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未來科技館 基於深度強化學習，智慧化商用Wi-Fi裝置增強通訊效能
本團隊基於深度強化學習，開發可智慧化Wi-Fi裝置而增強通訊效能的速率調適演算法和實作架構，該演算法可根據裝置常用的模式和環境，產⽣出最適合的技術選項調適方法，在將近百個的技術選項和不斷變化的無線通道狀況中，可即時達到最⾼傳輸效能。並且，基於非同步之使⽤者和內核空間的架構，實作於商⽤網卡的驅動程式。
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醫材 未來科技展 建立不同失智症的血液生物標記新指標與智能演算模型
本研究將不同神經退化性疾病的血液生物標記資料利用Linear Discriminant Analysis(LDA)的方式進行資料降維，運用MICE(Multivariate Imputation by Chained Equations)的方式進行遺漏數值的補值，以機器學習的技術作為神經退化性疾病之
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未來科技館 考慮積灰效應及少故障標籤資料之智慧型高精度太陽光電故障診斷
本技術提出一種利用人工蜂群演算法優化半監督極限學習機的機器學習演算法，結合太陽光電串列輸出電流/電壓曲線的特徵參數標準化方法，僅需要1-3樣本有故障標籤資料進行故障診斷及指認，大幅降低人力和時間成本，各式混合故障辨識率可達99.84以上，並且對積灰監控能預警進而有效清洗，增加太陽光電發電收益。
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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 智能工廠之冰機運轉優化與聰明節能大數據分析技術
本技術使用AI大數據分析，在複雜的不確定因素下，精準預測冷凍頓需求，並模擬各種開關組合的效益，同時考量時間電價、冰機最適負載區間等實務上的需求，提供冰水系統調度優化決策支援，使冰機維持高效率並減少耗能。並透過資料回饋及模型健康度診斷，模型可達到自我校準與修復、持續學習專家經驗並提供有品質的決策建議。
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未來科技館 先進製程控制之決策型虛擬量測大數據分析技術
本技術能夠將從設備感測器所收集的大量數據並結合品質特性量測結果，透過一系列的資料工程以及機器學習與集成式學習技術，由數據驅動的角度進行自動化特徵擷取與定義，並對於未被進行品質量測產品提供一虛擬量測結果與預測信心分數，作為後續生產製程控制的決策基礎。
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未來科技館 個人化精準腫瘤治療顧問-腦轉移腫瘤
PCA-BM 能建立個人化精準的立體定位放射手術全程規劃。其包含了「智慧化腦轉移腫瘤自動輪廓勾勒模型」及「顱內遠端復發模型」兩個模型。前者能夠利用 C2FNAS技術勾勒出腦轉移腫瘤之個數、大小及輪廓。後者利用影像組學擷取大量影像特徵，並使用如 XGBoost 機器學習方法，建立腦轉移腫瘤的預後模型。
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