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以LoRa物聯網通訊技術及去中心化網狀網路構建緊急救難發報系統
網際網路高速發展時代，為解決身處於無蜂窩訊號涵蓋範圍下，可提供通訊服務及緊急呼叫的手持無線電及衛星服務昂貴不普及，因此本研究採用遠距離、低成本、ISM免執照頻段的LoRa物聯網無線電技術，透過其啁啾調頻技術(Chirp Spread Spectrum)、高鏈路預算等優勢，以「人人皆為基地台，亦為客戶端」理念，設計P2P去中心化網狀網路(Mesh Net work)節點傳輸協定和低廉可負擔的通訊裝置，應用於SOS緊急救難呼叫、短文通訊、定位回報等。在固有網路系統不可用時也得以獨立組網，無須高昂的修建維護成本。也可透過搜救無人機、高空氣球等，快速部署Gateway於高山極地、無訊號區、第三世界國家等情境場所，促進人類福祉達成聯合國SDGs永續理念，未來將技術結合低軌道衛星，較其他衛星技術更經濟、環保，並覆蓋全球範圍達成無死角通訊。
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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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本研究旨在探索大型語言模型如何應用於音樂生成故事。研究動機源自音樂作為文化中不可或缺的一部分，但若要以文字精準表達出音樂中的故事情緒尚屬困難，藉由本研究提出的方法可以使故事顧及到音樂的情緒起伏。隨著 AI 的發展，我 們開始看到它們在各領域的應用。這項研究的目的是製作出一個系統能以音樂作為輸入，輸出音樂內的故事，為達成目的，我們結合多個模型。研究使用 PyTorch等工具，並探討文句和音樂的共同表示方法，實現情感匹配。研究結果顯示，音樂和文句情感辨識模型表現不錯，也研發出一個完整的生成流程。目前已有直接生成音樂的模型，也有把音樂統整介紹的模型，卻沒有依據音樂中的情緒生成故事的模型。我們研究就是在解決這個問題，結合到 LLaMA2預訓練模型生成出具情緒浮動的故事，要注意的是 LLaMA2的輸出限制最多只能有 4096個token。我們將此產生過程稱為 MTSPL (Music To Story Procedure with LLaMA)。
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本研究聚焦於籃球員的慣用動作分析，透過深度學習技術開發了一套籃球動作分析系統，旨在準確分析籃球員在籃球運動中的個人動作特徵來進行動作辨識。我們透過自行蒐集籃球動作的影片，並使用MMAction2這個資源庫來進行動作辨識模型的訓練，將訓練好的動作辨識模型用開發慣用動作分析系統。系統流程首先使用滑動視窗（Sliding Window）的機制將即時拍攝的影像變成有序列的連續影像片段，再即時傳送至進攻動作辨識的深度學習模型中，來辨識出連續影像片段中的動作序列屬於何種特定動作，藉此將多個連續影像片段中的動作序列各自轉換為單一動作單元並依次輸出。最終，系統基於前述單一動作資料進行綜合分析，以統計使用者的籃球慣用動作。此分析系統能為籃球愛好者提供清晰的動作偏好資料，具有提升訓練成效的潛力，同時為籃球技術分析與訓練提供了一個精確的數據分析工具。
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利用Chain-of-thought Prompt優化ChatGPT邏輯推理方面的能力
ChatGPT 問世後，許多問題皆已能由其回答。然而在邏輯方面的問題，ChatGPT 免費版有著明顯的不足，時常出現似是而非的答案。為了解決此問題，本研究利用連線 ChatGPT API，使用四種 Chain-of-thought prompt 的方式，將問題分解成若干個子問題，利用子問題們提供原問題較多的資訊以降低在解題過程出現的錯誤。最後分析四種方法的優劣，四種方法各有優缺，並無一方法於所有題目皆正確率最高。
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基於LS1043A多核處理器之嵌入式系統開機速度之精準計時方案
電子智能系統被廣泛應用在現代人的日常生活中，但是使用任何電子系統都必須面對系統失效的風險，就像我使用電腦可能會當機一樣。在智能車輛的應用中，電子系統的可靠性與我們的人身安全直接相關。一旦發生系統失效的狀況，恢復系統正常運行的最後一個手段是重新啟動系統，藉由系統重啟來恢復系統的正常功能。因此系統重啟的耗時，對系統的可靠性至為重要。 LS1043A晶片是多核心高階處理器，能夠運行完整的Linux操作系統。由於LS1043A架構及功能的複雜性，它的開機程序需要遵守嚴格的步驟，耗時也比一般的微控制器更長。在這個實驗中，我將了解LS1043A處理器的架構著手，由此設計一個計時器，能做到精準量測開機時間達千分之一秒，使開機時間成為能夠量化的指標。本實驗的計時方案是一個通用的設計概念，可用來量測不同類型高階處理器的開機耗時及系統可靠性評估之參考指標。
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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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蕗蕎對抑制血管收縮素轉化酶活性及降血壓之評估
蕗蕎為原鄉部落常見且重要的香辛料作物，具有降脂、抗動脈粥樣硬化、抗菌等活性， 但對於血管舒張作用則少有相關研究。因此本研究以乙醇對蕗蕎進行萃取，再進一步以色層 分析等方法進行純化，其分離到之化合物由核磁共振磁儀（NMR）光譜技術分析及質譜(MS) 之鑑定，鑑定得到一個主要大量的固醇類天然產物: Laxogenin。另外透過頂空氣相層析質譜儀(HS-GCMS)，從生鮮蕗蕎(Allium chinense G. Don)共鑑定出 13 種化合物，其中包含 8 種含硫化合物，並以 Disulfide dimethyl 含量為 71%，占揮發氣體之含量最高。 在抑制血管收縮素轉化酶 (ACEI)活性測試中，取蕗蕎的酒精萃取物、大蒜的酒精萃取物、Laxogenin、diallyl disulfide 在濃度為 0.0125 mg/mL 下，其抑制率分別為 3.9 %、8.3 %、4.2 %、4.6 %。並透過電腦模擬分子對接技術(MDM)，發現 Laxogenin、diallyl disulfide 與 ACE酵素具結合親和性，以上結果顯示，推測蕗蕎具有抑制 ACE 酵素及降血壓之功效。
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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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基於LS1043A多核處理器之嵌入式系統開機速度之精準計時方案
電子智能系統被廣泛應用在現代人的日常生活中，但是使用任何電子系統都必須面對系統失效的風險，就像我使用電腦可能會當機一樣。在智能車輛的應用中，電子系統的可靠性與我們的人身安全直接相關。一旦發生系統失效的狀況，恢復系統正常運行的最後一個手段是重新啟動系統，藉由系統重啟來恢復系統的正常功能。因此系統重啟的耗時，對系統的可靠性至為重要。 LS1043A晶片是多核心高階處理器，能夠運行完整的Linux操作系統。由於LS1043A架構及功能的複雜性，它的開機程序需要遵守嚴格的步驟，耗時也比一般的微控制器更長。在這個實驗中，我將了解LS1043A處理器的架構著手，由此設計一個計時器，能做到精準量測開機時間達千分之一秒，使開機時間成為能夠量化的指標。本實驗的計時方案是一個通用的設計概念，可用來量測不同類型高階處理器的開機耗時及系統可靠性評估之參考指標。
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基於對抗性機器學習技術的數位影像浮水印機制之研究
在高度數位化的社會，存在大量的數位影像資料，在不影響視覺品質之前提下如何標記持有者或資料來源是一重要課題，而不可視浮水印機制是可行的解決之道，本研究運用對抗性機器學習技術的概念及深度學習技術研發設計數位影像之浮水印機制，研製偵測器與註冊器。本研究設計研製之偵測器與註冊器可以處理任意大小的影像，經實驗分析具高度的保真性，並具可以承受 JPEG 中度品質(qlt=50)的失真壓縮攻擊，解壓縮還原之已嵌浮水印影像偵測器仍舊可以有效判定具浮水印。本機制可以結合網站、伺服器或影像設備為其提供的數位影像嵌入浮水印，在不影響視覺感官的前提下標記來源或持有者。
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FVeinLite: 輕量化CNN手指靜脈辨識模型與醫療領域之應用
台灣少子化、老齡化問題迫切，醫療資源入不敷出，使得遠距醫療成為潛在的解決方案與趨勢。然而，遠距醫療的身份驗證安全性尚未完善。指靜脈辨識有非接觸、體內生物特徵等特性，其在衛生性和高安全性的優勢在醫學相關領域與醫療院所備受關注。若能夠開發出遠距醫療可用的指靜脈辨識，將有機會為遠距醫療產業的安全性貢獻一份心力。本研究主要分為兩階段：其一旨在優化指靜脈辨識技術，利用輕量化 CNN 指靜脈辨識模型，結合 Mini-RoI 技術， 使用 FV-USM 以及 PLUSVein-FV3 兩個資料集訓練我們開發的 FVeinLite 指靜脈辨識模型，並使用不同的 epoch 值訓練出最好的模型。而我們訓練的模型相較於其他指靜脈技術具有高辨識正確率、參數量更少、運算速度快等優勢。其二，我們將模型結合自製的低成本嵌入式裝置， 並製作 API 與並使用模擬的病患資料完整打造一個可使用於遠距醫療及醫療院所的指靜脈身分辨識系統。
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