2008資通技術管理與應用會議
樹德科技大學,正常發行
選擇卷期
- 會議論文
本論文中，利用電漿助長化學氣相沈積法(PECVD)，在玻璃基板上，製造出一種新的氫化非晶矽／碳化矽異質接面金屬基極電晶體。經證實此元件具有一般典型電晶體的操作特性，由實驗量得，當射極電流為0.2毫安，集極電場為7.5×10^4V/cm時，其共基組態的電流轉換比為9.75%，並由此電流轉換比，可求出Pt的躍進平均自由徑為97埃。
- 會議論文
本文是以微帶傳輸線原理，搭配開迴路螺旋型缺陷接地結構(Defected Ground Structure, DGS)，設計出頻率為2.4GHz與5.2GHz雙頻帶通濾波器(Dual-Band Bandpass Filter)，利用缺陷型接地結構與螺旋型式達到縮小傳統微帶線濾波器的體積的目的。並可藉由調整DGS的尺寸大小與距離，改變共振槽長度與耦合量，可控制2.4GHz與5.2GHz的中心頻率和頻率響應，中心頻率隨DGS長度增加而往低頻移動。模擬的結果比較，顯示其頻率響應具有極低的傳輸零點、量測結果顯示具有良好的反射損失(17.36dB @ 2.4GHz)、(17.76dB @ 5.2GHz)與插入損失(1.16dB @ 2.4GHz)、(2.7dB @ 5.2GHz)等優點，且在頻寬與頻率響應圖上充分顯示出符合於無線區域網路(Wireless LAN)IEEE 802.11a/b/g之規範。
- 會議論文
彼得‧杜拉克說：「知識就是力量，這就是為何以往擁有知識者常試圖保密知識的緣故。在後資本主義的社會裡，力量源自於傳遞資訊、讓資訊有生產力，而不再源自於隱暪資訊」。如今，知識成為企業成功的必備要素，如何取得、保存、利用知識，當然也成為企業的管理重點。 本研究透過問卷收集的方式作為知識擷取的方法，並實際開發問卷系統，透過修正式德菲法、層級分析法及電腦網路的組合，來達到「以有效的方式擷取正確的知識」，開發新的網路型知識擷取系統。此系統改善傳統紙張式問卷收集方式，透過電腦及網路並配合免費的「自由軟體」，達到製作快速、填答方便、簡易管理、正確統計及節省成本。本系統設計的特色以擷取企業內部的專家知識為主要目標，採用免費的軟體作為架設的資訊基礎，且採用網路作為通訊介面，在問卷設計上則是使用修正式德菲法及層級分析法的結合為基礎。 在研究中，我們預計網路型知識擷取系統可達到以下目標：節省成本、電腦化問卷及群體學習。在節省成本上，系統的電腦化能有效的縮短時間及降低成本，免費的自由軟體則可省下軟硬體成本。電腦化問卷能達到「以有效的方式擷取正確的知識」的目標。有關群體學習，網路型知識擷取系統透過開放系統使每位使用者都能了解該問題的結果來修正自我的知識，並達到知識分享的用途。
- 會議論文
傳統的教育必需透過一定的時間、地點，藉由書本和指導者的親臨授課，才可讓學習者達成學習的目的。然而，時間和地點一直是傳統教育上的學習限制。網路的發達，使學習者突破了空間與時間上的限制，為學習者帶來了莫大的便利。目前，由ADL組織所制定之SCORM(Shareable Content Object Reference Model)標準，是目前數位學習領域中，為國內外產業所推崇的數位學習標準之一。 本研究的目的是在於提出一個符合SCORM標準的適性化(Adaptive)計算機概論教學課程，利用實驗的方法，來檢驗適性化教學對學習者學習成效的影響，並且利用MOODLE建構計算機概論之適性化學習。評估適性化網路教學之學習成效的衡量指標分別包含學習成績、滿意度、學習效率、自我評估等四個構面。研究發現採用適性化學習者比採用非適性化學習者，在學習成效上有顯著較佳的表現。因此，依據本研究之結果提出透過適性化網路學習，學習者不需像傳統教學採用固定的學習方式來進行學習，而能夠以自已的學習進度來進行學習，並且能夠在最短時間得到較佳的學習成效。
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阿茲海默症(Alzheimer''''s disease, AD)，它是因為神經退化，而導致人類記憶逐漸喪失，和某些本能的喪失。本研究論文以阿茲海默症為例，目的在篩選出與阿茲海默症相關的轉錄因子，並建立其蛋白質與蛋白質相互作用網路及基因調控網路。 本研究中應用了NCBI資料庫，收集與AD相關的蛋白質，並且利用了數個蛋白質資料庫篩選出轉錄因子。與AD相關的轉錄因子資料篩選，則是透過HPRD和Gene Ontology基因表達的查詢，並且進一步利用NCBI GEO profile來檢視所找出來的轉錄因子，在79個組織中表現。由於轉錄因子的突變常導致與之作用的蛋白質或其調控的下游基因發生改變，形成疾病。本研究共找到五個AD的轉錄因子及十個與AD相關的蛋白質，其中的四個在現有文獻中已有記載。此外共找到17個AD轉錄因子調控的下游基因。這一個轉錄因子相互作用網路及其調控的基因網路，可作為研究AD的模型。本研究成果網頁的網址如下：http://210.70.82.82/ADwebsite/。
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我們利用資料探勘技術從大量的病歷資料中進行診斷項目與診斷結果之間的分析比較，藉此獲得綜合數個診斷項目，推導診斷結果的可行性，並進一步探討診斷結果的預測性。本研究發展的雛形系統準確率可達95%。 在醫療診斷資料中蘊含著許多有價值的資訊，而如何自這些資料中萃取出有用的資訊，資料探勘已儼然成為不可或缺的工具。所謂資料探勘是指從大量資料或大型資料庫中由電腦自動選取一些重要的、潛在有用的資料類型或知識以做為決策分析之參考。目前資料探勘所包含的各種技術已被廣泛的應用在許多領域上，例如，商業交易資料的購物籃分析與資料檔案檢索等。 本研究主要分為3階段：第1階段，首先計算各診斷項目資料間的相關係數(Correlation Coefficient)，去除(Prune)係數較小的診斷項目，以達到精簡龐大資料量之目的。第2階段，找出各診斷項目資料之最佳分佈(Distribution)，並藉以產生隨機值以補齊診斷項目中的遺失資料(Missing Value)。第3階段，藉由AND模組運算產生重要診斷項目與診斷結果間的規則。接著，應用規則推導(Rule Induction)方法中的J-Measure(Symth, 1992)，計算各規則之資訊獲益（Information Gain，即J-Information）並保留有用的規則。最後，再佐以澳洲研究機構之甲狀腺診斷資料((Thyroid Disease Database, TDD, 1987))驗證規則之正確性。根據實驗結果數據，我們提出之方法能依據診斷項目檢查值有效預測診斷結果，也直接證實了運用本方法於輔助醫療診斷之可行性。
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MAPK訊號傳遞路徑的機制廣佈於真核生物細胞中，且受外在環境變化而調控其轉錄作用。本研究是利用酵母菌基因之微陣列晶片實驗資料，來預測MAPK Signaling Transduction路徑組成順序。我們利用了兩組實驗數據，一組包含了與訊號傳遞路徑有關的56種實驗，另一組則包含了300種不同突變與化學處理。計算方法是計算預測的路徑中基因(mRNA)與鄰近的基因(mRNA)表達量的皮爾森相關係數絕對值總和分數，然後將分數做排序後，最高分的路徑為預測之MAPK Signal Transduction路徑。然後，我們再加入Protein Protein Interaction (PPI)資料，來提昇路徑預測的排名。由預測結果得知，在加入PPI資料後，真實MAPK路徑會落在所有可能路徑前15%中，為相當好的預測。最後我們將此方法應用在蛋白質複合體的系統，預測組成蛋白質複合體的各個子單元順序。 我們將目前所作的資料建置成網頁，且提供下列功能:(i)預測最有可能的MAPK Signal Transduction路徑，按皮爾森相關係數絕對值總和後的高低排名，(ii)基因與基因間兩兩之Pearson相關的值。
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在本篇論文中，我們整合了多媒體系統與病歷資料，主要功能是將醫師診斷的過程與結果，隨時利用電子病歷或影音的方式記錄下來，但須在病患的同意下，才能使用多媒體的形式與電子病歷資料做完整的結合，並將各個病歷資料利用中央控管的方式來建置檔案。病歷資料若以多媒體的方式呈現，可讓各個醫院之間的病歷資料相互流通，並讓醫生可在第一時間了解就診病患使用藥物的情形或各種病因，來做最快速的診療與避開相關的用藥問題，來達到提高效率和減少醫療糾紛。在急難救護上，進一步藉由救護車所提供的PDA行動裝置，並透過GPS定位系統，判別離事故現場就近和對病患最有幫助之醫院與路徑，並利用GPRS系統，將個別病患資料與救護現場狀況回傳至醫院，以提供醫院相關訊息，讓醫院率先取得病患的個人醫療病歷資料，以節省急救之時效性，來提升整體醫療效率。
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切削噪音乃電腦數值控制(CNC)車削之主要考量目標，現有之最佳化研究，皆屬特定狀態下之方案，更需透過製程設備之大量重複操作得以達成；因此，如何發展一套泛用推論式優化機制，實屬必要。 本文選定切削速度、進給率、切削深度、刀尖中心度為控制因子，分別依切削噪音，透過TRIZ分析39項工程參數，並定義個別品質之改善及惡化因子，藉由矛盾矩陣對應之40創新法則，發展並驗證獲取單一品質之創新方案。 研究結果顯示，品質創新方案的確提昇切削噪音約1.13(dB)；未來更可基於本研究之結果，進一步推廣並發展單一品質製程之創新機制，以提升業界單一品質製程之泛用優化技術。