交通大學資訊科學與工程研究所學位論文
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過去在自動化編曲的研究中，大部分的重點都專注在演算的過程上，如演算方法的創新、如何使樂曲更和諧等；近年來則開始從使用者的立場來設計演算法，像是如何產生出更符合使用者喜好的曲子。本研究希望結合演算式編曲及音樂情緒辨識(Music Emotion Recognition)來產生出具有特定情緒的音樂片段，也就是透過音樂情緒辨識中的音樂情緒模型用以分類情緒的特徵，做出帶有這些特徵的音樂並探討其中所帶給聆聽者的感受。本研究設定的音樂類型為帶有療癒感的背景音樂，也就是能夠使人感覺到放鬆心情及紓解壓力的音樂，透過網路上找到的相關音樂，分析當中的特徵並對應到音樂情緒模型上，最後透過問卷的方式來調查群眾對於演算產生的音樂的感受，探討是否達到本研究所想要做的帶有療癒感的音樂，並且請教音樂學者對於演算出來的音樂有何看法，透過學者的意見及群眾資料的比對，了解群眾及學者得意見是否一致及其中的差異。
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隨著快閃記憶體的技術不斷往高容量、低成本的方向發展，快閃記憶體可承受的抹寫次數急遽地下降，因此快閃記憶體的壽命成為一個很重要的議題。抹除和寫入的動作會在快閃記憶體的氧化層中產生缺陷，當缺陷大到一個程度時，快閃記憶體單元就會無法使用。之前的研究指出快閃記憶體可以經由一段時間的休息而被修復，且在高溫下可以加速修復的速度，因此有研究提出自我修復技術，他會對壞掉的單元進行加熱來延長快閃記憶體的壽命。然而加熱的動作會需要比較長的延遲時間以及消耗比較高的電量，現有的磨損平均技術是以平均所有區塊的抹除次數為原則，這會使所有的區塊在短時間內一起壞掉，而導致自我修復快閃記憶體必須以集中的方式對大量的區塊進行加熱，而使得反應時間急遽上升，還可能產生電能耗損的問題。 為了解決自我修復快閃記憶體的集中式加熱的問題，我們提出了一個新的磨損平均策略，叫虛擬耗損平均技術。我們會利用平均虛擬磨損次數來分散加熱的時間，而且最終我們也會平均所有區塊的磨損次數。此外我們的方法可以用在任何一個快閃記憶體轉換層以及磨損平均方法上，且不會產生額外的負擔。我們實作了一系列的實驗來評估我們提出的方法，結果顯示集中加熱的問題成功地被解決，而且使用了虛擬耗損平均技術的自我修復快閃記憶體的壽命顯著地被改善。
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隨著手持裝置的用戶不斷增加，應用程式的設計者不斷在效能和其他議題上絞盡腦汁，期望獲得更多使用者的青睞。在資料一致性議題上，許多的應用程式都使用SQLite來管理它們的資料，但根據研究顯示SQLite會產生過多的檔案同步操作 (fsync()呼叫)；而實際上fsync()呼叫存在許多的缺點，會導致應用程式的效能不佳：首先，fsync()是一個阻塞呼叫，若其在操作過程中缺乏效率，則會影響應用程式的回應時間；其次，fsync()是一個同步呼叫，它會產生許多小筆且隨機的寫入，這對於使用快閃記憶體為儲存體的安卓裝置造成諸多不利，包括頻繁的垃圾收集和減少快閃記憶體壽命。 本篇研究提出更有效率的檔案同步處理方式，我們命名為迫切同步，並將其實作在F2FS檔案系統上。我們藉由增加平均寫入要求的大小，減輕 I/O處理負擔，並降低寫入串流的個數改善寫入循序度；此外降低整體的寫入量，進而延長快閃儲存裝置的壽命。我們在Google Nexus 7上進行一連串的實驗且結果顯示，在多個受歡迎的安卓應用程式的工作量下，平均和最大的fsync()延遲能分別減少68%和82%，且區塊階層的總寫入量最多可減少20%。
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當在異質分散式系統網路當中，每個節點所擁有的計算能力不見得相同，所以每個節點所可以處理的訊息量也因此不同，所以如何設計出一個好的演算法能夠動態調整每個節點之間的負載平衡就顯得相當重要，讓整個異質分散式系統網路當中，可以處理最大的資訊量。因此，本論文將提出一個以Small World演算法為基礎，用以改善異質分散式網路系統的效能，其中包括，改善每個節點之間的負載平衡、以及改善整個異質分散式網路的節點數量藉此改善網路的大小與改善節點彼此之間的通訊成本。在影響負載平衡的原因，像是migration的機制、重新調整每個節點的workload，為此，我們所提出得演算法可以根據這些影響負載平衡的因素與整體網路的結構來改善整個分散式系統網路節點間的負載平衡. 我們首先針對在異質分散式系統網路的負載平衡設計了一個Overlay Network叫Functional Small World (FSW)。而這個FSW主要用來改善每個Node之間需要進行負載平衡時需要交換的資訊量，用來減低彼此互相溝通的通訊成本與縮減網路結構的大小以及透過tasks remigration process來減低延遲。接著我們的負載平衡演算法將會改善所建立得FSW網路，透過考量每個節點的平均負載能力. 在實驗與分析部分，我們將所提出得演算法與兩個較具代表性的演算法進行比較，分別為Nearest Neighbor Algorithm與Neighborhood Algorithm. 而所模擬得結果可以得知，我們所提出得演算法在response time、throughput、communication overhead與movements cost得比較上均較其他方法有著更顯著的改善。根據實驗的結果，我們可以證明所設計得演算法可以讓每個異質分散式系統網路的節點，可以根據他們的能力取得適當的工作量. 進而達到異質分散式系統網路每個節點之間的負載平衡的成效.
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本研究提出了一個基於眼動的廣告影片分析系統，為了降低大多數中小企業跟相關研究機構在接觸眼動科技上的負擔，我們使用了價格低廉的眼球追蹤儀，並且整合了三大功能「眼動紀錄」、「動態興趣區模組」以及「影片分析」。 在我們系統中，藉由眼球追蹤儀與「眼動紀錄」的連動，我們能夠將受測者的眼動資料轉換成理解的資訊並且記錄下來。「動態興趣區模組」提供使用者以簡潔的滑鼠操作，定義影片中的動態興趣區。「影片分析」除了提供受測者觀看與動態興趣區的連動播放，還會輸出簡明的統計圖表以及詳細的凝視資訊分析。 根據我們實際與廣告公司的接觸，廣告公司對我們的系統相當感興趣。我們系統包括了方便使用、價格低廉以及介面平易近人的特性。而且根據問卷的調查，這些使用者對於使用此系統覺得很感興趣。
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「將訊息送至未來」這個題目自1990年代為因應現代的應用需求被提出，例如:電子投票、電子商務投標等具有時間機密特性之應用，這些應用都需要有延後解密特性的加密法才可完善運作。時間釋放加密法(Timed-Release Encryption)在90年代後持續發展至今。 目前，現有的時間釋放加密法大多藉由兩種之一的機制確保資料可以被延後解密，其一，第三方伺服器負責定期釋放時間點鑰匙，即藉由第三方認定的某時間點已到，所有被加密至此時間之前的資料都允許被解密，其二，用一個極為耗時的時間謎題加密資料，藉此保證使用者需要花費足夠多的時間才可以解密。 在本篇碩士論文中，我們提出一個分散式中心的時間釋放加密法以解決單點失敗而導致的系統癱瘓問題，另外我們使用密文策略屬性加密法作為比較時間的核心技術，藉由設計策略的演算法，簡短時間的描述長度並增加計算的速度。
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廣告是一種傳遞商業訊息的形式，它有助於讓大眾更加了解某樣產品，以便說服更多潛在的消費者去進行某些行為，像是購買、分享、或是註冊會員等等。隨著網路科技普及率增高，越來越多廣告以網路為媒介來呈現，最常見的像是網頁廣告，或是利用社群平台來做為廣告的社群廣告。 由於廣告能為企業帶來好的效益，因此普遍企業願意花大量的金錢來聘請廣告公司幫企業的某樣產品做品牌廣告。微型企業因為規模較小，資金不夠充裕，因此不能像大型企業可以花費大量資金在廣告上面。他們通常會選擇其他適合的廣告方式來告知消費者他們即將推出的新產品或是新的促銷活動，像是藉由廣告單或是社群平台來傳遞商業訊息。然而，這些方式並不適用於所有的微型企業。像是網路店家沒有可以用來張貼廣告的場所，或是某些實體店家不具備相關的網路知識來經營一個網路社群。而且這些方式只能將廣告提供給某一固定族群的消費者看到。 為了解決成本以及顧客族群限制的問題，本篇論文提出了一個互惠模型，系統中的參與者藉由幫忙其他參與者打廣告的方式來獲得一個貢獻度，並且利用貢獻度請求其他參與者幫忙打廣告。以貢獻度計價的方式來達到免費成本，進而解決成本問題。由於每個參與者會接觸到不同族群的消費者，因此可以讓某一則廣告讓不同族群的消費者看到，如此可以解決顧客族群限制的問題。
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隨著2G、3G到現在4G網路技術的發展，網路和無線網路技術越來越貼近我們的生活當中。這些科技帶給我們方便的線上服務和資源，例如：E-mail、媒體串流、通訊軟體等等。 為了能更有效的使用網路及無線網路，雲端運算被廣泛的使用在大型服務或提供線上運算能力給使用者。然而，行動裝置相較於之前也更強大，代表末端使用者能夠在自己的行動裝置上做更多事或者更多運算。所以霧運算被提出，末端使用者及附近的使用者可以共同合作以開發更有用的應用程式及服務。 本篇論文中，我們提出了一個基於霧運算架構的廣告系統，能幫助末端使用者分享他們的網路資源給其他附近的使用者。在這個系統中，我們把廣告系統分為三部分，(1)使用者，(2)商家，(3)系統伺服器。 商家將會提供免費的WiFi給需要的使用者；使用者使用商家提供的免費WiFi後，會收到商家所寄來的廣告。除此之外，商家可以共同組成聯盟以互相幫助，透過聯盟可以發送廣告給聯盟中其他商業夥伴的顧客。