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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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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 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 低功耗高性能AI神經網路之設計、加速及佈署
本團隊將基於LPCVC 2020的競賽成果以及ICCV 2019的神經網路骨幹架構，做多項的技術展示，包括Deployment of HarDNet on GPU (功耗：大於200瓦), FPGA (數十瓦), Raspberry PiGoogle Coral TPU (小於10瓦)。
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未來科技館 硬科技：人工智慧讓謠言無處可藏
一個基於人工智慧自然語言處理的自動謠言偵測的整合模型，結合了可解釋性謠言偵測與傳播者同質性與對話結構的深度學習整合模型。整合系統提升了現階段謊言偵測的精確度，超過其他同時期的SOTA模型, 也讓訊息科技的假資訊偵測能力更具解釋性。
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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 創新發明館 可抗遮蔽人臉偵測與辨識系統
本系統「可抗遮蔽人臉偵測與辨識系統」使用不同尺度的偵測器同時運行偵測人臉，利用附加角度邊界損失函數進行特徵擷取網路訓練，使系統達到高準確率、低偵測時間的效果。本系統在人臉遮蔽50的情況下達到80的
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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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AI與IOT應用 未來科技展 微型害蟲智慧影像辨識與分析系統
本技術建立自動化微型害蟲影像辨識與分析系統，達成黏蟲紙掃描影像自動辨識之目的，並達成粉蝨0.93、薊馬0.9之辨識準確率。此技術的建立突破了傳統依賴專家人工辨識害蟲的瓶頸，大幅降低人力成本並提升蟲害資訊的分析速度，將可以具體改善農作物蟲害偵測的技術，提供速捷資訊以改善農作物生產作業，降低蟲害損失。
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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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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 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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未來科技館 可擴增與模組化之AI硬體加速器
"1. 使用PE Cluster使運算可重組，可模組化成36X的PEs，最高支援2160PEs 2. 可組態成高運算吞吐量或低功耗獨立IP，高效能下在2160PEs在200MHz可達864GOPS"
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AI與IOT應用 未來科技館 串連電商及線下購物的新消費型態 - 高擬真虛擬試穿
虛擬試穿技術基於人工智慧及深度學習的發展而催生的一項新興技術，近年在產學界迅速竄紅。尤其在疫情時代，購物習慣轉往非接觸式的電子商務，我們的技術旨在消弭線上與線下的購衣差距，讓大家以更便利的方式買到對的衣服，降低退貨率，減少碳足跡。本技術勢必能為未來人們的生活帶來顛覆性的購衣體驗。
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未來科技館 應用於自駕模型賽車之深度強化式學習技術
我們發展一套基於影像的虛實轉移技術(sim-to-real transfer)，先訓練老師模型(teacher model)來學習最佳路徑，再藉由老師模型與隨機化(randomization)來訓練學生模型(student model)，使學生模型適應虛實環境差異，提升在真實環境的行駛速度及穩定性。
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AI與IOT應用 未來科技展 人工智慧肝臟腫瘤偵測方法
本技術為一種利用人工智慧中近幾年蔚為潮流的機器學習所開發出的肝臟腫瘤偵測技術。高倍率影像提供較多細節，但是視野範圍較小；相反的低倍率影像視野範圍較大，但缺乏細節。本技術對兩種倍率的影像分別進行分析處理，再將處理結果結合後，放入另一類神經網路進行肝癌腫瘤偵測，達到自動化，以提升醫師效率及輔助醫師診斷。
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先進材料&綠能 未來科技館 六軸力量力矩感測器關鍵技術突破與實現
多軸力量力矩感測器是精密機械、機械手臂不可或缺的感測器，開發多軸力量感測器對於我國產官學界是刻不容緩的研究重點。本研究建立六軸力量感測器設計、校正機器與校正演算法技術，達到領先國外業者的六軸感測精度，誤差小於0.20％(提升1.25倍)，三軸力量量測範圍± 200 N，力矩量測範圍±15 N-m。
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未來科技館 基於深度學習的光刻電路失真預測，光罩修正及新穎布局圖樣偵測的設計自動化技術
本案所發明的半導體光刻製程電路失真預測自動化技術，包含了一個基於深度學習之光刻失真預測模型，一個光罩圖樣修正模型，和一個新穎佈局圖樣偵測模型。被預測的新穎佈局圖樣，除了可送回設計端重新檢視之外，亦可送入製程端產生實際成品後作為訓練樣本，以修正這些深度學習式網路模型，精進模型的效能。
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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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AI與IOT應用 未來科技展 應用三維膠囊網路於肺部電腦斷層影像之結節偵測
此電腦斷層影像之肺結節電腦輔助偵測系統採用了搜尋移動框、YOLOv2偵測架構、3-D膠囊網路、跳躍連接、以及後處理進行偵測。先利用移動框區塊化電腦斷層影像，再以YOLOv2搭配跳躍連結為偵測基礎的3-D膠囊網路進行區塊內結節偵測，最後，採用非最大抑制演算法決定偵測結果。
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未來科技館 陣列感測光達之智慧三維感測影像處理系統
陣列感測光達之智慧三維影像處理系統，透過混沌光達高精準度測距與智慧影像處理建立AR/VR系統中高浸潤度的三度空間影像。其中陣列雪崩式光偵測器與飛行時間偵測器可大幅增進深度精準度；高效能卷積神經網路處理器具高能量運算效率之卷積神經網路運算，可實現融合深度與影像之三維影像辨識神經網路應用。
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未來科技館 人工智慧輔助胰臟癌偵測工具-PANCREASaver
PANCREASaver包含「胰臟及胰臟癌自動輪廓勾勒模型」（影像分割）與「人工智慧胰臟分析模型」（影像分類），能直接讀取有注射顯影劑的CT影像之DICOM格式，進行自動化處理與分析。利用C2FNAS技術勾勒出腫瘤位置，並利用CNN技術判斷是否為胰臟癌，供醫師參考，以減少早期疏漏並提升胰臟癌偵測率。
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先進材料&綠能 未來科技展 陣列感測光達之智慧三維感測影像處理系統
透過混沌光達高精準度測距與智慧影像處理建立AR/VR系統中高浸潤度的三度空間影像。其中陣列雪崩式光偵測器與飛行時間偵測器可大幅增進深度精準度；高效能卷積神經網路處理器具高運算能力、高能量效率、低DRAM頻寬之卷積神經網路運算，可實現融合深度與影像之高準確率手勢辨識神經網路。
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