110023 research outputs found
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應用人工智慧發展改善大學生科技成癮之個人化早期偵測與自我導向學習系統--總計畫及子計畫一：應用人工智慧技術萃取科技成癮資訊之APP系統
No full text[[abstract]]本研究的目的之一是自行開發智慧型裝置(smart device)上面的iOS 及Android APP(客製化APP, customized APP)以完成各種多媒體資料的收集，以進一步幫助APP成癮(包含APP遊戲成癮)的使用者。目的之二是透過校內網路管理系統(路由器)及其他上網途徑收集學生網路使用狀況，並且記錄其他子計畫的相關實驗結果，建置資料倉儲系統彙整各類資料進行資料探勘，同時提供資料給子計畫三分析建模，作為子計畫三預測與協助子計畫四設計APP介入診斷的依據。本研究第一年使用APP將受測者的智慧型裝置螢幕使用的錄影資料透過3G/4G/WiFi上傳到自行硬體組裝及PHP+MySQL Server軟體自行架設的自組GPU工作站上，以進一步在第二年做AI處理。本研究採用的AI深度學習模型AlexNet/VGG16/VGG19配合Faster RCNN可以離線偵測影帶中的各種APP，從而計算出多少個APP被打開的次數及各APP使用時間長短或文字影像類的文字辨識出各APP上網的網址(URL)或使用者在網路查詢時所使用的關鍵字及其查詢結果(content)。以上這些成癮資訊將會被當成其他子計畫的成癮分析時的重要資料來源。第三年將利用智慧型裝置的攝影機開發兩款隱藏式人臉攝影APP(iOS 及Android APP)在受試者操作智慧型裝置時，可以在沒有攝影畫面干擾的情況下，錄製受試者動態人臉表情變化的影帶，為了避免浪費智慧型裝置記憶體，需要偵測第一年使用的APP在錄製時的檔案大小變化，若其檔案大小不變，則停止錄製人臉，反之則開始錄製人臉，並上傳到遠端的工作站，以便在未來用於設計關鍵人臉指標以量測APP使用成癮的程度。此關鍵人臉指標必定是需要更多時間，以自行開發出複雜的影像處理與特徵放大演算法程式，其特徵分別是來自於人臉的眼動追蹤資訊、血流動態流動狀態及呼吸動作的深淺。[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2021-07-3
運用內插法於延伸版局部二值模式(Extended Local Binary Pattern)的資料隱藏技術
No full text[[abstract]]本計畫提出利用內插法於延伸版局部二值模式(Extended Local Binary Pattern: ELBP)的資料隱藏技術。所提方法會利用內插的方式預測像素，以產生較小的預測誤差，降低秘密資料藏入時對影像所產生的傷害。此外，本計畫亦改善ELBP的誤差編碼方式，針對預測誤差進行重排與編碼，讓最佳像素修改法(Optimal Pixel Adjustment Process: OPAP)在做最佳化計算時，可以在誤差範圍值為0跟-1之間切換。最後，為了增加秘密資料的藏入量，所提方法針對區塊中用來預測周圍像素值的中間像素，也拿來藏入秘密資訊，藏入後會產生兩個可能的候選結果。針對這兩個候選結果，分別進行後續區塊周圍像素的內插像素預測以及秘密資訊的藏入，只有能產生最少失真的候選結果，會被選取當作中間像素，並進行後續周圍像素的預測與藏入。本計畫所提方法不但可以增加秘密資料的藏量，還可以減少藏入秘密資料時對影像產生的傷害。[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2021-07-3
第二型糖尿病人確診且已有併發症之發生率及短期內併發透析或死亡之風險
No full text[[abstract]]背景與目的：糖尿病已為國人常見慢性病之一，全國約有200多萬人罹患糖尿病，然而因發病初期並無明顯症狀，故容易被忽略，待衍生併發症而不舒服才就醫，其實已延遲治療。根據衛生福利部統計，糖尿病已躍居國人十大死因第五名，每年有近萬人死於糖尿病，可見糖尿病及其引起的併發症對國人健康、生命之威脅。故本研究目的在探討糖尿病人確診時已有併發症之情形及特性，以及糖尿病人確診後已有併發症者，短期內(如5年內)併發透析及死亡之相對風險及可能死因，並探究成人預防保健服務是否對糖尿病人確診時已有併發症之改善有所助益，以作為政策擬定及衛教之參考。方法：本研究以2002~2012年20歲(含)以上新確診第二型糖尿病病人為研究對象，且以糖尿病人確診時糖尿病併發症嚴重指數(Diabetes Complications Severity Index, DCSI)是否≧1分，將其分為確診時已有併發症和無併發症兩組；並利用衛福部統計處資料科學中心所提供之健保資料庫、重大傷病檔、死因統計檔、癌症登記檔和內政部之戶籍檔等資料。除基本描述性分析外，本研究利用Cox proportional hazard model探討糖尿病人確診時有無併發症，其短期(如5年)內併發透析及死亡之風險及相關因素，並分析其死因；接著再以羅吉斯迴歸分析探討成人預防保健對糖尿病人確診時有無併發症風險之影響。[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2021-07-3
探討以碘酸鈉(Sodium iodate)誘發視網膜色素上皮細胞氧化傷害及作為小鼠老年性黃斑部退化模型及beta-mangostin保護分子機制
No full text[[abstract]]老年性黃斑部病變（AMD）為一多種因素所導致的疾病，可導致嚴重的視力損害，最終導致失明。目前已知AMD的形成主要是以過量反應性氧化物種(reactive oxygen species, ROS)，進而導致RPE細胞走向細胞凋亡所致。PGC-1α是一重要的反應性氧化物種清除酵素(ROS scavenging enzymes)，其可調控 SODs、Catalase、GPx 及 UCPs，並增加mitochondrial biogenesis，進而促使氧化代謝。 本研究初步利用NaIO3處理人類視網膜色素上皮細胞(ARPE-19)後，發現會增加 SOD的酵素活性而抑制Catalase與GPx 的酵素活性，導致ROS增加，並發現會抑制Bcl-2與Mcl-1的表現而誘發與細胞自噬凋亡相關蛋白的表現(如: LC3-II、Beclin-1與caspase 3)，進而導致細胞死亡，而添加beta-mangostin可提升抗氧化能力及抑制細胞的死亡；目前已知微核糖核酸(miRNAs)可藉由調控不同致癌基因或抑癌基因，並與其結合而降解其表現，調控細胞的死亡；研究團隊發現miR-320d可抑制Mcl-1的表現，而NaIO3處理ARPE19細胞則會抑制Mcl-1與Bcl-2的表現；在動物實驗上，小鼠靜脈注射NaIO3後也觀察到其視網膜變性與結構變形。根據以上結果，本計畫將以in vitro與in vivo分三年來探討beta-mangostin是否可經SIRT3 與PGC-1α路徑及調控miR-320d表現來抑制NaIO3誘發ROS產生過量，而導致粒線體功能受損，誘發RPE細胞自噬與凋亡，將進一步探討其機制。 目前對於AMD並無真正有效的治療方式，因此本研究希望提供預防的策略或治療視網膜病變所產生的相關眼睛之疾病。[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2023-07-3
物換星移：物聯網產業服務創新與新商業模式
No full text[[abstract]]物聯網 (Internet of Things, IoT) 是網際網路與傳統電信網路等的資訊承載體，讓所有能行使獨立功能的普通物體實現互聯互通的網路，在數位經濟典範轉移的需求條件下，IoT新興產業在面對複雜且充滿不確定性的環境下，亟須建構創新營運策略以提升產業競爭優勢。然而，過去相關研究主要在於探討IoT結構、IoT系統管理、IoT服務、以及IoT生態系服務等議題，少有以較完整之系統性觀點探討其服務創新模式與新商業模式建構等議題。本計畫採用探索式個案研究法，以服務創新來源模式、服務創新分類模式、以及服務創新機制模式等三模式為研究分析架構，研究個案為挑選美國與中國大陸具代表性科技公司共九家，包括社群服務業的Facebook與騰訊、手機製造業的Apple、華為與小米、電子商務平台的Amazon與阿里巴巴、以及搜尋引擎平台的Google與百度，預計蒐集上述個案1995-2020年之服務與商業模式創新事件資料，並輔以專家深度訪談，而資料分析是以每一創新事件為分析單元，採文本分析法解讀，再運用內容分析法進行命名修正與建構類目。綜上，本計畫研究目的為將所蒐集個案之具體服務創新事件，依據分析架構進行探索性分析，獲得IoT服務創新模式與衍生之新商業模式，並提出IoT產業發展管理意涵。本計畫預計成果如下：首先，建構IoT服務創新事件資料庫；第二、建構一完整之IoT服務創新模式之系統性分析架構；第三、獲得兩國個案IoT服務與商業模式創新策略、演化與趨勢、以及比較個案間之差異性，並據以發展IoT創新服務與商業模式，提供政府與產業經營者之政策制定參考；第四、提升研究人員資料蒐集、訪談與質性分析之能力；第五、針對研究成果撰寫論文投稿。[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2021-07-3
Reliability and Sensitivity Analysis of Retrial Systems with Warm Standby units and Standby Switching Failures: Reliable and Unreliable Server Cases
No full text[[note]]科技部[[note]]2020-08-01～2022-07-3
建立與驗證中風病人職能治療目標設定之決策輔助工具
No full text[[abstract]]背景：一般個案/家屬難以充分瞭解中風後之短期身心功能恢復與長期影響，且他們常不瞭解職能治療，因此如何設定職能治療目標常造成個案/家屬困惑。目前已有少數決策輔助工具以協助個案設定職能治療目標。然而這些決策輔助工具主要問題有4: 1.目標範疇以職能 (occupation) 為主，未包含動作或平衡等常見且個案/家屬關心之治療目標。2.欠缺衛教資料（如中風與職能治療衛教）。3.欠缺追蹤、調整治療目標之設計。4.實證不足。因此現有決策輔助工具之問題亟待克服，以協助個案/家屬以及治療師設定明確、合適並符合個案期待、且需依據目標達成情況而調整之職能治療目標。研究目的：發展中風個案職能治療目標設定之決策輔助工具(decision aid for setting goals for individuals with stroke and occupational therapists, DASOT)並驗證DASOT之成效。方法：此三年計畫包含二階段：一、設計DASOT；二、驗證DASOT成效。DASOT之設計原則包含參考相關決策輔助工具、專家建議、病人決策輔助工具之國際標準以及臨床測試。驗證DASOT成效之研究設計為：多中心橫斷性集群隨機控制試驗 (multicenter, cross-sectional stepped wedge, cluster-randomized, controlled trial)：主持人將以集群（醫院）為隨機分派之單位，包括4個集群（醫院），各集群隨機分派後依序（間隔約3個月）由控制組進入實驗組。每醫院個案將先接受一般設定目標模式（控制組）再依隨機分派陸續以DASOT設定目標（實驗組），每醫院預計徵召50位個案參與，共200位。成效評估方面：個案將接受3個時間點之評估（接受DASOT前、接受DASOT 一個月後、與接受DASOT 四個月後）。主要成效指標包含：治療師與個案治療目標之一致性、個案自覺參與職能治療之程度、與治療師評估個案參與職能治療程度等。預期結果：DASOT容易操作，包含必要之衛教資訊，將可協助個案/家屬以及治療師設定明確、合適且符合個案期待與隨病情變化而調整之職能治療目標。DASOT可提高職能治療效能與品質，包含「治療師與個案治療目標之一致性」、「個案之職能治療參與度」、「病識感」以及「整體效能（如功能獨立與生活品質）」等。[[note]]科技部[[note]]2020-02-01～2021-07-3
注意力缺陷過動症孩童發展與隔代教養之相關探究
No full text[[abstract]]隨著雙薪家庭必要性的與日俱增，多數夫妻因忙於工作，無暇顧慮小孩，
也因此產生了另一種新的家庭型態-隔代教養家庭。但因為(外)祖父母本身體力與
身心的老化，造成日常照顧上的困難。若當孩童生病時，主要照顧的(外)祖父母
更顯力不從心，也常造成與(外)祖孫子女間的衝突，也突顯充足資訊與教養技巧
的重要性。研究方法：本專題計畫第一階段至中部數個社區共招募93 名參與者，
年齡介於48 歲至98 歲，初步調查隔代教養的比例是否有區域性的差異。此外，
探討隔代教養的家庭類型以及(外)祖父母照護上的需求。結果：調查發現隔代教
養比例有區域性的差異(χ2= -16.85, p = .000），且隔代教養家庭類型大多數是「白
天由祖父母照顧、晚上由父母照顧」型態。討論：本專題發現多數隔代教養家庭
中的(外)祖父母多處於協助者的角色，帶養(外)孫子女至就學年齡即脫離教養的
角色。而在需求部分也較卓著重在管教技巧需求以及自我保健為主，顯示現代(外)
祖父母雖處於協助角色，但對於自身能力與身體狀況的自主意識提高
喪親家庭長子與家人互動關係之影響因子
No full text[[abstract]]本研究旨在探究在喪親家庭中，長子角色生活經驗的變化與家人互動的改
變。採用質性研究方法，藉由深度訪談，蒐集一位長子的生命故事。本研究採
立意取樣，邀請一位參與者參與本研究。研究進行了兩次次訪談，第一次當面
訪談時間大約為50 分鐘，另外一次為電訪，大約30 分鐘。本研究發現傳統文
化對長子的期待仍隱約存在現今社會、而非預期的喪親事件影響著個體的調適
歷程、喪親前的家庭成員緊密程度也影響著喪親後的關係變化，在本文中，喪
親家庭關係變化受到距離與空間、父親再婚、繼母三大因素影響。本研究發現
讓社會更了解喪親家庭中長子的生命故事，在未來對於家庭經歷創傷事件、生
命教育亦提出建議