學位論文
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Item應用於人體骨架動作辨識的結合快慢網路與注意力自適性圖卷積架構( 2022)本論文探討了圖像動作辨識與骨架動作辨識任務，近年來骨架動作辨識任務被快速的發展，發展出藉由圖卷積神經網路結合鄰接矩陣表達人體結構的方式，尤其注重於在圖卷積神經網路中的跨距離連結能力，並學習不同型態的骨架資訊在大型數據集達到更高的準確率。我們認為比起學習多樣的資料型態，注重動作的解析同樣重要，因此引入圖像動作辨識的雙流方法，使用高頻率與低頻率分別解析單一型態的骨架序列，從而提取不同的靜態與動態動作資訊。同時兩流分別作為兩種對於關節點的連結策略，分別注重間格性時間與相鄰時間的連結，並在不同層中穿插靜態與動態特徵的融合層。我們所提出的架構在大型數據集NTU RGB+D 中的單資料評估為95.9%的準確率，多資料評估為96.8%的準確率。實驗結果證實了，我們所提出的方法達到更好的結果。
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Item蜂巢式網路用戶與V2X通訊共存異質性網路之功率控制與資源分配演算法( 2021)在現今資訊暴漲的時代，無線網路是由許多的物聯網和通訊裝置所組合起來，而對於基地台原本所服務的蜂巢式網路用戶來說，因為基地台所需要服務的用戶不斷的增加，導致了基地台之間嚴重的互相干擾，為此我們通過提出一個下行鏈路干擾緩解方案，在確保了蜂巢式網路用戶的前提下，也保障了系統內的其他次級用戶不受到干擾，本文中以V2X通訊代表次級用戶。本論文建立了一個有多個多輸入單輸出(MISO)小區的環境，並在其中設置了數台採用C-V2X通訊的無人車，並使用人工智慧中的強化式學習模型Deep Q-learing 結合波束成形技術，提出了一種功率調整與波束成形演算法，每個基地台都代表一個代理(Agent)，並擁有獨立的神經網路，能夠根據基地台目前的環境做出適當的決策，我們的研究結果表明此演算法能夠有效保障蜂巢式網路用戶的權益(Utility)，並透過波束成形技術避開無人車，從而達到降低干擾並提升系統效能的目的。
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Item四旋翼無人機之模糊PID控制器設計與實現( 2021)本論文設計了一套四旋翼飛行器系統，利用串級模糊 PID (Proportional–Integral–Derivative)控制器，來完成俯仰角(Pitch)、翻滾角(Roll)、偏航角(Yaw)與高度(altitude)的定位控制。並在文中探討各項因素對飛行器整體所造成的影響。一般商業四旋翼飛行器所採用的控制器常使用串級PID控制器，其優點就是面對飛行器這種複雜的非線性系統，不需要透過建立精確數學模型，依然能有效控制。但定值的PID參數在面對各種突發情況下，並非是當下最合適的值。為了能在不同的情況下，提供適當PID增益參數，因此導入模糊理論至PID控制器，形成串級式模糊 PID控制器。透過不同控制器間的相互比較來證實此方法的可行性，並會對各增益參數與模糊規則進行探討。最後，透過許多實驗設計，來測試本論文所提四旋翼飛行器的性能。
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Item應用業務流程管理概念建置專業英日文詞彙與聽力能力大賽系統( 2021)因應行政院2030雙語國家的發展政策，「專業英日文詞彙與聽力能力大賽」以培養學生國際化視野之理念推動專業英日文的發展，並基於以賽促學之理念舉辦相關賽事，提升學生對外語的學習興趣。資訊科技的進步改變了企業管理的方式，業務流程管理為現今最常在企業中見到的科學管理應用，透過業務流程管理對業務流程的分析與重構再搭配資訊技術完成流程上的優化，將能對企業帶來較高的效率與效益。資訊化系統可以提升整體作業品質，降低人力資源浪費，同時可靠的資訊處理又能降低人工作業的錯誤率。本研究透過業務流程管理概念對「專業英日文詞彙與聽力能力大賽」進行流程發掘、流程分析以及流程設計，並根據設計後的業務流程搭配php框架式開發建置網頁系統，以幫助管理大賽業務流程與大量資料，將以往耗費大量人力的作業流程改善至僅需花費數秒操作系統即可完成預期的作業。
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Item車載網路中順流訊息傳遞修復延遲機率分布之分析( 2021)本論文探討車載網路(vehicle ad hoc networks, VANETs)中，一部車輛傳遞訊息到它的下游車輛時所需經歷的延遲。過去的相關研究已計算重建網路斷開之恢復延遲(rehealing delay)；然而，它們多半只考慮上游的訊息傳遞。本論文延續我們之前關於下游訊息傳遞端到端延遲(end-to-end delay)的分析與討論，但採用不同的計算方法。這是因為我們之前的計算方法是針對長距離的端到端訊息傳遞;當端到端訊息傳遞為短距離時，則該分析方法將可能有很大的誤差。針對短距離之端到端訊息傳遞，本論文將首先計算修復單一網路斷開的恢復延遲機率分布。由於該計算可能包含數個隨機變數的加總，因此將利用Laplace轉換與其反轉換。數值結果顯示我們的計算是十分準確的。