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第61屆--民國110年

基於深度學習之服裝試衣系統

本研究以AI虛擬試衣系統(Virtual Try-on模型)為主題,透過深度學習技術,並結合幾何匹配模型,最後開發出試衣系統,將使用者上傳的照片,模擬成穿著新衣的模樣。 首先,將人物原始圖片取出骨架節點,並生成人體遮罩以及保留人物頭部。而後將三個輸出合成為高維特徵圖。接著將目標替換衣物生成出依照人體姿態扭曲後的衣物圖片。最後於Virtual Try-on模型中,將人體高維特徵圖與扭曲衣物共同輸入,並經過運算後合成出穿著目標衣物之人體圖像。本研究結果發現,人物站姿單純,且雙手緊貼身側,以及拍攝角度為正面、衣服款式為短袖、背景色彩對比度較高與衣服圖案單純的原始圖片得出的結果圖片與測試圖片相似度較高。

老師,我又沒有出口成「髒」! —國、高中校園的哪些話語是髒話?該禁不該禁?

因為曾被指正屁是髒話,所以GOOGLE問卷調查133人,不同年齡層、性別對髒話使用頻率、原因及認知,並同時留存儀器Arduino量測視覺後行為反應時間。共得399個數值時間,以軟體EXCEL及Past 3.14 software製圖、數據分析。受測者罵髒話的頻率最高的是偶爾(每天1-10次),而認為「幹」和「幹你娘」是髒話的人數百分比占最高,絕大多數的受測者都是由同學身上聽過髒話,大家都很清楚知道罵髒話不能解決問題。罵髒話次數非常多的人,其視覺後的神經反應時間最快僅0.35秒,經Dunn's post hoc分析與其他族群者有顯著差異。本研究的結果,認為在國、高中校園這樣需要他律的年齡層要持續禁止講髒話,但某些字詞不能算是髒話,講髒話的學生也不代表學習狀況不好。

水龍搶珠 - 探討不同條件下雙水柱的交纏狀況

水池邊,看到石雕魚噴出的水柱,水面變得凹凸不平,分析文獻後,發現都沒有解釋原因的相關研究,決定深入探討。實驗發現,雙水柱所形成的水結依序為水平面、鉛直面…的呈現。我們研究顯示,因為表面張力的緣故,雙水柱會以麻花狀互相纏繞,並在水平面及鉛直面水結交接處,水柱會快速旋轉90度,使水結翻轉,因此會形成數個水平面及鉛直面水結,最後才結合成一道水柱。也發現,使水結振幅變大的因素為:雙水柱距離變大、水溶液的表面張力變小。讓水結波長變長的因素為:雙水柱距離變大、水溶液的表面張力變小、水柱流出的初速度愈大。而水結數量變少的因素為:雙水柱距離變大、水溶液的表面張力變小、水柱流出的初速度愈大及雙水柱的水平夾角愈大。

原音重現—自動太魯閣族語語音評分系統

近年來原住民語使用逐漸減少,面臨傳承的危機。本研究製作太魯閣族語音評分系統,希望幫助人們學習太魯閣族語。利用原委會網站的音檔和田野調查收集錄製的族語語音與族語老師的評分為本研究的研究語料,以Kaldi為語音辨識框架來製作語音辨識模型。對模型輸出的音素與正確單詞進行字串相似度計算,將計算數據與模型產出的發音品質分數作為選擇模型的依據,透過機器學習方法選擇最接近族語老師評分的模型。以此模型計算研究語料,再以機器學習製作一個七成正確率的評分分類器,最後實作出評分系統網站。此網站除了可以學習族語之外,也可以幫助未來繼續收集更多語料,提高評分系統的正確率。期望幫助人們學習太魯閣族語,讓原住民族語原音得以重現。

怡然自「樂」,音樂內容的身心壓力放鬆效果研究

本研究旨在探討音樂內容對身心壓力的放鬆效果。本研究將受試者分派至完全無聲、環境音、純音樂、中文歌、日文歌等五個組別,進行約30分鐘的實驗操弄後,以血壓(收縮壓、舒張壓)、脈搏和狀態-特質焦慮量表之狀態焦慮量表(STAI-S)的測量結果作為指標,發現音樂確有放鬆身心壓力的效果,且雖然未達顯著,但不熟悉語言的歌曲(如日文歌)似乎比熟悉語言的歌曲(中文歌)更能放鬆身心壓力;另外,完全無聲的環境則可能比有聲的環境帶來更多身心壓力。本研究希望藉此為未來的音樂和壓力放鬆研究開啟更多可能性。

「倒」高一尺,「蚊」高一丈--探討積水容器中白線斑蚊卵被刷下後仍能孵化的可能性

利用『巡、倒、清、刷』來清除登革熱病媒蚊孳生源時,仍有一些操作細節要注意,本研究就是針對『刷』的部分,將積水容器內壁的白線斑蚊卵刷除倒掉,來減少病媒蚊的孳生。根據本研究的研究結果,在刷積水容器時,如果這些卵隨著積水直接流入水溝中,不論水質為何,這些卵不但仍會孵化,而且和原本積水容器中的斑蚊卵自然孵化率相較,並沒有太大差異。如果把這些卵倒在地上,經過一段時間乾燥,當一場雨把卵沖入水溝或水坑中,這些卵仍然有很高的孵化率;這些卵的孵化率,受到乾燥時間的長短、最否受陽光照射、陽光的強度,地面材質的吸熱升溫的影響,乾燥時間愈長,照射陽光愈強烈,地面材質受熱愈容易升高溫度,則白線斑蚊卵的孵化率愈低。

無毒有「單」~探討單寧酸作為生物農藥的可行性

本篇探討「單寧酸」做為生物農藥的可行性,結果發現偽菜蚜體表蠟粉被破壞,單寧酸接觸後具一定程度立即致死能力,生物農藥測試組(乳化劑+油+3%單寧酸溶液)立即致死率69.5% (10min)。生物農藥測試組和噴水組之農作物質量表現,無達到顯著差異( p>0.05),顯示生物農藥試劑對作物生長影響不大;以分光光度計分析,作物與環境土壤均無殘留,且作物易洗淨。生物農藥試劑對於不同科害蟲,以葉蟎致死率最高,為86.3%,而對蚜蟲及介殼蟲則分別為71.3%與61.6%。野外測試發現生物農藥試劑之驅蟲率,D1已達96.1%,而D2則達98%,D3達100%。吸食試驗顯示,生物農藥測試劑組對蚜蟲致死率約90%,顯示本生物農藥試劑不僅具立即接觸毒殺,也兼具長效吸食毒殺的效果。

可限制特徵之人臉生成器

本研究旨在發展一套可限制特徵之人臉生成器,能依據目擊者對嫌犯的特徵描述,使用真實人臉照片進行特徵生成,以生成嫌犯臉孔。本研究以生成對抗網路為中心,配合選擇性傳輸單元、編碼器與解碼器結構,發展出五官、毛髮、飾品、整體形象四大類別,共有40個特徵生成編輯種類。搭配友善的圖形使用者介面,讓使用者可將已相關度篩選後之真實人臉資料庫或是另行輸入之照片,因應不同的嫌犯臉孔描繪需求情境,對該圖片臉孔進行指定特徵之生成編輯。此技術除了可輔助刑案目擊者回憶嫌犯臉孔特徵,亦可應用於眼鏡業、醫學美容、美髮業等領域。

以Seq2seq模型實現論文心智圖自動生成工作

做研究時,經常需要閱讀多篇長篇論文,如何快速理解並歸納重點是影響效率收益的關鍵任務。針對此問題本研究運用深度學習配合其他程式算法輔助。將整個問題拆解成三個主要部分:模型處理、結構剖析、心智圖輸出,模型處理的部分我們訓練了三種不同的Seq2seq模型實現文本摘要,分別使用LSTM、BERT、ALBERT、比較並選擇綜合效益最好的模型;而負責拆解論文的結構剖析系統,則利用論文目錄分解整份論文,最後,心智圖輸出系統則整合剖析系統與模型結果,再調用Xmind API去生成架構清晰易讀易理解的論文心智圖。

「你是我最甜蜜的量子糾纏,讓我們還給這世界一彎乾淨的河水吧!」-物聯網智慧濾水裝置

工廠所排放至河川中的工業廢水會對我們身體健康造成危害。本研究是提出一款具備自動替換濾心功能並結合IoT概念的濾水裝置,本設備是從化學、硬體與軟體三個面向進行整合。首先我們以具備高孔洞性的海藻酸鈉晶球,固化可用於吸附重金屬離子的吸附劑-幾丁聚醣[1],製作出一款適配於我們濾水裝置的濾心,能在軟硬體兼備下藉EDTA脫附而達到自動替換濾心的功能。本設備崁入具高度自動化的程式,能在無人操作情況下,實現自動監測及水質分析,此外,以簡單可視化的網頁的方式呈現給使用者瀏覽。本設備的硬體則是與軟體搭配而成的高客製化成品,相較於目前市面上的現成硬體,擁有更小的體積及更低廉的價格,且能針對本研究的需求,作到最佳化的設計。