110023 research outputs found
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利用多組體學資料探討泛癌症之癌轉移特徵
No full text[[abstract]]在Hanahan和Weinberg一篇開創性的論文中，他們提出了一個有用的框架，即癌症的特徵(hallmark)來表徵腫瘤發生。 特徵的框架使我們能夠了解癌細胞如何從惡變前狀態演變為惡性或侵襲性特徵。 由於癌細胞有可能從原來的部位擴散到第二個部位，有嘗試擴展Hanahan和Weinberg定義的十個特徵，為轉移特徵提供 更具體，更精確的定義。 這四個轉移特徵是：活動性和侵襲性，調節癌症微環境的能力，可塑性和聚落形成。 儘管許多研究人員已經對癌症特徵的分子定義進行了研究，但是關於轉移特徵的分子定義研究卻很少。 因此激發我們解決這個問題。 本計畫的兩個目標是探討：（1）轉移特徵的轉錄體學表徵[第一年]，和（2）轉移特徵的多組體學表徵[第二年]。 第一年計畫將完成下列工作：1.辨識與轉移相關的差異表達基因（DEG） 2.推斷與四個轉移特徵相關的基因集 3.用兩個細胞株資料庫驗證與轉移相關的DEG 4.確定轉移性患者的潛在生物標記。 第二年計畫將完成下列工作：1.辨識差異表達的甲基化區域、miRNA和與轉移相關的異常突變和CNV事件 2.識別與轉移特徵相關的體學特徵 3.用兩個細細胞株資料庫驗證與轉移相關的體學結果4.檢查與轉移相關的DEG與體學圖譜的關係 5.檢查與轉移相關的DEG和多組體學數據之間的調節關係 6.表徵癌症患者的體學介導預後特徵 7.使用與轉移相關的體學圖譜識別亞族群。[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2021-07-3
應用混合實境技術實踐STEAM導向之適性化虛實創客空間
No full text[[abstract]]計畫主持人近五年執行之計畫皆以「創客」或「實境技術」為主軸，因此發現過去鮮少計畫著眼解決創客空間的問題。本計畫從三大問題點切入，(1)創客空間數量與人力之斷層；(2)創客空間獨缺教育；(3)創客需求獨特但學習歷程欠缺個殊性。如何將既有創客空間在科技之輔助下轉化為「意義化、適性化」學習之「創客教育空間」，是過去研究與計畫較少探討的議題。而本計畫採取混合實境的虛實整合之特性，以期完成這項轉化的任務。分為三大階段進行。第一年重點為盤點MR融入創客教育之要素。針對MR科技輔助學習進行後設分析，針對中部創客專家進行面對面半開放式訪談，從中了解創客專家對於創客空間學習之建議；尋找並接洽計畫執行之實驗場域。第二年發展創客空間MR學習系統之學習架構，並著手開發創客空間MR系統。本計畫以STEAM架構為知識基礎，藉由新興科技輔助呈現，將創客空間擴增建置成創客學習空間，提供創客意義化、適性化學習經驗。第三年則以創客空間MR系統於中部創客空間進行準實驗研究設計。以驗證本計畫研發之MR學習系統，是否能夠幫助新手創客面臨創客空間的各種問題，包括陌生空間焦慮、機具使用流程與規準，提升其創客自我效能與空間/機具知識。[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2023-07-3
同質表示式修改於高動態範圍影像資訊隱藏技術之探討：以完整性驗證與可分離的可回復式資訊隱藏為例(1/2)
No full text[[abstract]]本計畫欲拓展Radiance RGBE格式的高動態範圍影像於資訊隱藏技術的應用範圍，提出植基於同質表示式修改的高動態範圍影像完整性驗證及加密媒體可回復式資訊隱藏技術。在影像完整性驗證議題上，我們事先利用門檻值動態修改像素值，使得每一像素能在影像失真度與同質表示式數量之間取得平衡，並將影像切割成若干個區塊，讓每一區塊能嵌入足夠數量的認證資訊以有效偵測出遭竄改之處。接著，我們連乘同一區塊內各像素同質表示式的數量，取得該區塊可承載的訊息嵌入量。最後，藉由多基底的訊息嵌入方式改變每一像素的同質表示式，完成認證碼的嵌入動作。在加密媒體可回復式資訊隱藏議題上，我們則先透過秘密金鑰的協助取得加密影像，之後依照壓縮率有效決定加密影像R、G、B、E各頻道可修改的位元數，並使用資料壓縮技術降低資料量後嵌入至E值中，最後再透過同質表示式修改技術將秘密訊息嵌入。本計畫所提兩項技術將在高動態範圍影像資訊隱藏領域中提出嶄新的構想，計畫成果將會對高動態範圍影像多媒體安全相關機制提供具體的貢獻。[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2021-07-3
銀髮族功能性服飾設計之研究
No full text[[abstract]]隨著人口結構的轉變，高齡化趨勢漸漸成為全球注目的話題與研究之一，因為國人平均壽命的延長、老年人口比例逐漸上升，衍生出龐大的銀髮商機如：高齡長照服務、營養保健食品、具安全性的無障礙空間、醫療照護、休閒旅遊及銀髮服飾等等，估計到2025年高齡化社會產業市場規模將達到40兆美元。而不管是大人還是小孩都對服飾有不同的需求，現在的服飾也常常根據穿衣者的年齡與身體狀況需求，而有所不同的調整與設計，銀髮族群驟升，服飾需求變高，銀髮族服飾設計的開發與研究變成一個社會與服裝市場的重要課題。國內目前於高齡者研究多聚焦於食、住、行、育、樂、醫療等相關產業，對衣著的研究極少，因此本研究以銀髮族功能性服飾設計結構需求作為研究背景，經由了解銀髮族的生理、心理發展後，以服裝人體工學角度去探討銀髮族在服飾方面的問題與需求，並透過文獻探討、問卷調查與人因工學整合分析模式，歸納銀髮族服飾設計要素，以服裝人因工學進行研究並提出改良與設計，使其能滿足銀髮族對功能性服飾的需求，其研究成果提供相關研究者及產業有不同之服飾設計思考。[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2021-07-3
研究發展與會計保守性之關係：公司治理與產品市場競爭的影響/The Relationship between R&D and Accounting Conservatism: The Impact of Corporate Governance and Product Market Competition
No full text[[abstract]]1. 研究動機與目的現有實證文獻發現會計保守性對R&D有負向影響，認為公司採保守會計政策時，對利益延後並慎重認列和對費損立即認列的特性，使企業對高風險計畫，例如R&D，會減少投資，以減輕保守會計的不利影響。本研究依據財務理論認為會計保守性與R&D可能是因果互動關係，且正或負向均可能，加上兩個會影響會計保守性和R&D的因素—公司治理與產品市場競爭—未被考慮，爰想深入了解會計保守性與R&D的關係以及其影響因素。因此本研究目的在：(1) 檢驗會計保守性和R&D的關係是否為因果互動? 影響方向為何? (2) 公司治理和市場競爭對會計保守性和R&D的關係有何影響，即調節效果。2. 研究方法 本研究之假說發展首先探討公司治理和市場競爭兩因素分別對會計保守性和R&D有何影響，再從財務理論推演出當考慮兩因素 (個別與共同同) 時，會計保守性與R&D之互動關係應為正向或負向。以台灣的上市上櫃公司為樣本 (不含金融、保險與證券業)，實證方法使用縱橫追蹤資料迴歸分析。考慮會計保守主義之內生性，使用兩階段最小平方法和Heckman兩階段估計法；考慮R&D和會計保守性具有持續性，故自變數納入其前期資料，因而須使用一般化動差法(generalized method of moments)估計係數。對會計保守性、R&D、公司治理及產品市場競爭等主要變數都使用多種方法衡量，俾利觀察實證結果之穩健性 (robustness)。本研究在假說推論與實證方法設計上可謂相當周延與嚴謹。3. 預期貢獻使吾人更清楚周延地掌握會計保守性對R&D可能並非單一負向影響，而是互動關係，並知曉公司治理和市場競爭對此互動關係之影響，對提升公司財務決策與會計政策之品質都有幫助。學術上補充公司理財和會計的理論與實證文獻，包括R&D、公司治理、產品市場競爭及會計保守性等領域；使實務界瞭解保守的會計政策與特定投資決策的原因與影響，此將有助於高品質企業決策之擬定。[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2022-01-3
強化學習與生成對抗網路用於生產規劃與排程 / Reinforcement learning and generative adversarial networks for production planning and scheduling
No full text[[abstract]]隨著物聯網時代來臨，工業應用領域開始整合各種技術而掀起新一波革命浪潮，也就是現稱的「工業4.0」時代，其核心在於結合物聯網、機器人、自動化產線推動全面聯網的智慧製造，並加入近年的大數據與人工智慧技術。排程是經典的一種最佳化問題，廣泛存在各製造業與服務業，過去透過數學規劃與萬用啟發式演算法求解，前期計畫以基因演算法做為核心演算法，發展智慧排程架構，包括依不同案例的資料模組、依不同排程類別的情境庫、依不同演算法的模型庫，可以加速一個排程模型的開發。其缺點有(1)以CPU運算為主，未使用到現在人工智慧架構常用的GPU運算；(2)其求解能力取決於建立時期，而且每次求解都是從頭開始，沒有學習的概念。人工智慧中的強化學習與生成對抗網路有機會可以處理這類問題，然而強化學習與生成對抗網路過去研究大部分在處理圖像問題，因此要應用到排程問題上有些挑戰點需要克服。第一年本計畫將延續前期計畫成果，把強化學習也納入模型庫之中，並配合執行中的產學合作案為實驗場域。由於排程問題屬於強化學習較少的應用範圍，而且是限制式較多的最佳化問題，本計畫第一年重點會放在運算架構的GPU使用與求解的可行性。第二年則配合不同的排程問題類型建立適合的強化學習模型，並加入各種在強化學習與生成對抗網路的新機制去改善其求解品質與效率，其挑戰是強化學習的分支非常多，強化學習的研究論文數量增加非常快，而且也沒有一個公定的評選標準；另外，用在圖像問題上的是否能應用到純最佳化問題上。若本計畫順利完成，將可以拿下人工智慧的一塊新應用，而且排程問題的市場應用範圍非常廣，不只是讓製造產業為大宗的台灣獲益，還有機會擴散至世界。[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2022-07-3
認路障礙評估工具之發展
No full text[[abstract]]因為失智症而導致迷路的問題，在新聞媒體上已有大篇幅的報導，但是除
了老年人較容易迷路外，有一些年輕人也很常在日常生活中迷路，這一群常常
迷路的年輕人被稱為“路癡”，而是否有一套測驗可以評估哪一些人在日常生活
中有較高迷路的風險嗎？為了探討上述問題，在本研究中為了評估參與者是否
有較高的迷路風險，將進行兩項實驗，並編製一份認路障礙評估工具。在實驗
一中，首先透過問卷及訪談的方式蒐集迷路者的各項行為特徵，並再了解迷路
者的各項行為特徵後，發展出一套認路障礙評估工具。認路障礙評估工具分為
兩個部分，第一個部分，有 30 題問題，在問題中描述參與者可能在日常生活中
遇到的情境。第二部分則為三個自陳式問題，分別詢問參與者在日常生活中記
路的方法、如何規劃前往陌生地的路線、再次進入某建築物內覺得自己是否會
迷路，並請參與者依照自身在日常生活中的狀況進行填答。實驗二將利用實驗
一發展出的認路障礙評估工具，將參與者分為會迷路組與不會迷路組後，並參
考 Piccardi 等人（2008）的實驗，利用 CBT 來測量不同年齡層參與者地域工作
記憶的表現。實驗的結果顯示，老年組的參與者在 CBT 中有較差的地域工作記
憶表現，而在自陳式報告中，如果參與者報告在日常生活中覺得自己會迷路，
則在認路障礙評估工具及 CBT 皆有較差的表現能力
從”你今天川普了沒”談結構泛化與語意延伸
No full text[[abstract]]隨著網際網路普及，網路流行的新興用語愈發興盛。台灣國語出現了「你
今天川普了沒」的句子。這個句子是 2016 年媒體透過時下潮流產生的新興用
語，用來詢問"你今天是否惡搞川普了沒?"，是反對川普的群眾為了聲明，透過
網路發起的抗議行為。新興用語合理化的主要原因是源於結構泛化和語意延伸
兩大因素，如「你今天川普了沒」語句中的「川普」因其特殊結構的泛化使用
而造成語意延伸，衍生出新的詞義，由專有名詞表示人名，轉變為意旨有做惡
搞川普的動作。對於此種語言現象，雖然只要條件成立就是簡單易創造的語
句，且大多數人都可以輕鬆的廣泛應用，但對於現今語言學，其中與結構泛化
和語意延伸的關聯性，仍是一個不可忽視的議題，值得我們加以探討。
因此，本計畫擬透過構式語法理論，進行語法、語義和語用的的分析比
較，用以探查「你今天川普了沒」的衍生途徑和句法結構。接著，基於研究歷
程，找出語法固有的組合規律，並以此進一步討論「你今天○○了沒」語句的結
構泛化與語意延伸。希望透過本研究計畫，從「你今天川普了沒」探討結構泛
化和語意延伸對現今語言的影響，縮短現代語言與二者之間的距離，以期對這
一語言現象有更深入的認識
試論卡夫卡與葉利尼克作品中的空間隱喻與權力建構
No full text[[abstract]]《鋼琴教師》中，主角艾莉卡是個受到母親壓抑的女鋼琴教師，艾莉卡被 置入由母親形成的原始空間中，在母親的監禁下開始從具體的衣櫃、外在世 界、抽象的內心層層尋求解放，人的原始情慾成了唯一可能解放的出口，但最 終還是被困在最原始的空間中。卡夫卡的《變形記》與《審判》中，以原始的 生物樣態與原罪的樣貌，讓身體於空間的監禁「無故地」發生，卡夫卡的主角 無法逃離，而是身體直接被置入封閉空間中。葉利尼克的 Erika K(ohut)試圖找 出口，但最後還是回到與卡夫卡的 K 先生一樣的生存狀態。此研究以 Lakoff & Johnson 的概 念隱喻中的空間隱喻分析三文本中的空間，並以 Foucault 的圓形 監獄(panopticon)解釋空間隱喻所隱含的權力建構。結果為第一，葉利尼克的 Erika Kohut 以原始情慾試圖找出口，但仍逃離不了卡夫卡式的「無故地」監 禁，母親的子宮所形成的空間隱喻如同卡夫卡家庭的空間隱喻，形成監禁。第 二，葉利尼克的《鋼琴教師》以及卡夫卡的《變形記》、《審判》所建構的層層 監獄型為 Foucault 式的權力建構，在其中並無解放的可能性，只有不斷的反抗 或掙扎