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低功耗
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精準健康生態系 未來科技館 多層次酸鹼應變脫殼及標靶胜肽修飾之細胞核和粒線體雙靶向奈米粒可針對多種癌症遞送抗癌藥物和基因療法之技術平台
開發pH應答型奈米粒，具有可脫離之外殼層和多功能胜肽修飾，並有主動靶向、同時組合遞送基因和化療藥物的特性，故提供了pH系統和化療藥物合用的新型治療平台，可在適當的時間及地點，有效運送藥物標的到細胞核或粒線體，並同步抑制腫瘤的多重訊息傳遞路徑，所以極具潛力可提高癌症療法的成功率和安全性。
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先進材料&綠能 未來科技館 應用無機奈米纖維技術促進生技發展
透過濕度調控的靜電紡絲與高溫退火技術來製備具有表面和界面缺陷的無機多孔性奈米纖維。在不同波長的光源(380~780 nm)照射下，可將儲存於價帶之束縛電子激發至導帶於材料表面形成自由電子，產生不同強度的微電流、光敏感能力和微電流變化。因為本技術具高獨特性與高產品相容性，使其可應用的市場領域非常廣泛。
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先進材料&綠能 未來科技館 (test)應用無機奈米纖維技術促進生技發展
透過濕度調控的靜電紡絲與高溫退火技術來製備具有表面和界面缺陷的無機多孔性奈米纖維。在不同波長的光源(380~780 nm)照射下，可將儲存於價帶之束縛電子激發至導帶於材料表面形成自由電子，產生不同強度的微電流、光敏感能力和微電流變化。因為本技術具高獨特性與高產品相容性，使其可應用的市場領域非常廣泛。
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AI與IOT應用 未來科技展 具備超低功耗喚醒機制之高安全性物聯網通訊技術
在物聯網系統中，嚴苛的運算資源與能源預算考驗著通訊的安全性，以及無線射頻收發機的設計。本計畫提出一個高安全性低功耗之無線感測網路，透過物理不可仿製功能以及可信任的第三方進行多重安全驗證；整合具有一次性喚醒碼之喚醒接收機，提升硬體通訊安全，將可顯著延長電池壽命，保證通訊的可靠性。
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未來科技館 低功耗高性能AI神經網路之設計、加速及佈署
本團隊將基於LPCVC 2020的競賽成果以及ICCV 2019的神經網路骨幹架構，做多項的技術展示，包括Deployment of HarDNet on GPU (功耗：大於200瓦), FPGA (數十瓦), Raspberry PiGoogle Coral TPU (小於10瓦)。
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未來科技館 智慧型可攜式極低功耗氣體感測晶片與應用(I+-NOSE)
一全新且符合IC製程的氣體感測晶片製造技術；晶片上奈米電子元件低參雜區，成長不同氣體感測材料，形成氣體感測陣列。氣體感測時，個別奈米元件以焦耳熱自熱工作，降低感測功率消耗至微瓦/元件，解決目前氣體感測器高功率消耗問題，並與智慧裝置結合。經溫、溼度與干擾氣體的自我校正，解決定量、專一性與靈敏度等問題。
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AI與IOT應用 未來科技展 應用於低功耗終端裝置的仿神經智慧視覺系統
1.低功耗智慧視覺影像感測晶片 2.基於仿神經智慧之低延遲低功耗深度學習晶片實現 (與張孟凡教授所執行之科技部計畫"低功耗智慧型記憶體電路之探索"(MOST 108-2622-8-007-009)合作) 3.模擬昆蟲視覺與空間感知系統之仿神經網路與晶片 4.仿神經智慧晶片軟硬體
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未來科技館 可程式化數位控制振盪器晶片
中原大學物聯網與智慧雲端中心的「可程式化數位控制振盪器晶片及訊號校準模組」，開發出全世界最小20x16 mm2封裝可程式振盪器控制晶片。可程式化頻率輸出範圍1MHz~200MHz，精準度達到小數點後6位，只需要對晶片進行燒錄，就能面對市場不同頻率的需求，大幅減少開發及生產成本。
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AI與IOT應用 未來科技展 低功耗高性能AI硬體加速器 / 高解析度即時影像分割與辨識技術
低功耗高性能AI硬體加速器：整合神經網路設計、模型壓縮、硬體加速器技術，使用少量運算及記憶體，於終端裝置實現低功耗、高精準度的效能。 高解析度即時影像分割與辨識技術：減少層與層之間的連線數量，優化內部cache的運作機制，大幅減少記憶體資料流量與所需的運算時間與運算功耗。
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未來科技館 以二維材料為基礎的ppb等級氣體偵測器
本團隊掌握二維材料的低成本量產技術，針對氮氧化物(NOx)污染開發出靈敏度達100ppb的氣體偵測器。其性能如靈敏度及偵測專一性均優於國外進口產品，且製作成本能大幅降低。此技術更已擴展至多種氣體偵測器開發，能與工安與環安監測廠商接軌及搭配物聯網技術，提供可靠的空氣品質監控。
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未來科技館 無人載具安全監控之無鉛壓電MEMS三軸加速規系統開發
本團隊建立材料摻雜技術使無鉛材料之壓電特性大幅提升，成功製備MEMS無鉛三軸壓電加速規，有別於以往MEMS三軸壓電加速規使用PZT含鉛材料，採用無鉛材料為全球首創之開發成果。此外本團隊亦整合感測器、後端電路及使用者介面，將加速規系統應用於無人載具之安全監控，成功整合物聯網時代所需的智慧整合感控系統。
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未來科技館 用於智慧生活的靜態與動態視覺關鍵技術
"(1)動態視覺感測器可達到待機狀態低功耗且可分辨出移動中之物體並輸出其邊緣資料 (2)基於記憶體內運算實現仿神經架構以加速神經網路，降低系統延遲並提高能源效率 (3)以視覺為基礎結合本體感知之仿神經障礙物偵測演算法，具有快速低功耗之特性 (4)次世代記憶體內運算AI晶片、次世代無人機關鍵主晶片軟硬
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