電腦與資訊學科

現在的教學模式漸漸走向數位化，老師在課堂上時常需要使用投影機輔助教學，使用投影機時，常常要使用遙控器來開關，但萬一沒有遙控器或是遙控器故障，會相當麻煩，所以我們開發了一個不需遙控器就能輕鬆開關投影機的程式──iProject。 現在很注重環保議題，使用塑膠外殼的遙控器，是間接傷害地球的行為，因為製造塑膠會排放二氧化碳，造成全球暖化加速。此程式具有環保、操作簡單及可攜性高等優點，只要輸入投影機的IP位址，就能控制想要開關的投影機，不需要遙控器與電池，除了達到節能減碳愛地球的功效，也不會有想要開啟投影機時，卻不知道遙控器放在哪裡的問題。

透過在程式上的設計，來探討不同方法之間玩英文單字接龍的差異及各方法的優缺點，並試圖尋找最長的連接路徑。

3D列表機(3D Printer)的出現，對於許多工程師、及創客們是一大福音，因為3D Printer從設計到產品開發完成，比起以前用開模的方式，降低了許多成本與開發時間。然而，有些3D Printer的作品列印時間可能長達數小時甚至數天，而且在列印的過程作品損壞率頗高，一般的工程師與產品開發人員不可能有這麼長得時間能監控3D Printer，列印失敗後也無完善的機制自動偵測並停機，使得3D Printer持續的浪費材料，還有可能造成3D Printer零件損壞。於是，我們更改市售3D Printer韌體程式和部分機構，研發出一台新的3D Printer來解決此問題，稱之為【行動代號 駭入3D Printer】此機台採用〝互聯網〞的技術來遠端監控，讓使用者在世界各地能觀看3D列表機的列印進度，發生問題時能隨時停止3D列表機，減少零件和材料的損失。

此次科展製作，我們團隊使用了機器學習的方式進行肺炎診斷，共分成了兩個階段，首先將肺部X光的圖片預處理，接著再將預處理後的X光圖輸入神經網路，以得到是否罹患肺炎的判斷結果。此方法可使誤判率大量減少，也讓醫師的判斷時間大幅減少，平均醫師判定一張X光平均需要5分鐘，而機器僅需數秒即可完成，使醫療效率增加。

本研究使用Arduino，此作品在秤重的部分，是透過拉力秤裡面的元件拿出來後加以改良讓秤重後的數據可以傳到藍芽模組再把數據傳輸到手機上，最後可以利用手機來計算價錢，計算價錢的方式是以測量出重量來去換算成價錢的，電源供給的部分，是以鋰電池為主，把鋰電池裡的電利用充電模組讓裡面的各個模組通電，還可以利用充電模組上的usb頭來對手機進行充電，讓手機沒電時也能當行動電源使用，鋰電池沒電時，也可以利用充電模組來進行充電，另外手機外殼是使用3D列印，因為考量到了材質會不會把物品勾在拉力勾上面的時候一拉就斷掉，所以選比較堅硬輕巧的PLA材質來支撐，來增加他的負重能力。

本研究透過Android系統手機與平板，搭配WiFi傳輸功能，撰寫APP程式與PLC指令，控制機械手臂、雷射感測器、視訊裝置、水箱與履帶型多功能車，並搭配Arduino程式零件組，撰寫可記憶動作與路徑的程式，可隨地點、事物與路徑不同，調整參數，符合需求。經過校園與農田實地測試，履帶可行走於農田崎嶇地形，野外監測效果佳，水箱具噴灑功能，可從事農藥噴灑與消防滅火功能，影像傳輸速率則與基地台與手機傳輸頻寬有關，電池增加無線充電感應芯片，可改善續航時間。

本研究試著在Android Studio的開發環境下用Java語言寫出手機鎖，將現行之平面手機鎖擴張至三維空間，運用立體的圖形增加可行解組合數及複雜度，進而在不困擾用戶的情況下提升螢幕解鎖的安全性。

以製作適合高中生的英文篇章難易度自動分級為初衷，本研究採高中英文課文為語料，針對「如何分級」，意即從文章萃取哪些特徵、利用何工具或語料協助萃取特徵、以何工具分級等因素，進行研究與實驗，並建立一套新方法。首先進行前處理，再嘗試以單字、句型的數量或比例、句長、音節長、整合以上分析等各式特徵，支持向量機(Support Vector Machines)、隨機森林分類器(Random Forest Classifier)、決策樹分類器(Decision Tree Classifier)、卷積神經網路句分類器(Convolutional Neural Networks for Sentence Classification)等工具，進行將篇章分為高中一、二、三年級等三個難易度等級的測試，建立自動分級模型。最後製作成可供大眾使用的自動分級網頁。各項測試之中，最佳分類效能為整合各項特徵時得到的分類正確率65.04%，經模擬得知，此效能確實優於過去研究。

隨著物聯網裝置的大量運用，惡意人士可以操控物聯網裝置的惡意程式Mirai發動DDoS攻擊，AP熱點是物聯網裝置的上網窗口，如果能從第一層AP進行防禦，將DDoS消弭於來源，可避免進一步對外擴大攻擊的危害。 Mirai控制數量龐大的IoT bot(殭屍)，是一種新型態的DDoS攻擊手法。我們經由特徵之探討，以達到Mirai的各種攻擊模式防制。 同時針對常見的DDoS攻擊型態，紀錄對外伺服器基本服務封包通訊，如：TCP:ACK、Http:80、ICMP等，進行統計、分析、學習，運算出存取控制列表ACL，在AP攔阻DDoS攻擊封包，建立即時防禦機制。

在網路科技盛行的時代，帳號及密碼的設置為必要的程序，因此密碼管的安全性成為重要的課題。現行主要的認證機制需要使用者自行記密碼，而便利性高的生物辨識方法則大多成本過高或不夠準確，因此，本專題研究希望提出一個基於使用者鍵盤輸入行為的辨識方法解決此問題。首先，我們分析了使用者的輸入行為，提出 11 種特徵。再來，我們用支持向量機進行分類。支持向量機在超空間中求出超平面，將資料區隔，算出適合的權重並求得最佳參數，以得到最佳效果。在包含 230 位不同年齡層受試者的實驗中，本專題研究所提出的方法優於前人所提出的方法。我們也在較小的基準化資料集中進行實驗，精準度亦高。同時不需要特殊硬體，得以廣泛應用於現實生活中。