Browsing by Author "林政佑"

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    基於網宇實體系統整合的資料重用與工作替換
    (2021) 林政佑; Lin, Cheng-You
    一個多層次的系統需要整合伺服器和 IoT 設備，將 AI 應用整合到多層次系統中在現代是很有利的，而 AIoT 代表了在 IoT 設備中整合 GPU 進行 AI 計算，然而這會面臨幾個問題。首先，由於 AIoT 設備的規模限制，其設備也有計算限制。大多數 AI 算法都有巨大的重複性浮點數計算，以獲得基於機率的收斂近似解。GPU 使 AI 計算適合對大量的浮點數計算進行平行計算。其次，AIoT 設備還必須考慮工作的延遲要求，使 AIoT 設備控制的系統執行器在工作的關鍵事件中不會延遲，例如自動駕駛車輛中的剎車。第三，可以通過進一步整合邊緣伺服器、AIoT設備和現有的基礎設施來構建多層次系統，使數據重用具可行性且高效，多層次的 AIoT 系統在異質資源中會有更多的用途。本論文的貢獻是通過 CPS 概念將 IoT 平台計算和 AIoT 應用結合起來，然後探索 AIoT 設備在整合架構中的計算限制和解決方案，以實證方式來研究 AIoT 設備運行 AI 應用時適當的資源配置方法，在多層次系統中，不同的計算資源會導致不同的響應時間以滿足延遲要求。本論文的概念是數據重用，它來自於現有的基礎設施，並使用於新增加的 AIoT 設備，同時當代的 AIoT 設備配備的 GPU 對於AI 算法的局限性也是通過實證評估來衡量的。為了克服這些限制，本論文的架構提出工作替換和邊緣伺服器工作卸載的可行性。
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    學習是為了義務或快樂：儒家文化脈絡下臺灣高中生學習滿足感的雙元取徑研究
    (國立臺灣師範大學, 2020-03-??) 王秀槐; 林政佑; Hsiou-Huai Wang, Cheng-Yu Lin
    過去許多根據自我決定理論的研究皆指出，內在動機是促使學生努力學習、提高學習表現以及獲得滿足感的關鍵。然而，研究指出，包括臺灣在內的東亞儒家文化圈的國家中，基於盡責的外在動機也是激發學生投入學習的重要因素。為檢視這項理論上的歧義，本研究針對內、外在動機如何促動學習投入並引發不同滿足感，建構並驗證雙元學習動機的取徑。本研究針對511 名高中生進行問卷調查，瞭解其學習動機、學習投入、學業表現，以及學習滿足感。經由結構方程式進行路徑分析與整體測量模式的配適度檢驗，本研究發現學生具有雙元的學習動機，並擁有兩種不同的心理滿足感。具體而言，基於個人興趣的內在動機需要透過「學習滿足感」預測學習投入，而基於個人盡責的外在動機能直接預測學習投入。無論內在或外在動機，受試者皆會因為學習投入而產生「道德滿足感」。研究結果對瞭解東亞儒家社會中學生的學習動機深具價值，本研究也進一步針對家庭與學校教育提出建議。