中正大學資訊工程學系學位論文
國立中正大學,正常發行
選擇卷期
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本篇研究提出在社群網路上以SVM中的信心指數來決定推薦新朋友及新興趣的順序。主要是在自我為中心(Ego network)的網路架構下，透過分析Ego的朋友圈歸納出Ego可能缺少的興趣或朋友，並使用信心指數來決定每回合推薦的朋友或興趣給Ego。而這之中最不同的地方是我們使用信心指數來決定每回合的推薦，並非一般使用固定順序的方法，這是因為我們認為固定順序可能會在資訊不足的狀況下造成錯誤的推薦，進而影響到後續推薦的準確性。而這部分我們在實驗中也證明了我們的想法：在大多數的實驗中信心指數都有較好的準確性，並且能在資訊不足的狀況下比固定順序的方法有更好的推薦。
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文件影像中的文字通常代表重要的訊息，現今已有光學字元辨識技術來幫助我們得知文件影像的內容。然而在科技文件中，除了文字之外，常出現許多數學方程式，而利用光學字元辨識無法有效找出重要數學方程式的區域。我們將關注科技文件影像中的數學方程式偵測。 我們提出一個在異質性文件影像中自動偵測數學方程式的系統。為了找到每行文字，我們使用招牌偵測的方法，先對文件影像做二元化，將不平滑(non-homogenous)的區塊找出，再根據其水平方向上的投影找出文字列(text line)。先對此文字行擷取特徵，以支持向量機(support vector machine)來辨別其是否為獨立方程式(display formula)。若此文字列不是獨立數學方程式，則對此文字行做單詞切割，並對各個單字擷取特徵，以支持向量機來辨別各個單詞是否為嵌入方程式(embedded formula)。 本論文的主要貢獻有幾個。第一，我們使用招牌辨識的技術有效找出異質文件影像中的文字列。第二，我們提出重心變動特徵描述文字列與單字。第三，我們使用支持向量機(support vector machine)系統化偵測數學方程式。
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我們日常生活中隨身攜帶的手機已慢慢趨向於具有各式的感測器，目前使用手機來收集感測資料來提供行動中情境知覺的應用也越來越普及。在現今眾多的行動感知應用裡，最常見的是以全球定位系统（Global Positioning System，GPS）記錄使用者位置的資訊，並應用於適地性服務（Location Based Service），也有不少研究利用GPS資訊來分析如何做使用者分類、位置預測等應用，但很少研究探討如何分析一組群體的位置資訊，了解其移動是否有遵循著某一種模式或特徵。Craig Reynolds 在1986年提出了模擬鳥類群體移動的模組稱為Boids model，我們利用這個模組中所提出的群體移動特徵，分析人類在群體移動中是否與之相符，得到了人類在群體移動時對於這些特徵所對應的行為。更進一步利用領導者與跟隨者之間的行為反應來分析人類個體移動時的特徵。透過分析人類移動軌跡與這些特徵間的關係，我們證實了在一群人的移動中的確也有類似與動物群體移動的特徵。
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隨著網路快速的發展，IP網路的攻擊也越來越多，如何維持一個安全的通訊環境也就成為重要的議題。金鑰交換協議是個利用私密會話金鑰達到兩端點的通訊安全的加密機制，本篇論文特別針對兩個客戶端分別註冊在不同的伺服器上，以3-Party與5-Party的金鑰交換協議做討論。為了支援合法監聽，代理伺服器也參與金鑰交換取得共享的會話金鑰，設計整個流程能夠符合三方交握(three-way handshake)，以便SIP會話流程的建立。本篇論文將SIP與三向金鑰交換協議協定(TW-KEAP)調整應用在3-Party和5-Party的金鑰交換協議，稱為3-Party SIP+TW-KEAP和5-Party SIP+TW-KEAP。根據SIP環境中多個代理伺服器的特性，實驗不同數量代理伺服器所造成的服務延遲，從3-Party到5-Party的實驗結果推算出N-Party的queuing delay。透過實驗數據做queuing delay效能分析比較，從結果觀察出SIP+TW-KEAP有較佳的效率。
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在付費搜索拍賣中，廣告商每天必須面臨關鍵字預算分配的問題。一個好的關鍵字預算可以讓更多不同的用戶看到廣告。在此篇論文中，我們把關鍵字預算分配問題轉換成多據點報量評估策略來解決。此策略的目標為在總預算預期和點擊量下限的限制前提下最大化廣告商的期望利益。同時我們也考慮到了過去的點擊資料和未來點擊資料之間不一致問題。廣告商可以獲得預算分配計劃透過使用我們的解決方案。實驗結果表明了我們的解法可以幫助廣告商設定合適的預算及點擊量下限。
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對於醫學研究以及臨床上的相關應用來說，定位以及辨別出人體下的微血管和血管都有著重要的地位。其需求在醫療的領域中隨處可見，小至普通的血液分析(疾病檢查，如抽血)，大至保健、復健以及手術等等。對於醫學研究單位來說也很重要，若要檢視和評估局部血管功能和全身循環系統健康，那麼辨別出人體皮膚下不同功能的血管則是首要之務。因此，如何定位以及辨別出皮下血管是一項具有高度價值的研究。然而要揭露出人體下的血管仍舊是一項艱鉅的任務，特別是微血管的部分。近年來，已有許多侵入式以及非侵入式的方法都相繼被提出來解決這個問題。而一項原本被用於航太工業去偵測大型複合材料內部缺陷的知名非破壞性檢測(Nondestructive evaluation, NDE)技術--熱訊號重建法(Thermal Signal Reconstruction, TSR)，最近已被應用在一個新穎的領域─醫學紅外線影像上。它以非侵入式、無顯影劑的方法來增加影像的對比，進而顯示出各式各樣的血管。 在本研究中，我們使用了兩種驗證方法：Beghdadi & Negrate’s的對比度以及信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)來驗證TSR的可行性以及效能。此外，我們還深入探討TSR在各種環境下(如：取樣頻率快慢、室溫高低、不同波段、不同受測者、不同階的微分以及多項式擬合等等)的可用性以及被重建後的影像品質。主要的目的是研究這些參數設定在困難的應用環境中如何影響皮下血管的偵測率。
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英文在現今已經變得越來越重要，人們縱使知道但他們常常沒有好的方法來有效率地學習它。更糟的是，有些人認為英文是無聊的。因此，要如何提升他們學習英文的興趣? 基於遊戲式學習是一種有趣的方式，而且很多其相關的研究實驗都已經被證實出。但本研究應該選擇哪種類型的遊戲呢? 網路上有太多學習英文的遊戲，例如 Scrabble 它是一款英文拼字遊戲。最後此研究挑選了麻將，它是一個中國非常有名的遊戲。因為麻將是一種大規模且多變化的紙牌遊戲，然而該研究並非僅是把麻將從中文改成英文而已。而是結合英文拼字，可是遊戲規則仍然跟麻將有關。此系統不只單單設計來玩，還能夠檢驗使用者學到的英文單字量。最重要地，它讓使用者沉浸於學習英文。順帶一提，使用者只需準備電腦或手機裝置且可以上網，並再找其他三個人就可開始遊戲。假如老師想要學生學習英文單字，則他們僅需要一起玩該款遊戲。老師操作伺服端來觀看遊戲的過程，如此一來便能了解學生的能力。相對地，學生就藉由用戶端在遊戲中學英文單字。
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休眠式快速開機於進入休眠模式前，執行作業系統內預設的記憶體回收機制，大量縮減需要儲存於具有高速隨機存取特性的 secondary storage (e.g., flash drives ) 內的休眠檔，使系統能在短時間內回復到上次的工作環境。從使用者的角度而言，休眠式快速開機雖然有效的減少開機的時間，但是開機後應用程式反應時間也是影響使用者體驗的重要因素。 本論文提出在系統由休眠狀態啟動後，紀錄應用程式執行期間存取位於 swap space 資料的順序，並於運行的系統中建立資料相互關係圖，當系統再次進入到休眠模式前，將相關性高的資料合併寫出到鄰近的 swap entry ，來提高下次啟動系統時 swap space 的 prefetch 機制的命中率，以求減少系統浪費多餘的時間在讀取不必要的資料，進而提升使用者體驗。
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隨著快速開機的需求出現，休眠式快速開機提供了一個很好的選擇，大幅減少開機時間。在系統休眠之前，以系統本身的機制將所有使用者page data存入交換空間，使休眠檔案大幅 縮小，進而使之後的回復時間大幅縮短。 但是此種方式只能動態載入使用者page data，無法處理作業系統的page data。這篇論文將提供一個架構，可以將作業系統的page data一併處理，使之能動態載入，減少開機時間。 並且將透過實驗與計算驗證，動態載入作業系統的資料可以大幅縮短開機時間。