110023 research outputs found
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「凱比同學英語學習AI機器人」教育遊戲陪伴及學習成效之研究
No full text[[abstract]]https://wsts.nstc.gov.tw/STSWeb/Award/AwardMultiQuery.aspx?year=110&code=QS05&organ=D,FD08,FD08A008&name=%E6%BD%98%E6%80%A1%E9%9C%86[[note]]In recent years, with the rapid development of science and technology and the popularity of smart phones and wireless network, the market is glutted with all kinds of 3c products. The integration of science and technology into education is becoming a trend in recent years. This project adopts quasi-experimental design method to compare the learning effectivenesses of the AI robot "Kebbi Air" with the general online English teaching channel. There are purposes of the study: first, to observe, understand and analyze the learning behaviors of the first, fourth and sixth grade students in elementary school in order to see how Kebbi influence their English learning behaviors; second, to see whether the use of Kebbi can increase English learning achievements. The study will carry out oneyear observation on three elementary students in grades 1, 4 and 6. The experiment uses quasi-experimental research method, and the independent variable is teaching method, including interactive game courses of Kebbi and online courses. In terms of research tools, the results will be analyzed by Children's English Learning Motivation and Learning Outcome Scale for both pretest and posttest, and there will be non-structural interviews with the experimental team. The expected conclusions of this study are: first, Kebbi students can arouse strong learning motivation, and second, compared with the general watching online course learning, the AI robot Kebbi can effectively improve the learning effectiveness of elementary students. Finally, this study intends to make relevant research recommendations based on the results of the study, so as to be used as a researcher of the relevant research in the future
無動力外骨骼輔具設計
No full text[[abstract]]老年人腿部肌肉退化造成踝關節活動範圍縮減，遇到不穩定環境，較難調整身體重 心，容易導致跌倒。因此我們希望以外骨骼輔助年長者活動狀態，將彈簧固定於足踝後方 以減少足踝施力，做為踝關節外骨骼以增加活動範圍。本次研究希望得到適合的彈簧彈性 踝關節外骨骼，以減少年長者的跌倒情況。而此次研究數據蒐集方式分為人體測試與行走 模擬，利用不同的彈簧與軌跡模擬來獲得精準的數據。在人體測試方面，減少外骨骼的重 量，找出適合的彈性模量，讓踝關節活動範圍增加。透過機械手臂模擬踝關節與足部的行 走，測試彈簧彈性在行走時的耐受度，再以楊氏模數檢驗彈簧是否產生彈性疲乏。 方法：我們先以棉布、彈簧、棉線製作草模，根據實驗修改參數後，以 3D 列印作為外骨骼 整體和腳踝處旋轉軸的骨架，最後再加上彈簧，將三者結合成外骨骼。以上述外骨骼模型 計算踝關節活動範圍的角度、角速度、和角加速度，以統計出最適合下肢的彈簧力度和腳 踝角度；另以機械手臂模擬不同軌跡來檢驗出彈簧的耐用性。 初步成果： ⚫ 測試模型方面，已測試第二版草模，第一版在實體穿戴下效果不顯著，第二版的 穿戴效果顯著提升。 ⚫ 人體步行實驗方面，第二版草模測試以二種彈簧進行測試，長彈簧的踝關節角度 活動範圍 26.8O± 107.5O，短彈簧的踝關節角度活動範圍 53.7O± 36.6O ，相較之下 短彈簧較有感。 ⚫ 透過建模軟體 Rhino，並選擇輕量材質，將模型列印至實體，之後便進行測試，在 坡道上活動範圍為 75.5 O±131.2 O，而在平地上活動範圍為 59.5 O±24.1 O，相較之 下坡道上較有
雲端智慧插座設計及應用(111-2813-C-468-064-E)
No full text[[abstract]]本計畫名為『雲端智慧插座設計及應用』，計畫以雲端Cloud MQTT Service、強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 之PID控制演算法與PWM(脈衝寬度調變)結合運算之電力功率調 控系統為發展平台。利用電功率控制、電力品質監測、管理平台、資料庫及資訊分析，研究、 整合智能居家所需的技術元素，並以雲端IOT技術成現於管理平台，讓使用者可遙控家中家電 設備並能監測用電情形，及最佳化控制，以達到現代化真智能居家系統之建置目的。本計畫以 Arduino做為控制核心蒐集電力及電器、環境感測訊號，以溫度濕度為例，將感測溫度及濕度 經過PID運算後，再使用PWM脈衝寬度調變技術改變電流輸出中之PWM脈衝的佔空比(Duty Cycle)，透過精密功率輸出，經過智能演算法達到智能反饋學習，以實現具智能的雲端控制系 統。[[note]]計畫名稱：雲端智慧插座設計及應用 計畫編號：111-2813-C-468-064-E 成果報告：無電子檔 執行起迄：2022/07/01~2023/02/28 指導教授：陳永欽 核定金額：58,000
透過深度學習神經網路辨識車輛之AI紅綠燈與停車通
No full text[[abstract]]根據內政部統計通報，違反闖紅燈及其他不遵守號誌通報件數在 105 年 83 萬 2010 件、106 年 96 萬 5922 件、107 年 71 萬 4170 件、108 年 147 萬 5138 件、109 年 172 萬 161 件，近五 年間，平均闖紅燈的違規件數約為 114 萬 1480 件，多數人闖紅燈的原因多為交通燈號配置的 秒數不符合該路口的車流量，無車的路口綠燈秒數過長，導致駕駛人容易有闖紅燈的念頭產 生，交通事故原因為闖紅燈之致死率幾乎為未闖紅燈的兩倍，嚴重危害到國民安全。開車到 達目的地之後，尋找停車位是一個很重要且棘手的問題，常常會出現到了指定地點，卻找不 到停車位的狀況，除了讓駕駛感到不方便之外，常出現違規停車的現象，影響他人。因此本 計畫透過 AI(artificial intelligence, AI)技術研發兩項 AI 應用系統，第一項為「AI 紅綠燈」，協 助改善交通順暢度；第二項為「AI 停車通」，幫助駕駛人快速查找車位，降低違規停車與浪 費油料找車位的問題，在節能減碳方面盡一份心力
