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電子與光電 未來科技館 黃光微影覆蓋量測之抽樣與預測及增量學習模型之應用
透過「微影覆蓋誤差量測的抽樣與預測」技術，降低誤差量測的成本與時間，以提高製程效率。經由分群技術與機增量學習模型演算法找出關鍵量測點，建立黃光覆蓋誤差量測點的減點演算法，並可因應產品客製化要求、晶圓種類繁複與樣本資料量測量少的問題，動態增量學習不同資料特徵，以達優化減點與降低成本之目標。
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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 以深度學習與數位孿生輔助工地鋼筋查驗
結合深度學習與數位孿生輔助工地鋼筋之查驗與維護，接軌設計與施工，達到鋼筋全檢核、議題追蹤、查驗核實與維護。以鋼筋組立的影像收集、數位孿生建立、人機協作之半監督式深度學習與鋼筋查驗深度學習模組開發為核心，透過BIM與不同時序特徵點雲的4D數位孿生進行自動匹配與比對，直接與設計比對完成查驗。
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