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未來科技館 設施蘆筍農業機具與智能作物生產決策系統
導入自動化省工機具技術，並整合前瞻物聯網/資通訊技術，建立自主技術，擬發展設施蘆筍農業機具與智能作物生產決策系統，可達到「省工省力」目標與「管理技術」提升，並可以提昇國內蘆筍生產質與量，達到穩定蘆筍生產之產量與品質的雙重目標。對於改善目前臺灣農業現況以及預期經濟效益應有極重要的貢獻。
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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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AI與IOT應用 未來科技館 陸空協作之水稻最佳收穫模式
本團隊發展陸空協作之水稻最佳收穫模式，以雲端平台提供視覺化採收決策服務，基於無人機與行動裝置，透過巨量資料與深度學習演算法推估含水量，整合天氣資訊推估未來含水量變化。平台供準確且全面性之農地最適收穫排程，減少農機具及穀倉烘箱損耗，並保障米品質及最大化農民收穫效益，全台每期作將能夠延伸17億以上產值。
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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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AI與IOT應用 未來科技館 通曉運算量之AI模型架構優化、即時運算實現與資料集標註系統
1. 運算量優化模型架構: 提出新模型架構Agilev3-L，複合指標171.79。 2. GOP加速技術與即時運算: 以Agilev3-L於nano平台上實現，加入GOP mode 演算法，使得FPS由原先的3.91優化到27.09。3. 資料集標註系統: 建立快速資料標註系統。
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AI與IOT應用 未來科技展 智慧農業防治系統應用於坡地果樹之核心技術
本技術運用『智慧無人植保機』解決目前人力老化及施藥困難之防治困境。整合無人載具與人工智慧、影像辨識等前瞻技術，進行即時影像蒐集，透過演算法評估，以物聯網技術結合環境感測，運用智慧無人載具執行防治作業。尤以施作區域鎖定作業困難之山坡地形，大幅提高防治效率與減少農藥用量，以達成智慧化農業管理系統。
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未來科技館 人工骨材鑑定之多模態非線性光學顯微平台
本技術使用多模態非線性光學顯微術，以二倍頻與同調反斯托克斯拉曼散射作為影像的對比。藉由分析影像的非線性訊號，可用於表徵和量化膠原蛋白支架經歷不同交聯作用後所導致的結構差異，且能推導出訊號與機械性能之間的關聯性。此外，比較分析這兩種訊號，可用來監控交聯過程中膠原蛋白分子的結構(三股螺旋)變化。
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