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未來科技館 利用機器學習分析惡意流量特徵
透過隨機森林演算法將UNSW-NB15 Dataset與KDD-CUP-99 Dataset進行特徵萃取，進行訓練並得到預測模組，此模組與其他5個方法(決策樹，K最鄰近點演算法，邏輯回歸，類神經網路，與隨機梯度下降演算法)進行比較發現，本文所提出的隨機森林演算法準確度最高。
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未來科技館 以智慧型手表的生理徵象監測以建立急診醫護人員的過勞示警
透過收錄醫護人員配戴的智慧型手錶，收錄心跳/血壓/步行次數的生理時間序列數據，搭配者每日上下班填寫的疲倦量表，與其基本資料。_x0008_以清洗來源資料、特徵萃取結構化的780種特徵數據集，將受試者數據集抽樣出訓練、驗證和測試集，以機器學習模型自動優化迴歸分析，找出生理數據與疲勞的關聯特徵與過勞模型
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精準健康生態系 未來科技館 開發一個自胸腔X光照片偵測肺炎的人工智慧模型與建置其應用平台
本技術應用於新冠肺炎防疫過程中輔助醫師判讀胸腔X-ray影像、預警可疑病徵之AI技術系統。採用UNet與FPN模型為基礎，利用臨床醫師預先所標註的數千筆胸腔X-ray來訓練偵測模型。患者拍攝胸腔X-ray時，儲存資料的同時進行模型掃瞄，並使用熱區圖標示風險較高的區域來提醒醫師便於閱讀。
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未來科技館 智慧醫院 ICD10 病歷分類自動編碼系統
利用自然語言處理技術以實現ICD-10之自動編碼，依照輸入的去個資之患者年齡、性別、醫令、出入院病摘、progress note、手術紀錄、ICD-10診斷代碼、處置代碼進行模型訓練與代碼預測。並佐以實務中之組合碼、合併碼、醫令相關之編碼等規則，建立相對應的rule base，優化AI預測準確性。
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未來科技館 運用人工智慧技術建構胸腔X光影像偵測早期肺癌病灶模型
本技術為應用於輔助醫師針對胸腔X光影像早期肺癌病灶偵測與判讀之AI技術系統。本團隊之技術採用半監督式學習訓練方式，輔以軟標注技術減輕傳統智慧醫療系統開發中大量依賴醫師資料標注的需求，同時引入深度學習技術，利用世界各國公開資料集訓練偵測模型，並使用熱區圖標示最可疑病灶之區域，提供醫師第二意見參考判讀。
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未來科技館 以統合分析與機器學習技術建構集成式大腦生物年齡估算平台
本技術運用長期採集的人腦結構影像資料庫及神經網路研究經驗，藉由統合分析及多變量網路分析技術，萃取個體大腦各認知功能系統之結構特徵，並進一步結合機器學習及人工智慧演算法，建立對應之大腦認知網路腦齡估算平台，以估算個體之認知腦齡，進而推衍評估個體大腦認知功能，並作為人腦健康之客觀生物指標。
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未來科技館 肝癌治療成效追蹤與術後復發預測輔助系統
建立肝癌資料庫，整理擷取資料庫中之資料特徵。由此發展預測肝癌治療復發之醫學AI程式。能輔助醫師對肝癌病患經過治療後復發風險進行預測，針對高風險病患提高追蹤頻率，盡早發現復發進行治療。
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精準健康生態系 未來科技館 智慧型基因變異篩選系統
次世代基因定序結果的判讀是一大挑戰。為了更快速地找尋真正具有致病性且與臨床上症狀相關之變異點，我們自行開發AI_Variant prioritizer人工智慧模組來協助進行變異點位排序 ，藉此來找出最有可能導致疾病及與病人臨床病徵最相關的變異點位，以提升及病的診斷率，以及減少人工判讀的負擔。
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AI與IOT應用 未來科技展 無人機之農損即時辨識技術
本技術結合團隊上千次農地UAV航拍經驗，標籤與訓練大量水稻倒伏影像，透過SegNet深度學習架構，建立一水稻倒伏農損AI影像辨識模型，逾90辨識率。此UAV災損影像辨識模型可部署於無人機上之微型電腦以利邊緣運算，於無人機空拍時同步進行影像推論，辨識出稻田倒伏區域並進一步計算農損範圍，以便即時掌握農
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未來科技館 應用作物生理指標建立需水超前預警系統
本技術採用占有全台稻作種植面積的70的台南11號(TN11)。透過水稻的生理指標數據結合環境數據建立「作物水分預警系統」。可超前預測水稻即將缺水的情形，並即時發出乾旱預警，進而使決策者可以適時、適量給予水稻灌溉，以提升水資源使用效能及減少農民成本與農作之損失。
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未來科技館 圖機器學習高回報率金融商品推薦技術
FinGAT為高回報率金融商品推薦演算法，在不仰賴公司個股間的關聯外部資料下，能為客戶準確推薦下一個交易日最高回報率的股票，且可解釋個股間與類股間如何相互影響，我們在台股與美股上進行實驗，獲得史上最好的高回報率股票推薦準確率。技術與永豐和玉山銀行合作。技術論文發表於頂尖期刊IEEE TKDE。
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精準健康生態系 未來科技館 智能頭皮膚質檢測系統
本作品以創新AIOT應用主軸，瞄準惱人的頭皮保養問題，研發「智能頭皮膚質檢測管理系統」。其技術核心乃運用深度學習物件偵測模型及數萬張標記頭皮症狀之顯微影像資料集，訓練出具推論頭皮屑、落髮、過油與發炎等圖像特徵識別模組，藉此提供AI頭皮膚質檢測與保養成效追蹤功能，引領頭皮養護服務走向智能化管理新境界。
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醫材 創新發明館 手持式高靈敏度光學非侵式皮膚生理參數檢測儀
本團隊使用的技術為漫反射光譜術，團隊技術的優勢在於可使用極簡的光學架構，量測皮膚的漫反射光後，藉由機器學習方法建構出皮膚光學傳播模型的演算法，計算皮膚內的重要生理資訊。
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AI與IOT應用 未來科技館 人工智慧海關非法走私偵測技術
本技術為人工智慧海關非法交易偵測方法，針對進口貨品產生具可解釋性的違法偵測結果，我們與世界海關組織(Word Customs Organization)進行國際合作，測試在奈及利亞與馬拉威的進口申報資料，獲得史上最好的走私偵測準確率，並能為海關找回大量逃漏關稅。該方法發表於ACM KDD 2020。
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AI與IOT應用 未來科技展 應用結構性腦影像之精神疾病輔助診斷平台
腦影像診斷平台透過網路提供一腦影像評估與思覺失調症診斷的線上平台。此平台為應用本團隊開發之可解釋性的深度學習網路分類器，針對使用者上傳的灰質與白質腦影像，提供具臨床參考價值的思覺失調症診斷結果。其診斷結果不僅包含該腦影像是否為思覺失調症，本平台能更進一步視覺化呈現腦區的結構性異常位置。
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未來科技館 智慧都市治理:融合AIOT與即時城市異質大數據之時空預測模型
我們提出SIM技術，融合AIOT與即時城市異質大數據之時空預測模型，利用城市中即時的巨量時空間資料與IoT技術來幫助政府或企業預測未來長短期重大城市指標的數值，例如：交通流量、人潮、空汙程度、犯罪案件數或甚至是商業獲利程度，並提供可解釋性與視覺化系統供政府治理或企業決策之參考。
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未來科技館 智慧急診即時決策支援系統：住院安排、停留時間、暨相似病歷取回之妥善化技術
0911_請和盟上架_技術搜尋 0911_請和盟上架_技術搜尋 .XLSX 75 核心概念為利用龐大醫療數據庫建立機器學習預測模型輔助醫師決策與兼顧可解釋性之實務應用。為科技部拔尖整合計畫所推動智慧急診之子項目，透過台大醫院病歷資料取得完整關鍵特徵分析，並精準預測重要臨床指標與檢索相似病歷取回，期
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AI與IOT應用 未來科技展 以影像辨識技術結合多源影像資訊進行果樹產業監測技術開發
整合深度學習、三維資訊分析、高光譜分析、電腦視覺分析等技術並結合多源影像 (光學衛星、空載光達、無人機高光譜) 的影像處理，開發不同尺度的果實品質監測技術，包括: 果樹栽植區域監測、果樹棵數定位監測、果樹產量監測、果實採收時間預測、果實成熟度檢測、果實品質檢測，達到鞏固外銷市場及提升產業價值目標。
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先進材料&綠能 創新發明館 AI大數據分析之冰水系統調度優化節能技術
本技術結合AI大數據分析，在複雜的不確定因素下，精準預測冷卻需求，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節約耗能。
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AI與IOT應用 未來科技展 AI大數據分析之工具機效率提升系統
本技術結合多個AI模型，在感測器資料雜訊較多的情況下，精準預測切削時的電流表現，並透過預測結果調整銑削時的進給參數，同時考量工件表面粗糙度、工具機電流負載等實務上的需求及限制，提供工具機參數優化之決策支援，使數值控制機於切削時維持高效率並節約耗能。
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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 透視大腦技術：全腦光學刺激成像與神經迴路建模
結合自行架設之精準神經激發系統，以及具有毫秒解析度觀察神經動態行為的影像系統，我們可獲取大體積腦組織中的神經迴路上下游的連結編碼方式，並以此資料建立精確的神經網路計算模型。我們已在果蠅後級視覺系統上驗證此技術，並將應用於其它如老鼠之較大型物種上。此技術預期可大幅增進我們對大腦複雜運作原理之理解。
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精準健康生態系 未來科技館 結合擴增實境技術之遠端即時照護暨離床跌倒預警系統
隨著全球人口老化浪潮來襲，高齡患者之住院安全成為一重要議題。本團隊之離床預警系統使用多種感測器進行動作偵測，結合data fusion、IoT與AI技術，可以達到提前偵測離床行為並能有效減少偵測誤報率，此外本系統亦結合AR裝置與即時語音串流技術，實現與高齡患者的遠端照護，提供次世代的醫療服務與品質。
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精準健康生態系 未來科技館 「零接觸」檢測-臉部中風、心率及呼吸偵測技術
首創「零接觸」檢測-臉部中風、心率及呼吸偵測技術，以利用表情不對稱及嘴歪眼斜等特徵，評估臉部中風的風險，同時觀察頭部因心臟收縮而產生的微振動，結合攝影機開發零接觸的心率及呼吸偵測技術，可即時、精準的量測心率及呼吸，降低醫護人員接觸感染的風險，目前該技術已取得四項專利（二項中華民國、二項美國專利）。
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未來科技館 4G/5G多媒體系統之資安弱點檢測與威脅防護
本團隊領先全球開發出檢測模組可以檢測出4G/5G的IMS多媒體系統的三個重大資安漏洞，分別存在於該系統的通話狀態機、通話管理和號碼驗證，攻擊者僅需電話號碼即可對目標用戶造成秘密通話拒絕服務攻擊、社交工程攻擊和號碼偽裝攻擊，除了提出解決方案外，也利用AI技術，發展出一項來電號碼偽裝攻擊之防護檢測技術。
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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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AI與IOT應用 未來科技館 應用機器學習於第五代行動網路之用戶移動類型辨識技術
第五代行動網路(5G)因其快速發展而迫切需要辨識用戶的服務類型，以智慧化地分配網路資源。本技術著重於行動網路用戶的移動類型辨識技術，用戶端僅需使用行動通訊網路資訊即可判斷用戶的移動類型。本技術的辨識準確率最高可達0.95，且耗電量相較於傳統方式可降低0.16。
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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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