電腦科學與資訊工程

現今醫療中，黃疸的早期偵測對肝臟疾病的預防與治療至關重要，但多數人難以在症狀輕微時察覺。我們希望藉由智慧手機影像結合機器學習進行黃疸檢測，提升民眾自我監測的能力。Su 等人（2021）曾使用深度學習和機器學習進行黃疸預測，但其方法依賴專業色卡進行色彩校正，成本高且限制應用範圍。本研究提出以白平衡演算法中的白色補丁法與灰界演算法，搭配深度學習模型 DCCNM1和2 取代色卡，提升黃疸檢測的普及性與便利性。經黃疸偵測效果評估顯示，DCCNM2 在無色卡模型中表現最佳，雖然各指標略低於色卡校正，但其展現出優異的穩定性和準確性，證明其作為無色卡黃疸篩檢方案的可行性。本方法將能提供便捷的居家黃疸檢測途徑，尤其對偏鄉地區居民而言，不僅提升早期發現的機會，還能有效減輕醫護人員的負擔，推動大眾健康管理。

在現今社會，個人越來越依賴自主學習以提升技能和知識，而舞蹈學習尤其受到關注。然而，在沒有專業指導的情況下，學員往往難以掌握舞蹈動作的細節，也難以清楚地評估自己的表現與標準示範之間的差距。 為了應對這一挑戰，本研究利用人體姿態識別演算法OpenPose，捕捉舞蹈者的關節點。通過這項技術，針對舞蹈的標準動作、力度、流暢度等方面，成功地開發出一款自動評分系統。 通過人體姿態識別技術，我們能夠深入分析舞蹈動作的細節，讓學員與標準舞蹈動作進行比較，以確認學習上的差異。我們希望通過這項研究，學員能在沒有專業指導的情況下，利用網路平台創建更有效且有趣的自主學習環境。

本研究中，我們對模型逆向攻擊在語音辨識系統中的影響及風險進行深入分析。隨著Siri、Google Home等智能助理設備在日常生活中的廣泛使用，其語者辨識系統的安全隱患引起了我們的注意。本研究目的在於深入理解模型逆向攻擊的運作機制，並探討其對語音辨識系統的攻擊效果。我們透過實施多樣化的攻擊策略，對不同的模型架構和數據處理方法進行了評估，並對人聲與非人聲的數據集進行了攻擊效果的比較。此外，我們亦實現了基於差分隱私的防禦算法，在多數模型架構下達到接近50%的防禦效果，顯著提高攻擊代價。研究整體揭示了語音辨識系統在面對模型逆向攻擊時的脆弱性，並藉由實驗分析推論出可能的防禦策略，期待能通過策略來增強模型的安全性。

睡眠相關問題常見於現代緊張的社會，傳統睡眠分析方法需要腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）、眼電圖（EOG）等信號，量測複雜度高。本研究透過 Python 程式語言以深度學習和階層式投票機器學習方法，開發一套自動分析程式，僅透過心電圖（ECG）信號分析睡眠階段。並結合睡眠評估標準，製訂一可量化的睡眠品質評估表，提供臨床醫師判讀睡眠品質的指標。本研究的優點是僅透過一種信號便能準確、客觀、快速分析，且操作介面簡易。研究結果顯示，本研究清醒和睡眠狀態之辨識準確率高達約90%，與其他類似睡眠品質評估研究的論文比較，準確率高出10～17%，整體睡眠階段分析準確度高達87%。本研究方法未來可應用於臨床醫療，協助醫師做精準的患者睡眠品質診斷。

在臺灣手語辨識，先前研究所使用的監督式學習需要大量標記樣本而限制可辨識詞彙量。為此，本研究借鑒自然語言處理領域中BERT 的遮罩想法，將未標記手語影片隨機遮蓋部分幀數，並讓模型學習預測被遮蓋的幀數以學習臺灣手語的特徵，並透過遷移學習來訓練辨識模型，此作法可克服現有臺灣手語資料缺少的問題。經過實驗，本研究訓練之詞彙辨識模型達成了242 個詞彙量，94.8%的準確率。 此外，先前研究皆未在手語句子翻譯上有成果。因此本研究基於預訓練模型，整合設計手語翻譯的系統，實驗中，系統在100 個句子的翻譯表現達到88%的準，且BLEU-4 分數取得20.98，證明自監督學習的方式在手語辨識、翻譯上是有效的。並展現出樣本需求少與辨識詞彙量可輕易擴大的潛力。

隨著網路技術不斷的進步，意見和情感分析逐漸成為人們日常生活中的一部分。儘管如此，目前人們缺乏一個方便且快速的情緒分析模型，供廣大大眾使用。 本研究旨在提供人們一個緩解憂鬱情緒的管道——當人們輸入一個需要被安慰的情境時，我們的系統將輸出安慰語句，以緩解該使用者之憂鬱情緒，達到安慰效果。為此，本研究訓練了BERT model以及 LLaMA model。BERT model能判斷使用者輸入的語句是否為需安慰語句。而LLaMA model則作為安慰語句之生成模型，以達到安慰之效果。

睡眠相關問題常見於現代緊張的社會，傳統睡眠分析方法需要腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）、眼電圖（EOG）等信號，量測複雜度高。本研究透過 Python 程式語言以深度學習和階層式投票機器學習方法，開發一套自動分析程式，僅透過心電圖（ECG）信號分析睡眠階段。並結合睡眠評估標準，製訂一可量化的睡眠品質評估表，提供臨床醫師判讀睡眠品質的指標。本研究的優點是僅透過一種信號便能準確、客觀、快速分析，且操作介面簡易。研究結果顯示，本研究清醒和睡眠狀態之辨識準確率高達約90%，與其他類似睡眠品質評估研究的論文比較，準確率高出10～17%，整體睡眠階段分析準確度高達87%。本研究方法未來可應用於臨床醫療，協助醫師做精準的患者睡眠品質診斷。

背景：預測分子性質如溶解度、毒性及熔沸點對於基礎科學至關重要。然而，實驗測量這些性質耗時且昂貴，因此本研究使用多種機器學習模型藉由調整變相來準確預測熔、沸點。 方法：本研究使用超過一萬筆數據及兩種類型的機器學習方法：淺度與深度學習。淺度學習由 PyCaret實現，並以Mordred作為分子描述器；深度學習使用圖神經網路，包括（CMPNN和GCN），並調整隱藏層參數。 結果：CMPNN在目前嘗試的模型中表現最佳。發現影響沸點預測的關鍵特徵是piPC1，與鍵級相關；熔點則是AATS0d，與σ電子的 Moreau-Broto自相關有關。 結論：CMPNN模型在沸點與熔點預測中均表現最佳。沸點中深度學習模型優於淺度學習模型（p<0.05）。此外，使用SHAP成功找出piPC1和AATS0d對最關鍵。本研究不僅得出了高準確性的模型，還發現了影響分子性質的關鍵特徵，且可擴展至其他預測。

本研究中，我們對模型逆向攻擊在語音辨識系統中的影響及風險進行深入分析。隨著Siri、Google Home等智能助理設備在日常生活中的廣泛使用，其語者辨識系統的安全隱患引起了我們的注意。本研究目的在於深入理解模型逆向攻擊的運作機制，並探討其對語音辨識系統的攻擊效果。我們透過實施多樣化的攻擊策略，對不同的模型架構和數據處理方法進行了評估，並對人聲與非人聲的數據集進行了攻擊效果的比較。此外，我們亦實現了基於差分隱私的防禦算法，在多數模型架構下達到接近50%的防禦效果，顯著提高攻擊代價。研究整體揭示了語音辨識系統在面對模型逆向攻擊時的脆弱性，並藉由實驗分析推論出可能的防禦策略，期待能通過策略來增強模型的安全性。

「在格狀平面中用矩形以互不重疊的方式鋪滿(2D rectangle tiling problem)」為一NP-complete問題(Dani`ele Beauquier et al ,1995)，目前多項式時間只能求出盡可能覆蓋最大面積的近似解。本研究所創的階梯演算法 stair algorithm 透過改變動態規劃紀錄狀態的方式，使狀態數大幅減少，進而改善求準確解的時間複雜度，也成功證明此演算法的正確性。本研究的演算法可被應用於平行計算中的負載平衡、積體電路設計等方面。隨後，本研究寫了一個互動展示品清楚呈現此演算法的功能。且以階梯演算法成功檢驗並比較 RTILE PROBLEM 的 7/3-approximation algorithm (Krzysztof Lorys and Katarzyna E. Paluch,2000 [4]) 與 11/5-approximation algorithm (Piotr Berman et al,2001[7])進行比較與分析。