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藉由Google Flutter打造一款線上服務

自 2008 年智慧型手機的興起，人們就越來越依賴智慧型手機帶來的龐 大資訊，不論何時何地皆可查詢到想要知道的資訊，在本篇論文中，我們 因著每天需要煩惱的事情“食”為主題，人們進入陌生的地方，他們通常不 清楚周邊附近有什麼美味的餐廳可以選擇;隨意嘗試陌生的店家，很容易 會進到不是他們想要去的店，或是餐點性價比不高。在本篇論文中，我將 透過需求，提出並開發名為「沃克地圖」的服務，以解決人們的困擾。沃 克地圖是一款基於地理位置發展的應用程式，採用 Google 新發布的行動應 用軟體開發套件 Flutter 來開發。透過沃克地圖尋找當地的餐廳，除了基本 的地圖探索、收藏口袋、美味佳餚的資訊內容外，我們的應用程式還將可 以包含各種內容，例如:門票、活動、商品、優惠券、菜單等各種內容資 訊，這些資訊可以幫助用戶做出決定，我們希望沃克地圖可以為用戶提供 更好的線上服務。 在本篇論文中，將從頭開始開發一款線上服務，從需求面到設計，從 概念發想(idea)、用戶路徑(user story)、需求(todolist)、架構(architecture)、 線框稿(wireframe)、視覺稿(mockup)、概念原型(prototype)、系統開發 (develop)、服務上線(online)等等，以上一連串的過程，接著延伸到開發上 架等，進一步思考未來在商業模式上的可行性與未來性。我們將透過 Google Flutter 開發可在 Android 與 iOS 執行的應用程式，後端採用 NodeJS 語言來建立基底，資料庫則是採用 MongoDB，伺服器是使用 Google Cloud Platform 架設一台虛擬機器。

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網購取貨方式對消費者忠誠度之影響 - 以蝦皮購物為例

隨著行動通訊設備快速的發展，網路資訊傳遞的速度也不斷的加快，顧客只要動動手指頭就可以在家中利用通訊設備進行線上比價並完成線上購物，以個人偏好的方式進行付款並將商品送到指定地點，由此可見網路購物已經是現代人消費的主要途徑之一。但目前有關物流及取貨方式對忠誠度影響進行研究的文獻仍然是少數。為了解物流取貨方式對B2B2C電商平台之顅客忠誠度，本研究針對台灣電商平台排名第一(資料來源：Similarweb)的蝦皮購物平台(www.shopee.tw)進行相關研究，探究網購取貨方式對消費者忠誠度之影響。 本研究首先依照物流的特性及電子商務的相關文獻，並以SERVQAL量表作為評估準則，據以顧客問卷調查，用以建立符合網購取貨方式與SERVQAL量表間的評估標準及其關聯性。透過SPSS分析比較以SERVQAL量表建立的評估標準與顧客對於購物平台的滿意度間的關係。 本研究藉由分析蝦皮購物所提供之「取貨方式」的服務品質及便利性，經由調查後分析相關構面找出顧客對於取貨服務的重視程度，並找出提升顧客滿意度的關鍵及取貨服務的整體服務品質對於忠誠度的影響。透過上述關鍵構面了解訂單交易成功率、交易數量以及交易金額，從而掌握忠誠度高的顧客並吸引潛在顧客群。 本研究發現網路購物平台本身所提供的「取貨服務」是否能長久的留住顧客，會成為網路購平台從眾多競爭者當中脫穎而出的關鍵，這樣的方法既能提供顧客便捷的取貨模式，也能提高顧客的滿意度及忠誠度，且在不會額外產生成本的情況下提高購物平台本身的競爭力。

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臺中榮總教學大樓互動式導覽系統設計與使用意願分析

為了減輕醫護人員的導覽教學大樓的負擔，本研究發展一套導覽系統，讓前來參觀的來賓能透過此系統迅速了解教學大樓的內部環境和教學設備。本系統以「影片介紹」、「互動遊戲」、「360度環場視角」為主要要素，利用每間教室的特色與主要設備來做為系統裡的互動遊戲與影片介紹製作的要素，本研究利用嚴肅遊戲的特質開發遊戲，讓使用者用遊戲的方式了解各個設備。本研究針對電腦模擬假人、牙科臨床技術評估考核導引系統、婦產科生產教具、客觀結構式臨床技能測驗考場、LapVR腹腔鏡手術模擬訓練儀器等教學大樓中的醫學儀器設備進行多媒體遊戲、影片設計。本研究使用觸控、鍵盤滑鼠及Leap Motion手部動作捕捉設備來增加遊戲的體驗，設計出推病床遊戲、鑽牙遊戲、問答遊戲、開刀遊戲等多種互動式教學遊戲及影片，讓前來參觀教學大樓設備的民眾能夠在輕鬆歡樂的情境下，學習到各種醫療設備的知識。 本研究透過延伸科技接受模型進行分析使用者是否有意願使用本系統，主要構面有「感知有用性」、「感知易用性」、「感知有趣性」、「使用態度」、「使用意願」，並利用迴歸分析構面之間的關係，從研究結果可以發現如果要增加使用者的使用意願，可以透過增加幫助學習教學大樓相關知識方面來達成，並且可以增強系統的娛樂性與操作性，也可以改善系統的幫助知識的學習，未來的研究學者也可以根據本研究的結果了解到如果要開發與本研究類似的系統，使用者最看重的因素為何。

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應用單極腦電波結合虚擬實境與深度學習預測專注放鬆疲勞度和暈眩之研究

腦電波反映了數千萬大腦神經元之間的結合所導致的電位變化，據密西根大學大腦識別與行為實驗室的專家說法：長期的多工作業會缺乏效率，大腦過濾掉無用的信息，會導致注意力放更多在這些無用的訊息上，而不是與工作相關的。因此，在從一個工作切換到另一個工作時，就會出現問題，所以對於某些人來說，依靠他們的大腦來處理很多事情就會容易導致疲勞。另一方面，MOOCs(大規模開放在線課程)，自2011年以來就被廣泛使用。以MOOCs為基礎的教學是一個無處不在的網路，行動網路覆蓋的地方即可使用。然而，很少研究探討腦電波與MOOCs相關學習之間的關係。再者，虛擬實境(VR)研究已在許多領域得到廣泛的應用，VR 可提供超出使用者想像的體驗。VR的優點之一是它給人在現場的感覺，VR可以提供現實世界中不可能實現的經驗，例如飛行、在深水中潛水、探索外太空或是與恐龍一起生活，儘管軟體和硬體都有了改進，但暈車問題依然存在，這些議題都可以透過腦波的變化來觀察，為此本研究分三部分 (1)觀察腦波變化，找出最有效的方法以舒緩精神壓力，讓頭腦冷靜。我們利用深度學習的方法來預測受測者聽音樂時的壓力狀態，通過了以上研究，發現經過聽音樂或營造音樂氛圍，又或藝術表演不但可以提供心理治療等效果，還能提高人的專注能力。此外由於當大腦皮層活動減少，人的警覺性降低很有可能影響人體的健康，和造成事故發生的機率上升，本研究利用了可攜式腦電圖機和腦機介面，測量了公車司機的疲勞品質，減少事故發生。(2) 觀察腦波變化，分析MOOCs系統和傳統方法學習，哪一種學習方式較佳。本研究利用傅立葉表示出腦電波，而快速傅立葉轉換的對稱屬性可以用來找出PSD (功率光譜密度)，並用於數據分析。研究發現，使用基於MOOCs的教學方法可以比傳統教學方法更增加受測者的專注度。另一方面，基於MOOCs的教學方法也提供了輕鬆的學習，表現學生在冥想值中的變化，來提供輕鬆的學習。(3) 結合VR，觀察腦波變化，利用深度學習模型來訓練和預測暈車，問卷是測量暈車一種眾所周知的方法，但問卷的弱點是受測者出現暈車癥狀後才進行的測量，因此通過使用深度學習和腦電圖，系統能將對暈車做學習和分類，當受測者開始感覺暈車時，系統會學習使用者的腦電圖，該系統將採用深度學習進行訓練，以確定未來的暈車模式，通過腦電圖預測系統可以在病癥發生之前預測病癥，我們的模型在雲霄飛車中測得的Loss、精度和F指標都優於傳統模型，我們的模型從這個訓練的Dataset可跑出82.83%的精度。另外我們也發現到每5分鐘一個Step來測量一次暈車是最合適的設定。

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虛擬空間共享在教材上的應用

近幾年來，因虛擬實境產業蓬勃發展，頭戴式顯示器(HMD)的使用上越來越普及，在各種領域的應用也越來越廣，例如在商業上的應用、生物力學上的應用、教育上的應用、遊戲上的應用等。然而這些應用目前都受限於虛擬場景同時間只能一個人進入，沒有多人同時處於同一場景使用的方式。在這篇論文中我們提出來一個虛擬空間共享的框架，讓多台手機VR也能連線到主機端VR，達到同時共享虛擬場景的目的。接著本研究也利用框架中的連線機制與互動操作來實作了高中的藝能科教材，透過手機來跟主控的VR設備進行連線，連線VR設備的畫面與視野就能同步到每位同學的手機上。讓教師和全班學生共享虛擬視野並且進行教學活動，以此來解決場地受限的問題，同時也能體驗到連線的優點。在實驗中我們使用問卷調查的方式來驗證連線機制搭配教育應用所達成的虛擬視野共享的成效。而問卷分析的結果證實連線互動的虛擬視野共享對學生上課的學習效率以及互動感的成效是顯著的。

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確認影響電影群眾募資專案之關鍵成功因素

群眾募資（Crowdfunding）已成為許多新創企業獲得資金的重要管道之一。但低成功率一直是一個關鍵問題。因此，如何提高籌款專案的成功率是所有籌款活動的主要關注之一。研究指出專案描述會影響群眾募資專案的成功，專案描述的內容將影響支持者的決定，但仍未有研究深入探討專案描述文字應包含哪些要素，會直接影響專案成功。此外，有研究指出專案參與者的評論情緒會影響群眾募資專案的成功。根據近年群眾募資研究，分別在音樂領域、體育領域等研究對專案募資成功有積極的關鍵因素，但尚未針對電影做探討。因此本研究將研究於電影群眾募資專案的成功影響因素，以專案描述文字與參與募資者的評論為主要研究主體，取代以往文獻使用於問卷調查做為資料收集的來源。因社群評論的影響力日增，所以我們將使用資料探勘和文字探勘方法來分析收集的專案文字描述與評論文字資料，希望改善問卷調查的抽樣誤差的問題。本研究將利用特徵選取方法包含決策樹(Decision tree, DT)、最小絕對收縮和選擇算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO）和倒傳遞神經網路（Back Propagation Neural Network, BPN）來找到影響電影群眾募資專案成功的重要因素，並使用支持向量機（Support Vector Machine, SVM）來評估候選之特徵子集，預期實驗結果可幫助籌款者提高電影類群眾募資專案的成功率。

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影響直播斗內行為因素之研究

隨著網路直播的迅速發展，直播不在只侷限於電視以及電腦，智慧型手機以及平板，也成為直播環境中的重要參與者。也因為網路直播的便利性，人人都可以透過直播與他人分享自己的生活，直播主透過直播與觀眾們互動，進而收取觀眾的的斗內，由於網路直播的人數越來越多，甚至衍伸出了一種新型態的職業『直播主』。 在網路直播的環境當中，斗內行為扮演著非常重要的角色，它不只可以增加直播主的收入，也是觀眾以及粉絲跟直播主互動的一種重要方式，而在過往的文獻關於網路直播當中斗內行為的研究較少，也缺乏一個系統性的研究，因此本研究想探討人們為什麼會想要斗內(Donate)直播主，經由文獻分析本研究挑選了三個前置構面：直播主吸引力、直播平台經營策略以及觀眾個人動機等，利用對直播主的黏著度當成中介因素，最後影響觀眾的斗內意願。經由文獻探討，三個構面各找尋出兩個變數，共六個變數，分別為知覺娛樂性、炫耀、直播平台活動、直播平台吸引力、互動性以及認同。 本研究透過線上以及實體問卷的發放收集了209份有效問卷，結果發現知覺娛樂性、直播平台活動、認同感、互動性對於黏著度有顯著影響，炫耀性以及直播平台吸引力對於黏著度則無顯著影響，而黏著度對於斗內意願有顯著影響，透過研究結果提出相關結論，解釋研究限制以及提供未來研究方向建議，給予直播主、觀眾、直播平台以及未來研究者參考。 關鍵字：黏著度、斗內意願、知覺娛樂性、炫耀、直播平台活動、直播平台吸引力、互動性、認同

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稀疏重構演算法在信號處理和模糊系統中的應用研究

壓縮感知打破傳統採樣定理的瓶頸。壓縮感知理論充分利用信號的稀疏性，能夠從少量的觀測值中重構出原始信號。它能解決採樣設備的設計瓶頸，節省儲存與傳輸成本。 稀疏信號重構(Sparse Signal Reconstruciton)演算法的研究是壓縮感知(Compressed Sensing)領域一個研究熱點。根據壓縮感知理論知識，稀疏信號重構問題能轉換成基於 範數最小化約束問題。由於基於 範數約束最小化問題是NP難問題，貪婪迭代演算法被建議用來求稀疏近似解。貪婪演算法使用快速搜索策略，容易陷入局部最優解，有應用的局限性。針對以上問題，本論文提出了基因稀疏自適應匹配追蹤(Genetic Algorithm-Sparse Adaptive Matching Pursuit)演算法，該演算法結合遺傳演算法在求解組合優化問題上的優勢，以及稀疏自適應匹配追蹤演算法在快速重構方面的優勢。設置不同的步長，用稀疏自適應匹配追蹤(Sparse Adaptive Matching Pursuit)演算法產生基因演算法(Genetic Algorithm)的初始種群，再由基因演算法得到逼近最優解。通過與其它經典貪婪重構演算法的對比，該演算法有較好的信號重構率。 高維資料帶來模糊規則的資料維度指數級別的增長，“規則爆炸”成為模糊辨識系統發展的瓶頸。本論文嘗試將基於 範數約束最小化的最小角回歸(Least Angel Regression)稀疏重構演算法應用於模糊規則約簡。通過對模糊規則後件的稀疏表示，將模糊邏輯約簡問題轉化成稀疏重構問題。從實驗可以看出，與几種經典的模糊演算法相比，建議的演算法具有計算複雜度低，性能好等優點，尤其適用於高維信號。

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影響個人對Instagram限時動態短影音廣告品牌參與因素之研究

隨著社群平台功能不斷的推陳出新，使用者的注意力及資訊的瀏覽已從動態牆延伸到限時動態。此時，品牌或廣告商亦開始依循觀眾目光的延伸而調整廣告投放策略。其中，限時動態的短影音廣告即成為廣告商投放廣告的主要選擇之一。因此，從觀眾的個人特徵及影音廣告的呈現中，了解哪些因素可能會吸引觀眾的注意力以及如何讓觀眾對廣告產生品牌參與以帶來廣告成效，已成為廣告主或品牌重視的問題。 本研究以Instagram限時動態短影音廣告做為研究標的，並以敘事移轉理論為基礎，探討觀眾觀看限時動態短影音廣告時可能對廣告產生品牌參與回應的過程。研究結果發現好奇心、快速滿足、自我參照及視覺流暢性是IG限時動態短影音廣告引發觀眾對廣告產生觀看興趣的因素，並引起觀眾的心像；而快速滿足及視覺流暢性亦能直接讓觀眾進入移轉狀態。然而，好奇心及自我參照無法直接讓觀眾進入移轉狀態，可能必須透過心理意像的中介才能產生移轉狀態的反應。此外，觀眾對短影音廣告的心像及移轉效果則會進一步提升消費者的品牌參與程度。最後，透過研究結果與實務意涵的討論，提出實質建議予品牌、廣告主及其他研究者進行未來相關研究的參考。

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智慧影像辨識技術之產業應用導入研發

當今影像處理相關技術已經發展的非常成熟，影像傳輸速度、品質足以廣泛應用於各種產業需求中，例如工業製造之自動光學檢測與量測、保全系統之自動監視系統、醫學影像之檢測與分析、無人駕駛汽車等各種領域之應用。本研究利用影像辨識技術與人工智慧實現於兩套系統並且應用於產業界，第一部分為高速追蹤之藥丸自動光學檢測系統，第二部分為智慧影像自動代理操作之系統。 第一部分，高速追蹤之藥丸檢測系統透過自動光學檢測技術實現，自動光學檢測(AOI: Automated Optical Inspection)是生產製造流程中確保產品品質的重要技術，對於具有高速與高準確度的生產流程來說，AOI檢測技術更是重要，因為在這種情況下，使用人眼進行視覺檢測已經幾乎是不可能的。因此，本研究開發一個高速追蹤之藥丸自動光學檢測系統，與台灣一間國際上包裝與標記設備的領導廠商配合，其藥丸「數粒填充機」的設備，具有最高每分鐘6,000顆藥丸的填充速度，在本研究中已開發一套高速AOI系統來剔除有瑕疵的藥丸。這裡運用圖形辨識與物體追蹤的方法來達成高速檢測的需求。開發之AOI可以避免瑕疵藥丸被填充到藥瓶中，以確保藥瓶的填充品質，所實作的技術可以達成高速製造、提供高精密度的檢測以及降低人工成本。 第二部分，智慧影像自動代理操作之系統(簡稱代操系統)，對於重複性高且單純的操作，本研究提出了一個自動化代理操作系統，其為一套軟硬體結合的解決方案，能透過事先設定好的自動化腳本與影像辨識模組搭配，精準控制鍵盤滑鼠執行代操，達到真正的全自動化操作，而出現非代操系統預期的狀況時，也能藉由多人多機機制通知人員介入處理。此外，本研究也融入模組化的軟體設計，讓腳本設定具備高度的可擴充性，可針對不同的需求與應用動態地設定客製化腳本，使得產製過程的管理更加容易並且更有效率。本研究所實作的代理操作系統已導入代工製程產業，基於舊式並需要大量人工操作的設備，藉由代操系統可以取代大多數的作業人員，完成許多繁瑣的動作，達成產業自動化升級。 本研究所開發之系統均已完成測試並且導入生產線上使用，確實解決產業問題並符合產業需求，系統也隨著生產線的調整進行系統調校以及優化。