理學院

Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/3

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。

Browse

Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Item
    分群演算法之超大型積體電路架構研究
    (2012) 李惠雅; Hui-Ya Li
    本論文對於c-平均值(c-means)、競爭式學習(competitive learning)、模糊c-平均值(fuzzy c-means),以及帶空間約束之模糊c-平均值(fuzzy c-means with spatial constraint)等多種分群演算法分別提出硬體架構。這些架構皆已在場域可程式化閘陣列(Field Programmable Gate Array,FPGA)裝置上實作建構出適用於分群(clustering)的可程式化系統晶片(System on Programmable Chip,SOPC)系統。 由於分割(partitioning)與質心計算(centroid computation)等運算全為管線化運作,故本文所提出的c-平均值架構可同時處理多筆訓練向量(training vector)。查表式除法器(lookup table based divider)則用以減少面積成本及質心計算的延遲。 文中另提出兩種針對k贏家全取(k-winners-take-all,kWTA)操作的硬體實現。第一種架構,經由在小波域(wavelet domain)中執行部分距離搜尋(partial distance search,PDS)來找出關於每一個輸入向量的k個贏家。一種單純利用查表來做計算的硬體除法器則用以構成神經元的更新程序。部分距離搜尋模組及除法器均採取有限精度計算(finite precision calculation)來降低部分距離搜尋及硬體除法器的面積成本。另採用子空間搜尋(subspace search)及多係數累積(multiple-coefficient accumulation)等技巧來降低PDS的運算延遲。第二種則是一個高效率的管線化架構,可同時進行不同訓練向量的kWTA競賽。此管線化架構使用了一個嶄新的碼字交換機制(codeword swapping scheme),使那些在競賽過程中落敗的神經元可立即投入後續訓練向量的競賽。 文中所提出的模糊c-平均值架構是個高效率的平行計算方案。此架構利用查表式除法來降低計算權重值(membership coefficient)與質心的面積成本及計算複雜度。為了避開龐大的儲存需求,權重矩陣(membership coefficient matrix)及質心的更新,從過去慣用的迭代法,改為合併成單一步驟。這樣的架構還延伸到帶空間約束之模糊c-平均值的實現。並採用查表法來處理開根號運算,以便放寬模糊度(degree of fuzziness)的限制。 實驗結果顯示文中所提出的架構具有成本效益(cost-effective),且在面對龐大的資料集合及/或眾多的群集數時,較其他軟硬體實現能有更高的加速(speedup)。
  • Item
    競爭式學習在實驗策略的合適性探討
    (2011) 宋千儀; Sung, Chien-Yi
    本研究探討在高中進行影像處理教學的情形,希望能了解高中生在實驗策略活動的環境中,競爭式學習對學生學習動機的影響,並且比較採用競爭式學習與未採用競爭式學習的學習成效。 以新北市新店高中一年級72位學生作為研究樣本,進行實驗策略活動。以成就測驗前後測成績分析競爭式學習對學生學習成效的影響,並以問卷調查了解學生對於競爭時學習的想法。 研究結果發現,不論是採用競爭式學習,或是未採用競爭式學習,在實驗策略活動的環境中,皆可以改善學生在影像處理的學習成效;亦即,競爭式學習對學生的學習成效不會有太大的改變。無論是否有採用競爭式學習的方式,對學生資訊科學的學習態度而言,雖然前後測並沒有顯著差異,但卻皆有正向的影響。
  • Item
    以FPGA實現基於部分距離搜尋法之競爭式學習系統
    (2008) 李惠雅; Hui-Ya Li
    本論文針對k贏家通吃競爭式學習法之場域可程式化閘陣列(FPGA)實作提出一新演算法。k個得以進行更新的獲勝神經元,為每一個輸入向量在小波域(wavelet domain)中執行部分距離搜尋(partial distance search)所找出的最近似者。在大多數的應用裡,PDS以軟體方式被用於神經元搜尋的加速。此章節將提出一個適於硬體實現的新PDS演算法。此演算法使用子空間搜尋(subspace search)、有限精度計算(finite precision calculation)、多係數累積(multiple-coefficient accumulation)、和查表式除法(lookup-table based division)等技巧來有效降低面積複雜度與運算延遲。也提出ㄧ個新的排序架構,用於PDS步驟後k個獲勝神經元的判定。 在此提出的硬體架構將以專用邏輯區塊電路(custom logic block)的方式內嵌於Nios軟核心中央處理器的算術邏輯單元(ALU)中。Nios處理器所提供的客製指令(custom instruction)便是用於存取專用邏輯區塊電路的方式。我們已測量出,Nios軟核心中央處理器執行用於「k贏家通吃競爭式學習訓練」之部分距離搜尋程式客制指令所需的CPU時間。實驗結果顯示CPU時間低於未搭配部份距離搜尋硬體電路的Pentium IV處理器。