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未來科技館 城市車流控制最佳化平台技術
國研院國網中心研發之城市車流控制最佳化平台技術係以車輛追蹤與辨識技術結合交通可控因子模擬等技術開發而成，此系統具備車輛計數與車種分類，區域型路口交通模擬，燈號最佳化等功能。透過結合車流資訊與深度學習分析幫助各路口交通號誌之優化，促進民眾外出行車更順暢。
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AI與IOT應用 未來科技館 適用於醫院藥品調劑室之人工智慧藥品辨識與覆核系統
運用AIoT技術解決各級醫療機構藥局於調劑及給藥階段經常發生之處方調劑錯誤藥物事件，提出一套基於深度學習物件偵測技術之自動辨識與核對藥袋內藥品正確性之完整解決方案，以融入現行醫院調劑室調劑覆核標準流程，輔助調劑藥師更快且更精準確認處方調劑之正確性。
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AI與IOT應用 未來科技展 基於轉移學習之青光眼眼底照片診斷系統-適於各醫療院所之平台發展
利用臺北榮總眼底照片資料庫配合轉移學習建立青光眼診斷模型，希望能在基層醫療院所進行青光眼篩檢，利用既有的醫療系統與設備來提升青光眼的診斷率。因各院所間的眼底照片品質差異大，無法建立一體適用的人工智慧判讀系統，故先利用北榮的資料庫建立深度學習架構，再針對各院所進行最佳化，建制適合不同院所的分析模型。
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未來科技館 無人化3D智慧海洋養殖場
本研究團隊開發無人化3D智慧海洋養殖技術，運用Omni AIoT水產養殖技術，尤其強化旋翼機，ROV，無人船，中控中心之整合，利用遠距智慧化操控讓從業人員從傳統以場域工作為主，轉換到以基地、中控中心為主，由於Omni AIoT跨領域系統龐大，將之模組化，同時開發邊緣運算技術方便商業化推廣。
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AI與IOT應用 未來科技展 人工智慧於息肉狀脈絡膜血管病變之診斷與治療決策之應用
本系統可利用眼底照相，針對正常/老年性黃斑部病變(ARMD)/多囊性脈絡膜蟹管病變(PCV)做診斷區分，利用本院與合作之醫療院區所蒐集之正常眼底圖/ AMD眼底照相/ PCV之眼底照相, 來建置CNN模型，並利用Efficient Net測試及校正，再經過其他外部合作院區的影像測試，以提升診斷率。
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AI與IOT應用 未來科技展 利用AI人工智慧的集合型模組，從X光側面照輔助偵測脊椎骨折
AI模組包含物件檢測、資料前處理、分類之集合式模型。藉YOLO 3模組，分辨X光影像各節椎體，由資料影像前處理降噪並加強影像脊椎對比度，整合ResNet34、DenseNet121、DenseNet201集合式模組，導入AI模組，用於脊椎體骨折判讀，結合後可提升脊椎骨折判讀的準確度、敏感度、特異度。
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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 教練盒子-羽球擊球動作分析視覺方案
「教練盒子」的主要技術與發想是衍生自科技部「精準運科」專案之「CoachAI：金準羽球」計畫的成果，該計畫整合的技術涉及電腦視覺、深度學習、機器學習、物聯網、穿戴式應用、自動化設備及大數據等，期望透過動作分析的數據與影像，提供選手能力分析及專家建議，同時可作為教練與學員有效溝通的媒介。
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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 人工智慧自動化優質細胞選取精進平台
誘導多能幹細胞在轉譯醫學中具有前景的新技術，而AI的技術是一種自動且強大的平台，可以幫助識別具有獨特特徵的細胞影像，預測並提供有關細胞類型，分化階段，細胞質量，正常或疾病特異性特徵資訊。此誘導性多能幹細胞分化平台與基於 AI 人工智慧影像分析技術結合對於未來細胞產品應用將有很大的效益。
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AI與IOT應用 未來科技展 AIoT智慧化養殖管理系統
本團隊整合感測器、攝影機、旋翼機、水下載具(ROV)、投餌系統、自動化箱網沉降系統、通訊系統、雲端系統及水下技術，以架構AIoT智慧化養殖管理系統，包括：（1）智慧化影像行為監控與分析（2）智慧投餌系統（3）包含水下感測器、ROV與無人旋翼機的IoT系統（4）雲端資料整合平台（5）大數據分析系統。
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未來科技館 自我網路架構搜尋與注意力機制之肺部電腦斷層掃描結節輔助診斷系統
採用人類視覺之關鍵點追蹤技術的注意力拆分與空間分組增強模塊，融合多路徑分組架構和空間注意力技術，使網路能從給予影像中準確提取重要訊息，提升網路性能，此外，運用神經架構搜索技術，自動搜尋基於當前模塊和硬體設備下最合適之網路架構，使其兼顧推理診斷和高準確率。
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未來科技館 深度強化學習框架使用超音波影像診斷腋窩淋巴結狀態
強化學習模型直接根據經驗制定控制策略，以預測學習過程中的狀態和獎勵。 因此，我們設計了一個包括超音波影像、不同動作和獎勵的醫學影像環境，使代理在此環境中學習以提取腋窩淋巴結區域並評估狀態。 我們提出的方法的性能達到了 83.6 的準確度、88.6 的靈敏度和 89.0 的特異性。
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未來科技館 人工智能十二導程心電圖偵測心衰竭
人工智慧模型判讀18歲成年人12導程心電圖特徵，推測心臟超音波左心室輸出率結果，快速且準確篩檢病人有無心臟衰竭。目的在於篩檢出大量早期心臟衰竭病患，及早治療以及預防惡化。
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AI與IOT應用 未來科技展 新一代精準舉重訓練台
新一代精準舉重訓練台為具高減震減噪舉重地墊、地面反作用力與影像動作回饋等創新功能之舉重訓練設備。有別於傳統舉重訓練台，本舉重台可以非接觸的形式針對各種舉重訓練動作進行監控，並主動提供舉重教練及選手技術回饋，對於教學、訓練及成績表現上均有助益。
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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 基於互動感知的自動化物件偵測學習
未來的自動化工業場域中，物件偵測模型必須克服標註樣本過少的問題及能夠迅速針對當下產線需求進行微調。本技術開發全新物件偵測學習技術，使少樣本物件偵測模型與機械手臂進行協作，對新目標物進行動態多樣性資料收集與逐步適應於當前任務，並能持續學習進步，訓練過程無需任何人為標註資料，在相關領域呈現極大進展。
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AI與IOT應用 未來科技展 個人特質整合語音互動之深度情緒辨識技術
近年以人工智慧進行情緒辨識技術備受關注，而大多技術未能考量個性差異對情緒預測的影響而造成技術發展受限。本次展覽的技術整合自動語音辨識及文字分析並利用擷取個性技術，有效的結合遷移學習、個性擷取及多模態情緒辨識技術。使基於個性的情緒辨識架構得以適用於沒有個性標記的實際應用場景，成功幫助情緒辨識更個人化。
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未來科技館 自主式水下無人載具光學與聲學系統之創新技術開發
本技術基於團隊自行研發的AUV，開發一套光學與聲學整合系統以達成AUV可在視覺範圍外自主追蹤並跟隨聲波發送特徵的動態目標物，成具有聲光識別導航功能自主水下載具，應用於水下環境識別與導航創新技術整合架構。本技術促使自主水下載具應用範圍涵蓋大範圍三維水下環境探索及特定聲波物體追蹤與觀察任務需求。
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未來科技館 AI農情調查之UAV群眾協作平台
AI農情調查之UAV群眾協作平台後台支援自動鑲嵌建模，更具備四項突破技術：(1)巨量影像格化技術；(2)平行運算技術；(3)任務規格標準化；(4)UAV任務媒合。致力於打造空中UBER協作服務，未來能應用於農作物分佈調查、大範圍災情調查、農業保險、農地違法使用調查與休耕補助調查等面向。
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未來科技館 多AI模型整合的導盲對話系統
對話系統是視障導航系統中的主要子系統，通過多次對話為導航系統提供目的地。我們使用知識圖譜作為推理的基礎。在近距離導航方面，使用深度學習技術開發RGB相機偵測深度演算法、室內語意切割演算法、整合偵測深度估測與室內語意切割於室內避障等。全系統使用CellS軟體設計框架，整合分散式AIoT系統。
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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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AI與IOT應用 創新發明館 基於人工智慧邊緣運算技術之跌倒偵測系統
為了解決老人跌倒後無人發現的問題，本團隊基於深度學習研發了一套系統，命名為「SkyEye」，其系統包括了本團隊自製的感測器「AI跌倒影像感測器」、儲存及推播跌倒事件資訊的雲端伺服器以及負責與使用者溝通
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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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生技與新藥 未來科技館 周邊動脈血管篩檢系統
衛生署統計台灣因糖尿病就醫民眾高達96萬人，總數約300億的健保支出中，尤其以足部感染最為嚴重。本作品利用紅外光技術偵測病患雙邊足部阻塞差異，並搭配渾沌同步偵測器有效來量化訊號間之差異，臨床上也能用來定位可能發生病變或微循環阻塞部位。其結果驗證本系統的可行性，實現早期發現早期治療目標，降低病患截肢率
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未來科技館 邊緣人工智慧推論系統之智產元件產生器
"1. 自動生成基於卷積神經網路之硬體架構之Verilog code工具:針對現行比較常用的DNN網路可生成4種不同的硬體架構(output/ weight stationary, 樹狀結構, NVDLA)。 2. 可視效能指標分析工具: 根據選擇的DNN模型，與硬體架構規格的選擇，分析效能指標"
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未來科技館 基於深度學習之異常檢測
我們針對不同應用所研發的三種異常檢測模型僅需正常資料來訓練。對異常事件偵測，我們訓練一個自編碼器進行前景與光流的預測，異常行為偵測使用人物姿勢的估測，預測未來的人體姿勢，兩者皆以預測的誤差為異常分數。對於影像的瑕疵檢測，我們使用不同大小的截圖，令模型萃取特徵後與正常資料比對，以計算各區域的異常分數。
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未來科技館 基於深度學習之視障人士的行走輔助系統
本技術提供視障人士一個室外行走的穿戴式輔具，透過深度學習網路，本系統能夠認知並引導視障人士行走在人行道、斑馬線等較安全的區域，並且辨識出室外常見的障礙物種類以利避障，最後將Google Maps路徑規畫轉換為容易理解的方位提示音引導視障者朝正確方向前進。
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AI與IOT應用 未來科技展 人工智慧高效能計算系統
AIExplore團隊的巨量影像雲端技術，可建構出可通用的平台，讓專業領域的業者，在不需AI工程師的情況下，可藉由本身在該領域如智慧醫療、智慧製造、智慧城市、智慧監控等專業，在平台上快速建模，將AI應用於工作上。擁有高精準深度學習大腦，利用智慧腦學習，無需大數據，處理有限資料產生精準AI，可解決不良
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