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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    電腦暗棋之設計及實作
    (2008) 謝曜安
    電腦棋類一直是人工智慧發展的重要領域之一,而電腦暗棋至今尚未有人對其做較深入的研究。暗棋是屬於不完全資訊含機率性的棋類遊戲,不像西洋棋、象棋是屬於完全資訊的棋類遊戲,所以如果用一般遊戲樹進行搜尋,在走棋與翻棋夾雜的情況下,會因分枝度過大無法做深入的搜尋,因此難以做出較佳的決策。 本論文首度對電腦暗棋做深入的研究,並提出一些演算法來解決電腦暗棋所面臨的相關問題。經實戰測試,我們所寫出來的暗棋程式可以擊敗市面上我們蒐集到的所有暗棋程式,棋力已接近人類玩家的一般水平。
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    電腦麻將程式ThousandWind的設計與實作
    (2013) 陳新颺; SHIN-YANG CHEN
    近年在科技不斷進步之下,人工智慧電腦對局程式也不斷有新的方法或成果出現,技術方面也越來越成熟,但相對於明確資訊的對局遊戲,不明確且帶有機率性的對局遊戲程式一直以來都不容易跟人類玩家抗衡,相關算法以及論文討論也相對上比較少量,因此在這篇論文之中將會討論到關於電腦麻將程式的人工智慧開發。   這本篇論文中,將會說明電腦麻將程式ThousandWind裡面所使用到的各類算法,包含如何對牌型做評分、利用遊戲過程的統計結果來做動態的權重調整、避免放槍的新策略、以及過去論文沒有提到的關於追求牌分的方法,像是一些牌型比對的策略,以及藉由模擬結果來計算是否該追求更大的牌分。   目前該程式也曾獲得TAAI 2012電腦對局比賽的銀牌,以及TCGA 2013與ICGA 2013電腦對局比賽的銀牌。也期望論文中所提到的各種方法可以對往後不僅是電腦麻將程式的開發,甚至是可以帶給其他不明確資訊且帶機率性遊戲一些啟發。
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    電腦暗棋程式Dancing的設計與實作
    (2013) 陳昱廷; Chen,Yu-Ting
    暗棋,又稱盲棋,只使用中國象棋棋盤的一半(所以也叫半棋),傳說發明者為"棋壇總司令"謝俠遜。因為要輪流翻棋走子,所以也叫"翻翻棋"。 電腦暗棋是屬於不完全資訊含機率性的棋類遊戲,不像西洋棋、中國象棋是 屬於完全資訊的棋類遊戲。如果用一般遊戲樹進行搜尋,在走棋與翻棋夾雜的情 況下,若需要對未翻棋子也要作走步搜尋,則需要對所有的未翻棋子都作假設模 擬,以求得一個接近的的結果。但並不容易準確且有效率地計算出結果。 本論文主要提出天敵、半天敵以及兵與卒數量三項策略,作為評估棋子的子力在動態設置模式下的考量因素,以達到更準確的棋子的子力之計算,並且使用選擇性展開遊戲樹以及不同的時間控制方法以提升遊戲樹搜尋速度及中盤搜尋層數提升的效果。實測結果顯示,本程式Dancing比起去年TAAI 2015 的亞軍暗棋程式 Observer(本所研究生-徐大開所研發)約有五成至六成的贏率。 我們已經分別實作出暗棋程式TsaiB8以及Dancing並且分別參與TAAI 2015、TCGA 2016、ICGA 2016的對局比賽。