理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    深度學習模型Schnet的分析、簡化與改進方法探討
    (2022) 洪聖軒; Hung, Sheng-Hsuan
    在深度學習應用化學領域的研究中,以對分子特定性質的高準確度、低計算成本預測的研究一直是具有高關注度的研究方向。在本研究中所使用的Schnet便是對此研究方向提出的一個相對成熟的深度學習模型,具有能預測QM9數據集中分子包含HOMO能量 (EH)、LUMO能量 (EL)以及兩者能量差距(EG)在內的性質平均絕對誤差達到接近或小於1 kcal/mol的準確度,並且其計算成本遠低於經典的DFT計算。針對Schnet的優秀預測效果,本研究對於其架構的主要部分進行分析,得到類似於誘導效應的資料關聯。之後,利用QM9數據集中的所具有的分子SMILES,產生鍵步資訊並替換Schnet架構中的一部份以達成輸入資訊的簡化,最終獲得了與原始Schnet相比大約1-2倍左右的平均絕對誤差。在架構的更改上,進一步利用來自Deep4Chem的分子數據集來測試Schnet經過簡化之後的架構其預測螢光放光波長、吸光波長以及量子產率的能力,然後再外加一層用以對分子環境不同作為標示的嵌入層,將分子環境的資訊輸入模型中,以獲得更好的預測結果。在對Schnet模型的後續改進中,對Deep4Chem分子數據集中的螢光分子之吸光與放光波長的預測,其平均絕對誤差達到了0.131 eV與0.087 eV;而在Schnet中加入一層嵌入層之後,對吸光與放光波長的預測之平均絕對誤差則被降低到了0.083 eV與0.082 eV。在預測量子產率的表現上,兩種模型分別的平均絕對誤差為0.336與0.292。
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    以深度學習為基礎之視覺式行人危及行車安全程度評估系統
    (2021) 曾永權; Tseng, Yung-Chuan
    交通工具的進步使往返各地越來越方便,但也帶來許多交通事故。根據台灣內政部統計年報[4]統計,諸多交通事故造成台灣每年數十萬人傷亡,其中又以道路上弱勢行人受到的傷害為大。故本研究提出以深度學習為基礎之視覺式行人危及行車安全程度評估系統。該系統利用行車紀錄器影片作為輸入,用於主動式安全駕駛輔助,辨識行人危及行車安全程度,提前警告駕駛注意行人,希望能藉此降低車禍事故發生。本研究首先對行人危及行車安全程度進行分析以及定義,將行人危及行車安全程度依據行人與攝影機距離、行人在影像中位置、行人面朝方位、行人是否移動、是否逆光5種條件分為14種情況,並將這14種情況對應到安全、低危險、中危險、高危險共4種類別。之後,本系統使用YOLOv4類神經網路模型作為骨架,進行YOLOv4的組合測試,並以前、後處理的方式進行改良。本研究最終提出Single YOLOv4、Two-stage Training YOLOv4以及Parallel YOLOv4三種流程。Single YOLOv4直接以行人危及行車安全程度進行訓練,預測時加入後處理方法刪除過度重疊的預測框。Two-stage Training YOLOv4先針對影像中「人」進行訓練,再利用此權重學習行人危及行車安全程度,預測時利用第二階段學習到的權重進行預測並刪除過度重疊的預測框。Parallel YOLOv4訓練及測試時採用兩個YOLOv4,一YOLOv4以「人」進行訓練,一YOLOv4以行人危及行車安全程度進行訓練,預測時將兩個YOLOv4各自過度重疊的預測框刪除後合併預測結果。本研究使用的測試資料庫之影片皆為作者親自拍攝,拍攝地區為新北市中永和地區,命名為Pedestrian-Endanger-Driving-Safety Evaluation Dataset。本研究所開發的行人危及行車安全程度系統將輸出一段影片,影片中含有行人的預測框,預測框上方有預測之危及行車安全程度,並根據4種不同危及行車安全類別,給予每個預測框不同顏色,用於區分危及行車安全程度。本系統以F1-measure作為正確率評估方式,最終獲得71.2%的正確率。