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先進材料&綠能(12)
精準健康生態系(12)
AI與IOT應用(8)
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國家實驗研究院(1)
展區_電子與光電(1)
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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未來科技館
利用先進製程提升臨床腦神經外科醫師訓練品質-仿生腦模擬器
為了提升實習醫生的手術技術及自信心,利用3D列印、模具設計、材料澆注開發醫療模擬器,做為訓練腦神經外科實習醫師的模擬器,讓學員在人工血液流動的過程中,根據不同位置的血管瘤(腦癌),翻轉頭顱的角度、開顱、利用鉗子翻開大腦軟組織、定位血管瘤(腦癌)、利用醫療器具夾閉腦血管瘤(移除腦癌),完成整個訓練。
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未來科技館
自駕車模擬系統
基於德國車用模擬工具大廠IPG Automotive之CarMaker車用模擬軟體,台灣半導體研究中心打造自駕車模擬系統。系統內建13種沙崙自駕測試場域場景模型暨6條測試運行路線,並以自動緊急煞車(AEB/Autonomous Emergency Braking)功能為範例,進行模擬系統之應用展示。
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電子與光電
未來科技展
超導量子位元模擬晶片
超導量子位元為目前國際大廠發展的量子電腦的基礎,本項技術為本土研發以超導量子位元為基礎的模擬晶片,具有1-4個量子位元。超導量子位元模擬晶片本身在技術上並不是創新突破,但是在設計上可有創新突破,本晶片即是利用超導量子位元作為微波放大、模擬人造原子以及人造原子間或與真空之交互作用。
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未來科技館
多維度城市地震動態衝擊模擬
進行完整地震動態衝擊模擬演示,提供可視化活動斷層地下模型,與建物群受震反應,結合AR技術呈現建物地震動態模擬融合實境。
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未來科技館
虛擬實境應用於船舶機艙管路布置設計
虛擬實境之機艙管路多人檢視系統是一項屬於造船產業的創新應用,它整合虛擬實境、資料庫、多人網路連線和動態模擬四大科技技術,將之應用於複雜船舶設計中的機艙管路規劃設計。如此一來,多人可在同一虛擬場景中簡單互動、檢視和討論管路規劃設計。
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先進材料&綠能
未來科技展
仿生無殘膠乾式膠帶
仿生無殘膠乾式黏膠具有無殘膠、異方性黏著、易剝離、可重複性黏貼、附著力與應用情境可調控設計(如有水、高溫的環境)的特色。此一技術可以應用於晶片加工,光電材料的搬運,3C產品組裝,日常使用,以及表面保護膜的生產上,包括光學玻璃、LCD面板、太陽能電池、半導體元件、矽晶片、金屬等應用。
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先進材料&綠能
未來科技展
整合人工智慧與材料基因技術之仿生輕量化結構材料設計平台
本技術建構可設計生成一體化之輕量仿生結構技術平台。透過研究結構生物材料,結合多尺度結構分析與模擬,建立仿生基因組資料庫與創新整合架構平台,提供直覺化的使用體驗。根據使用者輸入材料特性需求,系統可自動設計並生成符合需求之輕量化結構,並且提供多種材料選擇,在工程應用上具極大發展潛力。
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未來科技館
福衛七號掩星資料之大氣監測與應用
"此技術結合學研界與作業單位,由中央大學團隊研發一維變分福七掩星資料處理系統,反演出大氣溫濕度剖線,再經由氣象局TACC團隊進行作業化流程,並經國家太空中心團隊共同參與資料驗證過程,此技術產品可協助即時的大氣環境監測。 中央大學團隊亦進一步使用先進的掩星資料同化技術,建置熱帶氣旋生成模擬的偵測平台。
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未來科技館
基於深度學習的光刻電路失真預測,光罩修正及新穎布局圖樣偵測的設計自動化技術
本案所發明的半導體光刻製程電路失真預測自動化技術,包含了一個基於深度學習之光刻失真預測模型,一個光罩圖樣修正模型,和一個新穎佈局圖樣偵測模型。被預測的新穎佈局圖樣,除了可送回設計端重新檢視之外,亦可送入製程端產生實際成品後作為訓練樣本,以修正這些深度學習式網路模型,精進模型的效能。
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