理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    人類降鈣素雙突變體提升抗纖維化能力及做為胜肽藥物之潛能
    (2019) 陳怡婷; Chen, Yi-Ting
    胜肽的不可逆聚集通常導致其生理功能的喪失。人類降鈣素為32個胺基酸組成的荷爾蒙胜肽,在人體內是由甲狀腺周圍的濾泡旁細胞所分泌,其自然態參與調節血鈣平衡和維持骨骼結構,因此可用於治療骨骼相關疾病,例如骨質疏鬆症和佩吉特氏病。然而降鈣素易形成類澱粉蛋白沉積物的高聚集傾向,導致其天然功能喪失限制做為臨床藥物的發展。由於鮭魚降鈣素具有較高的生物活性和較低的聚集傾向而替代人類降鈣素成為廣泛使用的治療藥劑。可惜的是,鮭魚降鈣素的序列只有50%與人類降鈣素相同,這種低序列同源性會導致嚴重的副作用,包括臨床治療中的厭食、嘔吐和免疫反應。已顯示針對序列做修飾可以調節人類降鈣素的聚集傾向。先前在預測軟體Waltzs幫助下所進行的研究指出,當人類降鈣素的12、17、26、27和31這五個胺基酸位置發生突變會顯著地降低聚集速率,但仍保持生理結構和功能。 在本研究中,我們嘗試對人類降鈣素序列做最小變化的修飾,成功設計並合成出抗聚集的雙突變變異體(Y12L N17H hCT)。從圓偏光二色性光譜中我們發現Y12L N17H hCT具有穩定的螺旋結構。此外,透過光誘導未修飾蛋白交聯反應和電泳分析顯示,人類降鈣素會形成高分子量寡聚物,而Y12L N17H hCT則是以單體為主。Y12L N17H hCT在緩衝溶液和脂質存在下皆能抑制原生型hCT聚集。最重要的是,Y12L N17H hCT仍具有生物活性,可以和降鈣素受體結合並能激活cAMP途徑。因此,我們推測Y12和N17在人類降鈣素形成類澱粉蛋白纖維過程中為關鍵的胺基酸位置,而Y12L N17H hCT有做為胜肽藥物之潛能。
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    群播環境下的雙層網路編碼
    (2012) 陳怡婷; Chen, Yi-Ting
    Erasure Codes提供使用者在封包抹除通道(packet erasure channel)擁有可靠的通訊能力,但是在群播網路中存在使用者為了少數需要的編碼區塊而持續等待,產生Coupon Collection Problem問題。網路編碼(Network Coding)利用中繼點的編碼,減少使用者收到資料所需時間。本論文針對one hop wireless network的downlink群播問題提出Two-Layer Network Code,利用Random Linear Code編碼傳送Reed-Solomon Code編碼區塊,並且發送端依據完全訊息(perfect information) 挑選編碼區塊做線性組合,減少使用者接收資料造成的檔案解碼延遲(file decoding time)。 我們提出兩種使用完全訊息依據選取編碼區塊的方法,分別是從候選集合(candidate set)中uniform隨機選取,與依據提出的不等選擇權重選取。在模擬實驗中,我們比較了Reed-Solomon Code、Random Linear Code與提出的Two-Layer Network Code三種編碼在群播環境下所有使用者接收完整資料所花費的時間。模擬結果顯示,雙層網路編碼在較短的最大線性組合degree threshold時,比其他兩種編碼有較好的效能,減少檔案解碼延遲,並且隨著使用者數量增加而有明顯改善。
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    中文語音資訊摘要-模型與特徵之改進
    (2007) 陳怡婷
    大量包含聲音與影像的多媒體內容持續增加,並且遍佈於網際網路與我們的日常生活中,如何有系統化及自動化地處理與統整,已成為當前重要的課題之一。其中,語音為多媒體內容中最具有語意的主要內涵之一,通常可用來表示多媒體檔案的主題與概念。近幾年來,有許多學者已投入多媒體內容組織與理解的相關研究,並有豐碩的成果與貢獻,例如語音文件的轉譯、檢索與摘要。 文件摘要可分為摘錄式(Extractive)與非摘錄式(Non-extractive or Abstract)摘要,摘錄式摘要依特定摘要比例,從原文件中選出重要的文句、段落或章節來組成摘要;非摘錄式摘要是直接根據文件內容的主題或概念所產生的摘要內容。由於非摘錄式摘要仍具相當的困難度,故目前自動語音文件摘要的相關研究大多以摘錄式摘要為主。本論文主要探討摘錄式中文廣播新聞語音文件摘要方法。我們提出一個機率生成架構,它能將文句生成模型與文句事前機率緊密地耦合,用於摘錄式摘要之重要文句選取。待摘要文件中每一文句被視為一個機率生成式模型,藉以預測文件生成的機率。我們提出二種機率生成模型:隱藏式馬可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)與關聯性模型(Relevance Model, RM)的結合,以及詞層次混合模型(Word Topical Mixture Model, wTMM)。同時,我們亦初步將辨識信心度與一些語音聲韻特徵用來作為文句事前機率的估測。我們於中文廣播新聞語料上進行實驗與分析,經由初步的結果證明所提出的方法較其它常見方法可達到更好的摘要結果。
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    Note on a Newly Recorded Spider, Perenethis venusta L.Koch 1878, from Taiwan (Araneae: Pisauridae)
    (國立臺灣師範大學生命科學學系, 2002-??-??) 陳世煌; 陳怡婷
    本文首次紀錄華麗四角蛛在台灣之發現,並根據台灣標本重新描述及繪圖。四角蛛屬在台灣亦為新紀錄。