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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    從單一圖型中有效率探勘常見鄰近樣式之研究
    (2015) 朱聖池; Chu, Sheng-Chih
    圖型為具結構性的資料結構,能夠完整描述真實世界的資料關聯性。而單一圖型中的常見鄰近樣式在支持度計算上不僅能維持向下包含特性之外,同時支持度也較能提供明確的意義。我們認為先前研究提出探勘常見鄰近樣式之FNP演算法,因採用類似Apriori 演算法的圖型組合方式,將列舉過多不存在的候選樣式。因此本論文採用先前gSpan圖型成長的方法,進行常見鄰近子圖樣式探勘。本論文所提出的gSFNP方法,利用內嵌圖型結構來加速圖型成長,並運用最小深先搜尋碼來檢查圖型同構問題,同時提出在MapReduce平行框架處理的gSFNP_MR演算法以解決系統記憶體不足的問題。由實驗結果顯示,此兩種方法在探勘鄰近子圖樣式的執行時間上都能比FNP更快速地探勘出常見鄰近樣式。