2022年

According to CNN Indonesia 2020, the demand for e-Commerce in Indonesia has nearly doubled during this pandemic. This surge in demand calls for a time-efficient method for warehouse order-picking. One approach to achieve that goal is by incorporating automation in their warehouse systems. Globally, the market of warehouse robotics is expected to reach 12.6 billion USD by 2027 (Data Bridge Market Research, 2020). In this research, the warehouse system studied would utilize AMR (Autonomous Mobile Robots) to lift and deliver movable shelf units to the packing station where workers are at. This research designed a heuristic algorithm called A.N.T.s (Algorithm for Navigating Traffic System) to conduct task assigning and pathfinding for AMR in the automated warehouse. The warehouse layout was drawn as a two-dimensional map in grids. When an order is placed, A.N.T.s would assign the task to a robot that would require the least amount of time to reach the target shelf. A.N.T.s then conducted pathfinding heuristically using Manhattan Distance. A.N.T.s would help the robot to navigate its way to the target shelf unit, lift the shelf and bring it to the designated packing station. A.N.T.s algorithm was tested in various warehouse layouts and with a varying number of AMRs. Comparison against the commonly used Djikstra’s algorithm was also conducted (Shaikh and Dhale, 2013). Results show that the proposed A.N.T.s algorithm could execute 100 orders in a 27x23 layout with five robots 9.96 times faster than Dijkstra with no collisions. The algorithm is also shown to be able to help assign tasks to robots and help them find short paths to navigate their ways to the shelf units and packing stations. A.N.T.s could navigate traffic to avoid deadlocks and collisions in the warehouse with the aid of lanes and directions.

本研究以水質對於藻礁的影響以及設計協助保育藻礁之無人機作為研究目標，藻礁是重要的地球資產，目前全世界藻礁數量岌岌可危，了解藻礁所適合的環境與水質指標，有助於保育以及維護藻礁生態，因此我們使用AI人工智慧技術，製作出AI視覺辨識飛行藻礁監測無人機，經過研究以及實驗，我們發現: 一、藻礁的生態環境以及藻礁對於海洋生物以及人類的重要性 二、石灰藻類對於海水水質變化的影響 同時實驗與測試也證明了我們的AI系統可以達到: 一、確實幫助人們觀察與研究藻礁 二、能夠有定期紀錄藻礁以便研究 三、對藻礁破壞與否進行辨識和提供預警 期望本研究能讓更多人一起關注並認識藻礁，並且增加AI技術的用途，讓這個海洋的紅寶石生生不息。

遠距醫療及自我健康檢測在最近幾年逐漸崛起，其講求利用大眾化的工具即可掌握醫療知識與自我健康監測，並透過大數據分析及人工智慧技術，協助醫師與病患進行更有效的治療，但目前中醫在這方面的研究不多，與影像辨識相關的也只有舌診。目前對於手掌的研究多半止步於身分辨識，因此手診還需中醫師切脈或檢查。 本研究作品旨在發展自動手診方法，提供民眾自我健康監測。利用兩種方式1.整張手的CNN圖像分類 2.用YOLO物件偵測進行掌中的特徵點抓取，使其能分辨肝掌、富貴手、蜘蛛痣、汗皰疹、無症狀，最後，並將模型與手機APP結合。

本報告研究台灣地區閃電與雷達回波強度的關係，期望了解雷達回波資訊成為閃電多寡代言人的可能，以及是否存在閃電活躍區及寧靜區。方法為將台灣附近區域分別以不同空間尺度 0.125 度、 0.25 度及 0.5 度、 1 小時的時間視窗將閃電及雷達資料分割。再利用 R 程式將雷達回波圖的不同像素轉化為強度數值，分析不同時間及空間下，第 95 百分位的回波強度和閃電個數對數資料的關係。 我們選取2019 及 2020 年中 8 個閃電個數高的氣象事件進行分析，發現相同時間移動視窗下及固定 空間網格點內的雷達回波強度較小時，閃電個數的對數值偏低 相反的，當雷達回波強度增加，除可能發生較少閃電個數的情況，會出現較多的閃電個數。當我們將各雷達回波強度階層對應到閃電個數對 數值大約的最高 門檻，進行線性迴歸分析，結果呈現三種不同空間尺度的網格得到的判定係數均接近 1 ，斜率稍有不同，但都約為 0.1 ，顯示此關係 可以利用雷達 回波強度進行閃電在空間時間分布的估計。 以上述經驗公式為基準，將各雷達回波 強度階層所對應到的閃電可能個數以 25% 分為低標及高標，繪出閃電寧靜區及活躍區比較，發現台灣西南部及其海域為活躍區，本島為中間區，而寧靜區的分布較不規則，但多在台灣西南、東北海域。

n個人圍成一圈，面向圓心，且逆時針編號1,2,……,n。一開始每人手中有一個糖果，由1號開始，逆時針分別給右邊的人一個、兩個、一個、兩個……糖果，手上沒有糖果的人必須退出。我們將此傳遞規則定義為T_1,2，同理T_(1,2⋯,p)。這個傳遞遊戲，最終會有兩種情形，第一種是由一人獨得所有糖果(成功狀態)，第二種是數人間傳遞糖果且形成循環(循環狀態)。 研究後得知，在傳遞規則T_(1,2⋯,p) (p≥2)下，若p=〖p_1〗^(α_1 ) 〖p_2〗^(α_2 )⋯〖p_i〗^(α_i )⋯〖p_j〗^(α_j ) ( 為p的相異質因數)，任意的n值(n≥p+1)均可唯一表示成n=(p)^t×(〖p_1〗^(s_1 ) 〖p_2〗^(s_2 )⋯〖p_i〗^(s_i )⋅m)+q (t,m∈N, p ∤〖p_1〗^(s_1 ) 〖p_2〗^(s_2 )⋯〖p_i〗^(s_i ), (m,p)=1, q=1,2,⋯,p)，令S=(p^t (p-q)+(pq-1))/(p-1)+R⋅p^t，則當m=1時，最終為成功狀態，且獨得糖果者的初始編號為S；當m≥2時，最終為循環狀態，且由m人循環傳遞糖果，而此m人的初始編號是S, S+p^t 〖p_1〗^(s_1 ) 〖p_2〗^(s_2 )⋯〖p_i〗^(s_i ), ⋯⋯ , S+(m-1)⋅p^t 〖p_1〗^(s_1 ) 〖p_2〗^(s_2 )⋯〖p_i〗^(s_i )。上述公式中的R值，可透過我們研究出來的「R值迭代法」求得。更進一步，我們也找出達到成功狀態或循環狀態的最小傳遞數。

多重抗藥性（MDR）細菌已經在全世界的範圍內成為了一個重大威脅，而像是多重抗藥性的綠膿桿菌就是其中一種對大多數療法有抵抗力的病原體。在目前的治療方案無效之前，有必要開發出一種新型機制的抗生素能夠作為對抗的手段。我們通過電腦虛擬篩選的方式，並用一個脂多糖脂質A (LipidA)生合成路徑的關鍵蛋白，LpxC，作為篩選的對象。在我們的第一次預測中，ZINC000001587011 (brequinar) 具有較低的結合能和較高的生物利用度。但由於其較高的cLogP值，使我們對其進行了官能團修飾，以期能有所改善。最後，我們在所有衍生物中找到了N11，有最大的潛力能做為抗綠膿桿菌的藥物前驅物。

青少女的身體意象是自我概念發展的重要指標，而黑眼圈是青少女常見的身體意象困擾之一。為了探討相關因素對黑眼圈大小的影響，本研究收集69位青少女的臉部資料，透過影像分析，測量黑眼圈的大小，並利用問卷記錄受試者拍攝期間之匹茲堡睡眠品質質量表、青少年鼻結膜炎問卷、壓力知覺量表以及睡眠日記等。研究結果顯示週末與週間睡眠型態、鼻結膜炎及壓力三項變因與黑眼圈嚴重度之關聯性達統計上的顯著意義。

1920年代和1930年代，攝影設備剛剛起步，攝影設備只能拍攝黑白圖像的照片或影片，但仍有許多經典電影被記錄下來。如今，隨著科技的進步，攝影設備也在不斷迭代，彩色成像技術和高品質成像技術不斷被更好的技術所取代。因此，如何將黑白圖像轉換為彩色圖像成為一個重要的研究課題。本研究的目的是將黑白影片轉換成彩色影片。我們的方法可以分為兩部分：彩色化模型設計和影片連續性優化。在顏色轉換模型設計部分，我們使用了生成對抗網絡（GANs）技術，基於U-Net設計了5個模型，並使用COCO數據集訓練顏色生成模型。在電影連續性優化部分，我們首先使用景觀數據集中微調的前五個模型中最好的模型。在這個過程中，我們發現模型生成的影片存在顏色不連續的問題。因此，我們設計了三套方案來解決，比如使用H.264重新編碼生成電影，使用平均像素的色調值提高電影的色調穩定性，使用ORB預測個別幀。結果表明，影片的色彩轉換效果表現優異。

本研究企圖建構一個運用邊緣運算技術(Edge Computing)之人工智能機器人代理人(AI Agent)，並將之運用於實體人型格鬥用機器人的研究開發中。 在此以人型格鬥機器人做為場景需求使用設定目標，運用彈性化模組，加上分散式、嵌入式即時網路技術來降低系統設計的複雜度，整合通訊協議與深度學習YOLO影像演算法，進一步運用ZMP運動控制理論，以及多維感測器融合技術(sensor fusion)，融合陀螺儀(GYRO)、加速儀(accelerometer)、CMOS Sensors、FSR(Force sensing resistor)作為人形機器人智慧平衡基礎，再藉由圖形識別做為預測辨識以及智慧姿態ZMP控制技術作為攻防策略判斷。 整體系統藉由AI 晶片與嵌入式系統網路作為整合。透過網路即時傳輸環境資訊與指令，使機器人可以知道高層的指令目的資訊。值得一提的是本系統網路設計建構依照仿生哺乳類動物的分層式架構。神經系統將反射以及即時控制交由智慧代理人軟體作為即時演算與控制來達到高性能與彈性發展的需要，未來可用在高等擴充性的人形機器人使用，包括格鬥機器人，人形機器人工地建材搬運、具自平衡醫療外骨骼機器人......等，使人與機器人能並肩工作，提升人與機器人整合互動。

108學年度台北市普通型高級中等學校數學及自然學科能力競賽數學科筆試(二)試題第四題，題目如下：「小明有A、B兩個盒子，一開始A盒裝有22顆彈珠，而B盒是空的。小明每次操作可以從A盒中拿一顆彈珠放到B盒，或從A盒中移去k顆彈珠，其中k是B盒子中的彈珠數量。小明至少需要幾次操作，才能將A盒中的彈珠完全清空。」 本研究利用算幾不等式及取整符號來推導出當A盒中有m顆單色的彈珠時，我們已能快速地找到清空盒內彈珠的的最少操作次數、B盒最終彈珠數量x及操作方法總數 ，進而能一一列出最少操作次數的所有可能操作 過程，而其中操作方法總數 的計算方法即為著名的正整數分割問題。其次，我們推廣至A盒有相同數量的1~4種顏色彈珠時，清空A盒彈珠所需的最少操作次數以及B盒最終彈珠數量。