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三等獎

自監督學習在臺灣手語辨識上之應用研究

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。

快速合成金屬有機骨架複合材料用於微量工業廢氣吸附移除Rapid synthesis of metal-organic framework composites for removal of trace industrial waste gases

本研究開發一種新穎孔洞性吸附材料:金屬有機骨架 (MOF)。MOF 在反應溶液中自組裝形成孔洞結構,透過物理吸附有效捕捉氣相乙酸分子。研發出綠色、快速可在常溫常壓下大量合成三種MOF(HKUST-1(Cu)、UTSA-280(Ca) 及 A520(Al))方法。此外,為提升材料機械強度和應用價值,採用 PVA 聚合技術製備 MOF 複合物,使其造粒型化更易處理,提升商業和環境應用價值。吸附實驗結果顯示,HKUST-1(Cu) 粉末對乙酸移除率高達98%,而HKUST-1(Cu) PVA 複合物達93%,對比活性碳及其PVA複合物(移除率分別為85%和78%)表現更優異。MOF憑藉優異吸附性能和可大量生產低成本優勢,成為極具潛力有機無機氣體吸附劑,可為半導體產業提供一種維持高標準製程環境精密且簡便解決方案。

為視障者開發之學習輔助平台:結合Image-to-3D AI 模型之可觸式三維擴增實境顯示器與個人化之檢索增強生成(RAG)自然文字系統

全球約有9千萬的兒童是視障者,他們的學習依賴著點字器材。點字書難以傳達3D (三維)圖形的概念,讓他們在理解3D圖形有許多挑戰,而點字書過長的文字描述加大了他們與正常同儕之間的差距。本研究旨在開發一個學習輔助平臺,同時強化視障者的觸覺認知和文字圖形理解能力。 在強化觸覺認知方面,開發之系統能將傳統的圖片,利用影像轉3D之人工智慧建模(Image-to-3D AI model)技術,轉換圖片轉為3D,呈現在開發的擴增實境顯示器上,讓視障者能夠親身透過觸摸立體顯示器之3D模型,瞭解圖片表達的空間結構。在文字優化方面,利用微調大型語言模型與搜索式強化生成等方法,優化視障者閱讀之內容。系統開發過程中,二位視障者進行體驗,持續以修正系統設計的便利性、友善性與有效性。 本研究成果為視障者帶來新式個人化的學習輔助工具,增強視障者對立體圖形學習能力與文字理解。

Revolutionizing Metabolic Health: The Therapeutic Potential of Next-Generation Probiotic Akkermansia Strains (Z62, IR119) for Metabolic Syndromes

The human gut microbiome is integral to digestion, overall health, and metabolic disorder imbalances. Recent advancements in fecal microbiota transplantation (FMT) have highlighted the therapeutic promise of restoring healthy gut microbiota in populations with high incidences of diseases. Focusing on fecal DNA samples from healthy Asian individuals, this study examines the potential of novel Akkermansia strains, specifically Akkermansia muciniphila (Z62) and Akkermansia massiliensis (IR119), as next-generation probiotics for mitigating metabolic syndrome. A key aspect of the study is the investigation of short-chain fatty acids (SCFAs), which are produced and play a crucial role in regulating metabolic processes. SCFAs such as butyrate, acetate, and propionate are essential for energy provision to colon cells and exerting anti-inflammatory effects. The methodology involves selecting two Akkermansia strains, analyzing them through 16S rRNA and WGS, evaluating their growth and survival rates under acidic and bile-salt conditions, alongside their cell adhesion capabilities. The study focuses on the production of key short-chain fatty acids (SCFAs) and tryptophan derivatives by bacteria in regulating metabolic processes, as well as their anti-inflammatory effects on colon cells. Through in vitro assays, both strains exhibited survival in acidic/bile-rich conditions, though Z62 demonstrated superior adhesion to Caco-2 cells, suggesting a higher colonization potential. Metabolomic analysis revealed both strains produce SCFAs, including propionic and acetic acids, and indole metabolites, such as indole-3-propionic acid and indole-3-acetic acid, which are known to influence lipid metabolism and insulin sensitivity. In adipocyte cell models, IR119 significantly reduced lipid accumulation, while Z62 increased lipid presence. Furthermore, IR119 reduced pro-inflammatory cytokine levels, including IL-6 and TNF-α, suggesting potential for inflammation mitigation. The future potential of IR119 as a therapeutic probiotic is extraordinary in addressing complex metabolic and inflammatory diseases, which open new avenues for managing chronic inflammatory conditions like type 2 diabetes and cardiovascular disease. Future clinical trials could refine IR119’s efficacy, positioning it as a leading probiotic in preventive and therapeutic contexts.

矩形密鋪及其應用

「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。

「旋」機妙策—探討颱風與季風互動之螺旋式風場變化

本研究主旨是在探討颱風與季風互動對颱風風場不對稱性變化的影響,分析了2013至2024年9月期間的颱風數據,結果顯示,季風是影響颱風風場形狀的關鍵因素。在東亞特有的季風氣候中,84%的颱風受到季風共伴的影響,我們發現,在季風共伴下,颱風的七級風場會呈現螺旋形,東北季風影響下多呈「6」形,西南季風影響下多呈「9」形,這些形狀可用「等角螺線」來描述,對於季風影響不明顯的颱風,風場形狀則更接近橢圓。我們進一步計算集合重合率以驗證形狀描述的準確性。 此外,本研究將颱風生活史的流型演變分為五類,結果顯示,環境條件相似的颱風,在流型變化上具有相似性。我們還利用颱風氣流場裝置模擬颱風風場,測量風速和風向,深入探討環境風場對颱風不對稱性的影響。

探討「互相牽制」中整除問題的整數解

在這篇作品中,探討科學研習月刊中森棚教官的數學題-「互相牽制」的整除問題,此問題是指「你可以找到多少組正整數對(x, y),讓x的平方減5為y的倍數且y的平方減5為x的倍數?」。我們除了探討原問題之外,也探討將5改為任意整數 l 的情況,我們要刻畫滿足 y | x2- l 且 x | y2- l 的所有整數解(x, y)。 首先建構生成另一組整數解的方法且推導出在 (x2+y2-l) / xy 為整數的條件下生成另一組整數解的方法。在 (x2+y2-l) /xy 為整數的條件下,可利用二階齊次線性遞迴數列及二次曲線刻畫滿足 y | x2 - l 且 x | y2- l 的所有整數解(x, y)。當上述條件不成立時,利用二次曲線試圖刻畫滿足 y | x2 且 x | y2 的所有整數解(x, y),進一步推導出在特定條件下,可利用二次曲線刻畫滿足 y | x2且 x | y2的所有整數解(x, y)。

Wrong seating around the table

本研究探討在一場圓桌會議中,n人逐一亂序入場找尋各自對應的名牌編號(1~n號)入座,其中1號第一個入場並坐到了k號位,此後入場的人們若發現與自己編號相同的位置是空的,就直接入座;若與自己編號相同的位置被占走了,就以逆時針方向尋找空位入座。在上述的規則下,若共有n 人,且 1 號坐到 k號位的情況,給予與問題相關統計量的組合證明。後續本研究將規則改為1 ~ p號 按照順序進場且皆想坐到 k 號位的前提下,探討了坐錯的人們是怎麼樣的循環和坐錯人數的次數分佈。並多數的研究結果皆與 stirling numbers of the first kind 有相關。 本研究還 探討了共有 n 人,且 1 號坐到 k號位的情況下, 坐錯人數的標準差函數的遞增情況 與對數函數完全曲線相關。

雙向隨機生成數列的長度探討

本研究探討隨機生成數列的長度期望值。一個籤筒中有n支籤,編號分別為1,2,3,…,n,每抽出一支籤,就將抽取的編號寫在紙上,形成一個數列。數列只能向左右兩端添加項,不能從中插入。抽出的籤若大於目前數列的最大項,則將抽出的數寫在目前數列右邊;抽出的籤若小於目前數列的最小項,則將抽出的數寫在目前數列左邊;抽出的籤若介於目前數列的最小與最大項之間,則操作結束。基於此想法,研究者將數列依照添加項的方向分為「單向數列」與「雙向數列」兩類。顧名思義,單向數列只能向一端延伸(本研究不失一般性討論往右延伸),雙向數列代表可以向左右兩端延伸。此外,研究者又將數列分為「嚴格遞增減」和「非嚴格遞增減」兩類。在生成原理上,嚴格遞增減等價於「抽後不放回」;非嚴格遞增減等價於「抽後放回」。在這樣的規則下,本研究探討了n支籤抽完放回與不放回時,單雙向隨機生成數列的長度期望值之通解,並成功證明了一些恆等式及性質。

語音模型逆向攻擊架構分析與防禦策略探討

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。