科技與工程學院

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沿革

科技與工程學院（原名為科技學院）於87學年度成立，其目標除致力於科技與工程教育師資培育外，亦積極培育與科技產業有關之工程及管理專業人才。學院成立之初在原有之工業教育學系、工業科技教育學系、圖文傳播學系等三系下，自91學年度增設「機電科技研究所」，該所於93學年度起設立學士班並更名為「機電科技學系」。本學院於93學年度亦增設「應用電子科技研究所」，並於96學年度合併工教系電機電子組成立「應用電子科技學系」。此外，「工業科技教育學系」於98學年度更名為「科技應用與人力資源發展學系」朝向培育科技產業之人力資源專才。之後，本院為配合本校轉型之規劃，增加學生於科技與工程產業職場的競爭，本院之「機電科技學系」與「應用電子科技學系」逐漸朝工程技術發展，兩系並於103學年度起分別更名為「機電工程學系」及「電機工程學系」。同年，本學院名稱亦由原「科技學院」更名為「科技與工程學院」。至此，本院發展之重點涵蓋教育（技職教育/科技教育/工程教育）、科技及工程等三大領域，並定位為以技術為本位之應用型學院。

107學年度，為配合本校轉型規劃，「光電科技研究所」由原隸屬於理學院改為隸屬本（科技與工程）學院，另增設2學程，分別為「車輛與能源工程學士學位學程」及「光電工程學士學位學程」。

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學院網址：http://www.cot.ntnu.edu.tw/

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Start date: 2020Subject: search.filters.subject.deep learning

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    基於混合擴張卷積及卷積注意力模組的即時車道線偵測深度學習網路
    (2025) 林琮祐; Lin, Tsong-You
    準確的車道偵測對於自動駕駛系統的安全運作至關重要。雖然 LaneATT（即時注意力引導車道偵測）等模型已經表現出強大的性能，但仍有改進其多尺度特徵擷取和優先處理關鍵車道資訊的能力。論文提出了透過整合混合擴張卷積（Hybrid Dilated Convolution, HDC）和卷積塊注意模組（Convolutional Block Attention Module, CBAM）對 LaneATT 模型進行改進。 HDC 模組以最小的運算成本實現多尺度特徵提取，而 CBAM 透過強調重要的空間和通道資訊來增強特徵圖。在 TuSimple 和 CULane 資料集上進行的大量實驗凸顯了我們方法的有效性，與原始 LaneATT 模型相比取得了卓越的性能。此外，消融實驗證實了 HDC 和 CBAM 能夠有效地擷取多尺度情境資訊並專注於相關特徵。
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    應用於行動裝置之基於深度學習的手繪運算放大器電路辨識與教學動畫生成系統開發
    (2025) 李柏翰; Li, Po-Han
    隨著深度學習技術的發展，手繪文本和電路圖的識別取得了顯著進步。然而，針對手繪運算放大器 OPA 電路的研究仍較為有限。本研究提出了一種行動裝置專用的手繪運算放大器電路識別與動畫生成系統，旨在解決現有影像搜尋工具（如 Google Images）無法有效辨識手繪電路的問題。本系統採用最新的 YOLOv9t 目標檢測模型進行電子元件識別，相較於 YOLOv8n，在模型參數量（Parameters, Params）與每秒十億次浮點運算次數（Giga Floating Point Operations Per Second, GFLOPS）方面均有所提升。系統透過分析識別出的電子元件及其相對位置來確定電路類型，並允許使用者輸入元件參數，以 Manim 動畫引擎生成對應的輸出波形動畫，幫助學生直觀理解運算放大器電路特性。本研究構建了一個包含 1,199 張手繪運算放大器電路圖的資料集，並比較了 YOLOv8n 和 YOLOv9t 兩種物件偵測模型的辨識效能。實驗結果顯示， YOLOv9t 與 YOLOv8n 在 Precision 指標上均達到 99%，整體辨識校效能相當。然而 YOLOv9t 的參數量為 2.8M，較 YOLOv8n 的 3.0M 減少約 7%，在模型輕量化方面展現優勢；此外 YOLOv9t 的每秒十億次浮點運算次數為 11.7，遠高於 YOLOv8n 的 8.1，效能提升約 44.4%。顯示 YOLOv9t 更具運算效率，適合應用於本系統所需的即時辨識場景。除此之外，系統整合 LINE Bot 作為互動介面，使學生可直接透過行動裝置拍攝手繪電路圖，並即時獲得識別結果與動畫回饋。整體實驗結果顯示，本系統在電子工程教育領域具有潛在應用價值，未來將進一步透過使用者調查來優化互動設計與學習成效。
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    基於超聲波的手部動作辨識模型研究
    (2025) 張仲軒; Chang, Michael-Austin
    隨著人工智慧與深度學習技術的快速發展，人體動作辨識在醫療照護、監控系統、人機互動等領域展現出極高的應用潛力。然而，傳統的影像辨識技術多仰賴可見光或紅外線攝影機，不僅容易受到環境光源變化影響，可能還有潛在的隱私疑慮。為解決上述問題，本研究提出一種結合超聲波訊號與深度學習之手部動作辨識模型，利用聲波反射特性來辨識手部動作，從而克服光線限制並提升隱私保護性。本研究使用USB介面的超聲波收音設備，錄製人體動作引發的聲波變化，並透過短時距傅立葉轉換（STFT）將訊號轉換為頻譜圖，以提取含有時頻解析度的特徵，接著使用ResNet-50卷積神經網路（CNN）進行手部動作分類。為驗證本方法之效能，本研究建立了一個包含五種手部動作及一類靜態背景的超聲波資料庫，並透過多位受試者進行測試以評估模型效能。實驗結果顯示，在特定實驗環境下，模型的辨識準確率可達95%；即使在不同受試者的推論測試中，仍能維持92%的表現。
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    免標記多模態全像斷層造影技術與應用之研究
    (2024) 黃崇軒; Huang, Chung-Hsuan
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    深度學習輔助全像斷層三維影像分割及資料視覺化
    (2023) 戚瀚文; Chi, Han-Wen
    本研究主要探討如何將全像斷層造影系統所擷取的三維細胞影像進行分割，得到不同的細胞胞器三維模型，並且使用深度學習來輔助快速且自動化處理。此外，本研究將會進一步把分割好的影像編寫成電腦全像片，並會詳細說明設計三維電腦全像片演算法的原理以及實現方法，最後，將運用RGB全像顯示技術，以進行光學重建實現資料視覺化的呈現。
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    基於雙重注意力機制之視網膜血管分割深度學習網路
    (2024) 胡景閎; Hu, Jing-Hung
    眼底影像之血管分割可以用來協助眼睛病灶的觀察，以提早發現病灶並進行治療，例如黃斑部病變、糖尿病視網膜病變、青光眼等等。由於眼底影像的採集會經過各種不同的程序而導致影像有不同的品質變化，眼底影像血管分割的精確度會影響病灶的判斷，儘管現今已存在許多影像分割方法，但是具有病灶的眼底圖像血管分支變化多端，現存各種分割方法的精確度也依舊無法達到完美，本研究目的為提出改良式眼底影像的血管分割方法，針對各種視網膜圖像，進行精確血管分割，以協助醫師對眼疾病變的診斷，期能對眼疾醫療做出微薄的貢獻。準確的血管分割是一項具有挑戰性的任務，主要是因為眼底影像的對比度低以及血管形態結構的複雜性，傳統卷積會增加乘法的數量，同時執行卷積操作，導致與細長且對比度低的血管相關信息損失。為了解決現有方法在血管提取時低敏感度以及信息損失的問題，本研究提出結合兩種注意力模型EPA以及DLA的並行注意力U-Net以實現準確的血管分割，EPA聚焦於空間以及通道的特徵提取，而DLA則專注於多尺度的局部特徵以及邊緣檢測的特徵，再將並行所得特徵進行深度和淺層特徵融合。本研究在DRIVE數據集上進行實驗，以驗證模型性能，研究結果指出，採用並行運算的U-Net模型分割視網膜血管具有競爭性效能。
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    鐵電電容式記憶體特性及研究
    (2023) 曾涵楨; Tseng, Han-Chen
    鐵電材料是一種具有雙穩態特性的材料，在電場的作用下能夠產生持久的極化狀態，也能夠在無外部電場的情況下保持所極化的狀態，並即在不同的極化狀態之間切換。這種特性使得鐵電材料成為理想的記憶體元件，可以實現高密度、非揮發性的數據存儲，使其廣泛應用於記憶體中。本研究選擇摻雜不同鋯濃度的氧化鉿鋯(Hf1-xZrxO2, HZO)作為鐵電材料，並對其特性進行了深入研究和應用。鐵電電容式記憶體（Ferroelectric Capacitive Memory, FCM）主要分為累積式FCM和反轉式FCM，同時都有低功耗、快速的寫入速度、長時間保持性和耐久度等優點，並應用於類神經運算。通過TCAD模擬的結果，觀察到反轉型FCM施加負偏壓時，n+摻雜區產生帶對帶穿隧效應。製作不同鐵電層濃度和結構的FCM元件，結果顯示MPB( Morphotropic Phase Boundary) SL(superlattice)-HZO具有較高的開關比，並且在保持度和耐久度量測中表現出更優異的性能，具有對稱性| αp - αd | = 0.03 ~ 0.35的深度學習操作，展現成為類神經突觸元件的能力。
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    線上學習AI模型初探：講師表情與學員情感投入之相關性研究
    (2023) 劉毓翔; Liu, Yu Hsiang
    全球冠狀病毒COVID-19疫情大流行，促進教育訓練產業蓬勃發展，在國外知名研究機構的預測中，教育科技產業預算支出將於2025年上看4,000億美元。這樣衝擊實體學習環境的改變將可能不是暫時性的。我們自然更需要有效且快速的工具，去驗證與提醒講師在數位時代的線上學習中，如何持續吸引學習者的注意力，並進一步的促進教學品質有效提升。過去研究顯示，講師的面部情緒表達與預測學員注意力的情感投入習習相關。有鑒於此，本研究以深度學習為工具，粹取講師面部情緒變化，並探討該面部情緒在線上學習的情境中和學員情感投入的相關性。本研究發現在非同步線上學習環境中，學生的情感投入受聲音魅力正向影響，與講師面部恐懼情緒正相關，其他面部情緒對學生情感投入則無顯著影響。本研究還揭示了講師的聲音魅力和面部恐懼情緒對情感投入的影響的同時，還提供了與過去研究觀點不同的發現，有助於推動相關研究領域的發展。並期望做為日後學校、教育機構與企業在執行與設計課程時，提醒講師如何優化進而達到提升訓練效果之論述依據，並幫助講師創造出更有吸引力和有助於學習的教學環境。
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    基於深度學習類神經網路之機器人動作決策認知系統
    (2023) 許閔傑; Hsu, Min-Jie
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