Haptic (vibrationbased) feedback is becoming increasingly important in everyday life. A vibrating device that transmits information through clothing can help people with disabilities who have no or limited sensory use to live an integrated life in society without barriers.
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本研究旨在透過LLM 將影片內容轉為口述影像,探討及比較不同影片處理方式、LLM 對於圖片及影片的敘述,串接成一套自動化的口述影像系統。口述影像原本是為視障者製作的,現在本研究調整系統,讓有需求的一般大眾也能有效、容易及快速的了解影片內容。 本研究中的口述影像系統具有以下特點: (一)利用LLM 擅於處理視覺訊息及自然語言的優勢,將影片分為多張圖片,由LLM分別生成敘述後再整合為影片的整體敘述。 (二)運用LLM 會留存對話紀錄的特性,使用者可在系統中針對疑問與LLM進行問答。 (三)串接不同的 LLM,尋找製作口述影像的最佳組合。 藉由LLM 將影片轉換為口述影像,實現互動式的口述影像服務。除了可以滿足視障者的觀影需求,更重要的是當一般民眾沒有時間觀看影片時,也能透過口述影像系統了解影片內容。
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開發腸道菌外膜蛋白質純化方法及以AlphaFold 軟體對應合適製程
Developing purification methods for outer membrane proteins of gut bacteria and matching the optimal purification process by using AlphaFold.
可再現醫療效益之腸道益生菌關鍵分子是重要蛋白質,蛋白質純化極重要但傳統方法費時耗力,導致發展腸道益生菌保健食品的成本很高。本研究取用助於改善糖尿病和血脂異常的腸道益生菌 Akkermansia muciniphila 外膜蛋白Amuc_1100為樣品,先以傳統方法開發純化製程,利用親和性層析和離子交換層析找出純化臺灣本土菌株isolate 02和國際標準菌株BAA-835之條件及其差異,確認純化蛋白質可維持3日穩定。本研究進行AlphaFold 電腦模型預測蛋白質結構並進行蛋白質序列分析,發現蛋白質本身結構和電性不同才導致isolate 02和BAA-835純化製程條件有所差異。本研究提供全新展望,透過人工智慧將蛋白質結構對應到合適製程,大幅減少研發純化條件的時程,完善蛋白質純化方法學,並得到可量產且品質穩定的純化蛋白質。未來將選用其他臺灣本土 Amuc_1100樣品以擴大驗證及建立蛋白質結構與純化製程資料庫。
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