電腦科學與資訊工程

本研究以西洋棋為切入點，採用磁簧開關陣列來偵測棋子位置，並在設計中加入二極體以防止Ghosting效應，進而開發出一款以Arduino Uno開發板為基礎的智慧對弈棋盤。棋盤底部配備RGB LED燈，以便為使用者提供落子提示，並根據不同的落子類型呈現不同的燈光效果。 我們成功地透過簡潔的設計與高效的運算性能，實現了一個能夠識別棋手落子的智慧對弈棋盤，並能根據國際西洋棋規則提供正確的移動提示，讓完全沒有基礎的初學者也能在遊戲中學習並掌握西洋棋的所有規則。此外，我們還引入了基於Minimax演算法的輕量化AI和基於高效可更新神經網絡(NNUE)AI，並探討兩者之間的性能差異，從而使該智慧棋盤在節省運算資源的同時，可以在不連接電腦的前提下，具備一定的棋力，以支持棋手的技能提升與訓練。

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。

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.

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。

This report presents a novel AI-driven tool for aiding musical composition through the generation of chord progressions. Data acquisition and analysis are discussed, uncovering intriguing patterns in chord progressions across diverse musical genres and periods. We developed a range of deep learning models, from basic recurrent networks to sophisticated Transformer architectures, including conditional and style-based Transformers for improved controllability. Human evaluation indicates that, within the context of our specific data processing methods, the chord sequences generated by the more advanced models are practically indistinguishable from real sequences. The models are then integrated into a userfriendly open-source web application, making advanced music composition tools accessible to a broader audience.

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。

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。

本研究以西洋棋為切入點，採用磁簧開關陣列來偵測棋子位置，並在設計中加入二極體以防止Ghosting效應，進而開發出一款以Arduino Uno開發板為基礎的智慧對弈棋盤。棋盤底部配備RGB LED燈，以便為使用者提供落子提示，並根據不同的落子類型呈現不同的燈光效果。 我們成功地透過簡潔的設計與高效的運算性能，實現了一個能夠識別棋手落子的智慧對弈棋盤，並能根據國際西洋棋規則提供正確的移動提示，讓完全沒有基礎的初學者也能在遊戲中學習並掌握西洋棋的所有規則。此外，我們還引入了基於Minimax演算法的輕量化AI和基於高效可更新神經網絡(NNUE)AI，並探討兩者之間的性能差異，從而使該智慧棋盤在節省運算資源的同時，可以在不連接電腦的前提下，具備一定的棋力，以支持棋手的技能提升與訓練。

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。

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。