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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    LSTM 法則應用於連續手勢辨識之研究──手勢辨識系統軟體與硬體於 FPGA 實作
    (2020) 鄧凱中; Teng, Kai-Chung
    本論文考量現實應用的方便性與實際應用,選擇現場可程式邏輯門陣列(Field Programmable Gate Array, FPGA)來硬體電路實現,並對電路運算單元參數化,以應變需求的變化。而演算法使用長短期記憶(Long Short-Term Memory,LSTM) [1]來訓練模型與手勢辨識。 LSTM 作為設計電路之模型,跟傳統遞歸神經網路(Recurrent Neural Networks, RNN) [2]不同的是,RNN 同一時間點 t 的輸入都在同一層面,將上一層的輸出當作下一層的輸入,但時間點 t 產生的梯度在往後傳遞幾層後就消失為一大難題。而 LSTM 使用 Input Gate、Output Gate 與 Forget Gate 三個控制閘成功的解決時間軸上梯度消失的問題,因此選擇 LSTM 為本論文的演算法則。 LSTM 模型以 Keras [3]平台來訓練與驗證,辨識率高達 98%。本論文的訓練與辨識資料庫使用擁有陀螺儀跟加速器的手機做為 Sensor 來收集手勢資料,並收集本實驗室多人的動作為資料庫,並對資料做圖形化來篩選優良的訓練資料。圖形或者影像辨識需要瞭解艱深且複雜的公式,還必須有能力編碼將公式實踐出來,對手勢的辨識如果使用傳統影像辨識的方法將會增加運算的時間、大量的運算資源消耗與記憶體儲存空間的需求。本論文分別使用手機陀螺儀與加速器的 X、Y、Z 軸數據為訓練資料,與傳統的影像辨識相比,差別為輸入資料每一筆的維度變成一維,節省硬體儲存資源與運算的複雜度。