
研究生專題

動態向量都卜勒(Projectile Vector Doppler Imaging) 比傳統都卜勒影像提供更多樣的血液資訊,如流速、流動,擾流情況等,給予醫師更多診斷資訊。

本專案將深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning) 應用於經典的貪食蛇遊戲中。為了讓代理 (Agent) 能在動態環境中做出最佳決策,我使用 TensorFlow 框架設計了一個客製化的四層全連接神經網路 (4-Layer Fully Connected …

向量都卜勒成像(Vector Doppler Imaging)能夠觀測更多的目標運動變化,除了應用在血液流速的估算外,也可以應用在肌腱上評估肌腱的滑動性,進而提供肌腱的位移資訊給予醫師更多評估的信息。

本專案利用 MATLAB 實作了進階的數學形態學處理流程。透過 Top-Hat 運算濾除背景污漬,並引入 Bowler-Hat 變換 (Bowler-Hat Transform) 進行結構增強。實驗結果證實,此演算法能有效還原受汙損指紋的脊線特徵,同時也驗證了該演算法在不同領域影像處理上的通用性。 …

本專案旨在解決高齡化社會中,長輩缺乏運動動機與數位落差的問題。我們開發了一套基於 AI 肢體辨識的互動遊戲系統,包含「記憶翻牌」與「瑜珈引導」,讓長輩在家中即可透過簡單的設備進行復健與運動。


本專案探討了機構學中的經典難題——「路徑生成 (Path Generation)」。目標是設計一組四連桿機構 (4-Bar Linkage),使其連桿曲線 (Coupler Curve) 能精確通過空間中指定的 9 個目標點。
大學生專題


為了改善台灣長照環境所設計的長照服務整合平台。 此專題的理念是將長照環境搬進家中,減少家中子女負擔。 透過設計便捷的APP呼叫方式,以便年長者自行操作系統。


