【記者何依庭報導】在現代農工業的發展下，環境水體中普遍存在除草劑與毒化物污染問題。目前就讀國立台灣大學生物機電工程學系碩士班的陸品丞，大學時期在國立嘉義大學生物機電工程學系助理教授龔毅指導下，以浮萍結合光電系統，研發基於浮萍的光學生物感測器，能檢測到更低的除草劑劑量。這項研究登上國際生物感測領域排名第一的期刊《Biosensors and Bioelectronics》（Impact factor 10.7）。 「農田水池常會受到除草劑的汙染，但專業檢測儀器較昂貴，所以想開發簡單且有效的生物感測器。」陸品丞提及，過往使用自動監測分析系統（Scanalyzer）檢驗水中毒物時，需要投入數十萬美金（約新台幣318萬以上），但此研究成本降低至10美元（約新台幣318元以下），且在第2天就能檢測出最低極限值，分別為10 ppm 和1 ppm，相較需高度仰賴手動檢驗，在第7天測出36.4 ppm與34.0 ppm的國際標準方法，不僅顯著提升效率，也突破過去對除草劑劑量的檢驗極限。 這項系統利用LED燈模擬自然光照條件，將太陽能板置於水體底部，使用萬能電表監測太陽能板的電壓、電流與功率。當浮萍未受到除草劑抑制時，將正常生長在水體上並遮蔽上方光源，導致太陽能板無法接收充足光線，萬用電表監測到的數值進而降低。陸品丞表示，除了浮萍遮蓋的面積大小外，葉片因為失綠、變白與黃化造成透明，也會導致太陽能板吸收更多光線，提高萬用電表測量到的數值。 台北市翡翠水庫管理局操作科操作股長徐硯庭表示，實務上評估水質優養化，以即時監測數值為初步判斷依據，但因數值易受藻類品種與數量影響，需搭配其他採檢方式。嘉義養殖漁業生產區發展協會執行長陳泓碩說明，目前養殖漁業需要更精確且低成本的水質檢測手段，有些漁民負擔不起昂貴的水質監測設備。此外，室外水池容易因有機物和生物膜附著影響檢測準確率。因此新技術的價格與準確率是優先考慮的重點。 雖然此次研究提高檢測效率，不過陸品丞在論文中提到，兩種除草劑的作用機制不同，對抑制浮萍生長有速度上的差異，考慮化學物質對植物生長的影響是應用時需注意的問題。談到未來發展方向，陸品丞説：「一點點的氨氮毒物就會讓水中生物死亡，而藻類過度生長則會使水質優養化。」他認為養殖漁業與水壩有即時監測水體污染的需求，日後也想繼續研究檢驗水中氨氮毒物與水質優養化的領域。

【記者王華琳綜合報導】工作場域中粉塵濃度不僅影響職場安全更可能危害勞工的健康。中國醫藥大學職業安全與衛生學系教授張大元帶領團隊研發「運用人工智慧演算法與低成本感測器以估計工作場所的可呼吸性粉塵濃度（Application of artificial intelligence algorithms and low-cost sensors to estimate respirable dust in the workplace）」，將微型檢測器結合AI與物聯網技術，提高職場粉塵濃度的即時監控精準度。此研究成果登上國際科學期刊《國際環境》（Environment International）。 中國醫教授張大元團隊，針對職場粉塵濃度檢測進行研發，研究成果刊登於國際科學期刊《國際環境》（Environment International）。　圖／張大元提供目前法規針對工作場域的可呼吸性粉塵濃度監測標準，為每半年進行一次工作日八小時的空氣樣本採樣與濃度分析。惟依照現行規定的採樣方式與頻率，無法完全顯示工作場域下實時的粉塵濃度變化。張大元說道：「若能即時顯示工作環境中的粉塵暴露濃度，便可在不影響工作進行的情況下，提升對於勞工健康與職場安全的保障。」為了解作業場域中24小時的粉塵濃度，特別是因生產數量改變所導致的濃度變化。研究團隊將微形檢測器融合AI技術，利用演算模型分析各式影響檢測器誤差的環境因素，如溫度、濕度、風向等，針對獲得的採樣數據進行篩選分類。參與研究的中國醫職業安全與衛生學系碩士生陳靖傑說明道：「挑選出最符合當下環境的運算模型，進行數值校正。」降低微型檢測器在採樣上的誤差值，減短現今測量方式在計算相關數據所需時間。 微型檢測器結合AI演算法與物聯網技術，改善採樣數據的資訊處理能力。　圖／張大元提供研究團隊在研發中結合物聯網技術，將微型檢測器所得粉塵資料，即時傳送至伺服器當中進行AI運算與校正，並將運算所得數據統合至資料庫中。企業與檢測方便可藉由雲端平台，遠端監看粉塵濃度。系統也加入警示機制，當數據達一定標準時，傳送訊號回到檢測器，完善職場的風險溝通。陳靖傑進一步補充：「甚至可以在工廠裡面設看板，告訴勞工或是管理者當前的狀況，協助業者建立改善方式。」 此項技術能即時檢測工作場域中的粉塵濃度變化，以加強勞工健康與職場安全保障。　圖／張大元提供一般民眾與勞工難以輕易理解粉塵濃度背後所代表意義，張大元說：「在數據呈現上，以視覺化的方式，提供實時粉塵濃度折線圖，讓大家更容易理解當下的狀態。」研發團隊強調未來也將持續針對AI演算部分進行研究，強化粉塵數據的應用。國立臺灣大學環境與職業健康科學研究所教授陳志傑對此說：「微型檢測器會受到環境因素影響，導致採樣誤差的問題。若無法完全改善，所得數據的可信度與使用價值就值得令人思考。」

「智能透析止血帶」可幫助透析患者在兩個止血點施加固定壓力，避免施力不當影響血管健康。　圖／研究團隊提供【記者戴婧雯綜合報導】腎病患者在四小時的血液透析（註一）治療後，需要止血15分鐘，待醫護人員觀察並確認沒有滲血狀況才能夠離開，過程耗費人力和時間。長庚科技大學和國立雲林科技大學師生共同組成研發團隊，發明「智能透析止血帶」，提供定時定壓和偵測滲血的功能，並於「2022第六屆創創AIoT競賽」獲得首獎。註一：血液透析也稱為「洗腎」，透過在體外淨化血液，幫助衰竭的腎臟排出人體代謝產生的毒素和水分。長期血液透析的患者需接受一週三次、每次4至6小時的透析。在血液透析的過程中，醫護人員會使用較粗的針從患者的動靜脈瘻管（註二）抽出血液，經過儀器透析後，再將血液輸回患者體內，並在透析結束後止血15分鐘，「醫護人員會用類似魔鬼粘的止血帶幫患者止血，但有時患者打開止血帶了才發現到有滲血。」團隊指導老師余怡珍提及。團隊在智能透析止血帶上裝設可偵測紗布濕度感測器，判斷患者的滲血狀況，並及時透過系統自動加壓進行止血。腎病患者家屬楊畹莙對此也表示，感測滲血的功能可為患者和家屬帶來便利，「不用像以前壓不好，回到家還要一直往醫院跑，省下很多時間。」註二：接受血液透析治療的腎病患者需要一個管徑大且血流量多的血管通路，因此腎病患者需預先進行血管通路手術，將手臂的動靜脈連接在一起，形成動靜脈瘻管。若患者沒有適合的動靜脈，可利用人工合成材質製成的人工瘻管，作為動靜脈之間的橋樑。醫護人員會穿刺動靜脈瘻管，幫助患者進行血液透析。團隊成員吳宜宸表示，由於瘻管的血流量較大，且患者服用的抗凝血劑會防止血液凝固，因此止血的壓力和時間非常重要，「如果沒有止血恰當，會造成動靜脈瘻管瘤或栓塞等併發症。」然而，目前臨床的止血方法是由醫護人員手動拉緊止血帶，並時刻注意每位患者的滲血狀況，「我們沒有辦法知道他在止血點上施了多少壓力。」團隊成員林珈妤指出。 「智能透析止血帶」會將所使用的時間和壓力數據上傳至雲端，醫護人員可參考相關數據為每位患者進行個人化安排。　圖／研究團隊提供團隊將血壓計的加壓功能應用到智能透析止血帶上，提供定時定壓的功能，讓患者在規範時間內，以固定的壓力止血，避免影響血管健康。若在時間結束後依然檢測到滲血狀況，系統將會自動延長二分鐘的加壓時間，並增加2毫米汞柱的壓力，「不會一次加太多壓力，避免影響血管健康。」團隊成員吳佳昌解釋。另外，每次患者止血所使用的時間和壓力等數據，會自動上傳到雲端，供醫護人員作為參考數值，幫助患者找到最合適的加壓時間和壓力。除定時定壓和偵測滲血的功能外，團隊也預計在系統中加入瘻管健康的檢測功能，在每次加壓時可以檢測和更新瘻管的健康狀況。余怡珍表示，患者在一周內需要接受三次透析治療，「瘻管可以說是透析病人的生命線，但目前只是以聽診器或手摸去判斷瘻管的健康程度。」因此，團隊期許此項功能未來可幫助醫護人員省時省力，保障患者的健康。 長庚科技大學護理系教授余怡珍和雲林科技大學電機工程系教授洪崇文，帶領兩校學生以「智能透析止血帶」在2022第六屆創創AIoT競賽奪下了智慧照護組的首獎。　圖／研究團隊提供

銘傳大學資訊管理學系學生團隊合照，後排左起為徐永豐（指導老師）、李家興、陳昱勳和楊宗育，前排左起為呂承勳、朱靜雯、徐安怡、李婕榆和詹佳蓉。　圖／陳昱勳提供【記者詹晶雅綜合報導】「（如果）我們知道三樓有很多人，我們可以先去搜救，而不是漫無目的地喊有人嗎？有人嗎？」銘傳大學資訊管理學系教授徐永豐帶領學生開創「POUTFIRE」系統，望能加速第一線救災人員掌握火場最新狀況。該作品在第27屆全國大專校院資訊應用服務創新競賽中，榮獲台北生活好便利創新應用組第一名。 POUTFIRE的臉部辨識功能，受困者被救出時若意識不清，消防員可透過手機掃描，得知受困者身份。　圖／陳昱勳提供火災發生時，受困者若能即時回報被困地點、人數和火勢情況等詳細資訊，可易於火場外的消防指揮官進行更有效率的人力派遣，提高民眾獲救機會。團隊成員陳昱勳表示，POUTFIRE最初發想自電視劇《火神的眼淚》，「該劇讓民眾了解到消防員在救災時所遇到的困難，而台北錢櫃和高雄城中城的大火事件（註），讓本團隊更堅定研發能提升救援效率的系統。」註：前者為2020年，發生在台北市錢櫃KTV林森店的火災事件；後者為2021年，發生在高雄市「城中城」大樓的火災事件，此事件是台灣戰後史上死亡人數第二多的建築物火災。團隊以台灣地圖為基礎，嘗試開發可用於多個平台運作的應用程式，並在系統中加入面部檢測功能，以點狀的形式描繪臉部特徵，再透過機器學習模型進行臉部辨識。陳昱勳說：「系統即時通知使用者定位所在地附近有火災發生，使用者能通報自己的受困位置。地圖上同步顯示受困親友的位置，使用者也能查詢得知受困親友的最新情況。」他更進一步補充，若受困民眾被救出時意識不清，消防員可透過POUTFIRE的臉部辨識功能，掃描受困者的臉龐，獲取基本資料通報家屬。 POUTFIRE內建地圖可顯示使用者當前位置、好友位置和醫院及消防局位置等資訊。　圖／陳昱勳提供「你從火場出來時候整個臉都會是黑的，如果臉上有異物，可能會跟你註冊時掃描的臉不一樣，而且受到火勢侵襲後，可能會被燒傷或是腫起來。」現任消防員小華（化名）提出質疑。對此，陳昱勳則回應，經過團隊實際測試後發現，只要不是過於嚴重的臉部燒燙傷，即便像是使用者戴著口罩只露出一部分五官，系統依然能準確辨識。 POUTFIRE的火災通知功能，若使用者所在地發生火災，會自動通知親友。　圖／陳昱勳提供團隊指導老師徐永豐說，「POUTFIRE專注於開發火災救援系統，未來期許能將此推廣至其他天然災害之救援系統，如地震、風災或水災等，提升救災廣度，達到真正的實用性。」此外，陳昱勳也提及，未來在5G網路時代下，期待能有機會與消防署合作，統一全台消防系統，進而提升救援效率。 POUTFIRE受困者即時狀態顯示之功能，使用者可查詢親友最新狀態。　圖／陳昱勳提供

【記者張倩怡綜合報導】近年深偽技術（註一）快速發展，為影片中的人換臉已不再是難事，但也導致利用此技術的詐騙案層出不窮。長庚大學資訊管理學系學生團隊開發「假面騎『識』」Deepfake換臉即時檢測平台，除可辨識照片和影片外，更可即時檢測視訊是否有使用深偽技術。此發明獲得2022大專校院資訊應用服務創新競賽資安組第二名。 長庚大學資訊管理學系學生團隊開發「假面騎『識』」Deepfake換臉即時檢測平台，獲得2022大專校院資訊應用服務創新競賽資安組第二名。　圖／研究團隊提供註一：深偽技術（ Deepfake）指以人工智慧深度學習的技術，合成某個不一定存在的人的影像甚至聲音，並疊加至目標圖像或影片上，偽造出可以假亂真的影片。當今深偽技術發展快速，線上有許多免費的換臉程式遭到濫用，進而出現大量的偽造影片。根據Sensity資料顯示，2018年12月起偽造影片的數量每六個月就增加一倍，引發不少社會事件，如冒充名人進行詐騙。團隊成員朱哲弘說明，「最初是因小玉Deepfake換臉A片事件而引發我們做現在的檢測系統。」團隊使用1萬3000張圖片訓練模型，並以手動標記資料，選取出理想的人臉範圍。朱哲弘表示，為求準確，「我們很多都是一張一張去標記的。」接著，再透過讓AI學習人臉特徵，分辦有無使用深偽技術。系統除了可偵測常見的照片及影片外，團隊更因應線上化的趨勢，新增即時通訊也能使用的檢測功能。使用者只需將線上會議視窗名稱輸入至系統中，網站即會將資料傳送至後端已訓練好的模型進行分析，此功能亦適用於大部份的即時通訊軟體。 使用者可以在換臉即時檢測平台上傳靜態圖片，偵測是否有使用深偽技術的可能性。　圖／研究團隊提供團隊成員高語澤提及，現今其實有更準確的演算法訓練方式，不過視訊相較於一般辨識更講求速度，因此團隊選擇YOLOv5（註二）演算法。指導老師長庚大學資訊管理學系副教授陳宜惠也認同地表示，除了準確度，保持通話品質同樣重要，「如果有延遲是不可以接受的，要讓使用者是無感才可以。」此外，團隊也坦言，雖然系統已滿足大部份需求，不過仍舊存在不足，「現在系統只能在電腦網頁使用，如果推出手機程式，視窗可能就會跳掉而無法偵測，加上現在系統可能被鏡頭的髒污或有些人使用濾鏡都會造成誤判。」 使用者只需在換臉即時檢測平台上輸入網絡影片的ID，即可偵測每影格的畫面是否有使用深偽技術。　圖／研究團隊提供註二：YOLOv5為物件偵測的類神經網路演算法，可在圖片中找到特定的物件。而V5版本準確度稍遜於現今最新的V7版本，但有更高的靈活度和速度，更適合用於即時通訊上的偵測。目前系統可做到約85％的準確率，但深偽技術發展快速，偽造的影片只會越來越精緻以致更難識別。國立成功大學數據科學研究所助理教授許志仲表示，目前所有的偽造方法，通常依然強過於偵測方法，「此系統的功能僅限於常見且品質較差的換臉技術，但我認為越來越多人開發，會在意識層面上，降低製作偽造的（影片）比例。」他也建議，系統可加入使用者端的回饋機制，使系統更加完善。

【記者顏婕儒綜合報導】現今社會正面臨少子化及高齡化的問題，使長期照護出現量能不足的狀況。建國科技大學自動化工程系暨機電光系統研究所教授王俊傑帶領團隊研發「可偵測病人姿態與生理現況之醫療床」，能夠即時顯示病人身體數值，望能提升照護效率及品質。 建國科技大學團隊研發「可偵測病人姿態與生理現況之醫療床」，榮獲2021第８屆高雄KIDE國際發明暨設計展金牌。　圖／研究團隊提供嘉義市私立新仁友老人長期照顧中心負責人陳郁雯說明，目前長照中心照護者與被照護者的比例約為1：8，缺乏人力的問題相當嚴重。照服員需協助病人翻身、換尿布、餵飯等等瑣事，工作繁忙，因此通常他們只能在固定的時間去確認病人狀況，並沒有辦法即時發現問題，「病人的床都被從尿布滲出來的尿浸濕了，然後醫護人員去看的時候才知道。」王俊傑舉例說明。為此，團隊將醫療床結合手機APP與醫護站的電腦螢幕，讓照服員能時刻監控病人的姿態、體重以及尿濕等情形。 現今社會人口高齡化嚴重，長期照護面臨人力不足的問題。圖為示意圖。　圖／嘉義市私立新仁友老人長期照顧中心提供團隊利用單晶片控制器作為主機，搭配姿態感測器、溫濕度感測器以及壓力感測器三種元件，組成可偵測病人姿態與生理狀況之醫療床。將偵測到的資料整合後，再以藍牙連接把數據傳送至顯示器上，「藍牙的傳遞速度快，相對起來比較沒有那麼耗電。」團隊成員姚穎源補充。不過他也提及，未來如有遠端監測的需求，則可以改成Wi-Fi傳輸。設備中的姿態感測器可用於偵測病人是否維持相同姿勢過久，因長時間臥床可能會導致褥瘡（註）。另外，該功能也可長期紀錄病人的姿態，檢視復健及藥物的使用對病情有無幫助；溫濕度感測器則是放置於尿墊下方，感測被照護者的下半身溫度及濕度，方便確認是否有排泄物；而壓力感測器則可以檢視被照護者的體重是否有出現嚴重落差，「驟減或驟增可以提供給醫生判斷，這個病人目前狀況是不是有什麼緊急的變化。」王俊傑表示。註：褥瘡是指骨頭突出、脂肪較少的皮膚處，由於長期壓迫導致血流阻礙，而造成的潰瘍或壞死。 可偵測病人姿態與生理現況之醫療床只需將感測元件置放在對的位置，即可時刻觀測病人狀況。　圖／研究團隊提供不過，陳郁雯表示，目前市售品質較好的尿布能夠有效防止尿液溢出，避免皮膚起疹，因此只要沒有排遺就無需更換，他說：「長輩如果需要你幫他換尿布翻身的人，表示他冷跟熱已經不會講了。」因此他建議，溫濕度感測可以偵測全身的體溫，以及是否有出汗的情況，讓照護者可以更準確地判斷病人的感受，對照護會更有幫助。團隊下一步規劃將裝置模組化、輕量化，讓沒有機電相關背景的照護者也可以方便地組裝與使用。此外，王俊傑也透露，未來將提升原有感測元件的穩定度和靈敏度，增加偵測精確性，以利商品化，並持續與醫療院所以及長期照護相關機構搭配合作，「聽聽看他們還有沒有什麼需要增加的功能，那我們再把它加進去。」

【記者陳楷霖綜合報導】9日，境外生權益小組（以下簡稱境外生小組）與三位西非境外生召開線上記者會，抨擊駐奈及利亞聯邦共和國臺北貿易辦事處（以下簡稱駐奈及利亞辦事處）刻意不通過西非境外生的簽證申請，影響境外生來台學習的權益，並指控中華民國外交部的回應「不合理且帶歧視性」。駐奈及利亞辦事處目前是處理西非對台事務的唯一窗口，因此，西非民眾若要辦理入台簽證，必須先和駐奈及利亞辦事處預約辦理日期，提出申請、通過審核後才可擇期領取簽證。數十位西非境外生於6日發表公開信，指出駐奈及利亞辦事處拖延發放境外生的學習簽證。信中描述，有學生在九月就預約辦理簽證，但辦理日期卻被一路延至12月；更有學生九月便繳交資料，至今也無回音。種種情況導致部分西非學生錯過台灣校方規定的入學期限，只能無奈選擇休學。此外，在文件審核過程中，學生曾向駐奈及利亞辦事處寄信詢問審核狀況，卻從未獲回應。 境外生權益小組成員阿草（左一）（化名）表示，即便是如巴基斯坦這樣審核嚴苛的國家，學生也只須一個月左右便可獲得簽證。　圖／截自線上記者會外交部也於6日回應，表示過去有多名西非人士持變造證件，申請簽證入境台灣並非法居留，因此駐奈及利亞辦事處須經詳細查驗才可准予簽證，並非刻意不讓西非的民眾入境。但西非境外生並不滿意外交部的回應，西非境外生Able（化名）在記者會中表示，每個國家都有害群之馬，不能因此針對西非境外生，「為什麼像台灣這樣一個友善對待其他非洲國家的國家，會因為個別的違法事件而給予西非國家及其公民差別待遇呢？」另名西非境外生Asenso（化名）則舉出一張蓋有印章的圖片說明，學生必須先讓母國的教育部、外交部蓋章認證相關文件，才能向駐奈及利亞辦事處申請簽證，「在這樣的條件下，誰還可以偽造文件？」 此為Asenso（化名）出示的外交部、教育部簽章，除此之外，西非境外生還須出示台灣教授的「擔保信」才能順利過審。　圖／West African Students in Taiwan提供西非境外生也向外交部提出四大訴求，包含：西非學生應和其他地區學生得到相同待遇、台灣政府不該因個案而假設所有西非學生都會偽造文件、應適當減少簽證發放時間、辦事處的審核過程應保持公開透明、和申請人溝通。記者會後，外交部發言人歐江安強調，駐奈及利亞辦事處的作法只是為履行查核責任，無關歧視，且外交部已要求駐奈及利亞辦事處縮短申請時間，並將學生簽證申請預約全數提前至11月22日前。

【記者劉亭妤、李昀璇綜合報導】20日，時代力量立法委員王婉諭聯合長年關注租屋議題的OURs都市改革組織、崔媽媽基金會，與學生團體臺灣學生聯合會、臺灣青年民主發展協會召開記者會，直指〈弱勢學生助學計畫精進措施（校外租金補貼）暨新世代學生住宿環境提升計畫〉（以下簡稱〈宿舍提升計畫〉）制度設計不完善，無法貼合住宿生需求。 時代力量立法委員王婉諭（中）聯合OURs都市改革組織、崔媽媽基金會、臺灣學生聯合會與臺灣青年民主發展協會召開記者會，質疑〈弱勢學生助學計畫精進措施（校外租金補貼）暨新世代學生住宿環境提升計畫〉制度設計有缺漏。　圖／王婉諭立法委員辦公室提供為減輕弱勢學生租屋負擔，並提升大專院校宿舍環境，教育部自民國108年執行〈宿舍提升計畫〉，其中包含四大面向：「補貼弱勢學生校外租金」、「補助學校興辦校外學生社會住宅」、「新建學生宿舍」與「改善宿舍整體環境」，該計畫實施至今已滿兩年，成效卻不如預期。王婉諭指出，在租金補貼面，原預計108、109兩學年將有5萬名弱勢學生獲租屋補助，但實際補貼人次卻只有2萬名，執行率僅38.7%。而在宿舍環境面，雖然「新建學生宿舍」、「改善宿舍整體環境」兩項目的執行率分別達81.4%、77.3%，但「補助學校興辦校外學生社會住宅」的執行率卻仍掛零。 時代力量立法委員王婉諭說明，108年和109年內，該計畫多項補貼達成率低落。如弱勢學生租金補貼僅達38.7%，校外興辦學生社會住宅達成率掛零。　圖／王婉諭立法委員辦公室提供教育部曾委託北、中、南共四所具代表性的大學，提供校內外住宿費用概況，並以此作為租金補貼額度訂定依據。若以北部代表大學為例，該校周圍的單人套房平均月租金為5500元，每月補貼金額則為1800元。「在台北，我們真的找得到一間5500元的單人套房嗎？」臺灣青年民主協會張育萌首先質疑教育部的調查結果，更認為僅以單一學校概況決定全區補貼金額並不合理，對弱勢學生的幫助也微乎其微。崔媽媽基金會執行長呂秉怡進一步指出，由於租金補貼僅核可合法租處的申請，因經濟弱勢居於頂樓加蓋與隔間套房的學生反而無法受惠。 臺灣青年民主協會理事長張育萌針對教育部的調查結果提出質疑，認為僅以單一學校概況決定全區補貼金額並不合理，對弱勢學生的幫助也微乎其微。　圖／王婉諭立法委員辦公室提供 崔媽媽基金會執行長呂秉怡進一步指出，由於租金補貼僅核可合法租處的申請，居於頂樓加蓋與隔間套房的學生反而無法受惠。　圖／王婉諭立法委員辦公室提供校外租金補貼緩不濟急，校內宿舍也供不應求。臺灣學生聯合會理事長蔡一愷指出，目前國內大專院校宿舍供給率僅28%。張育萌也提到，台大每年約有1500位學生無舍可住，若不向外尋找租屋處，就需於開學後等待候補，部分學生甚至得在等候期間租用頂樓加蓋或陽台落腳。然而，在少子化趨勢下新建宿舍，未來恐將面臨無學生入住的風險，導致許多大學不願投資宿舍新建案。但彭揚愷強調，現下至少得挽救低迷的宿舍供給率，且生員減少的情形並非均質，每年註冊率穩定但宿舍嚴重短缺的學校更應積極新建宿舍，除為滿足學生的住宿需求，也能避免資源浪費。 臺灣學生聯合會理事長蔡一愷指出，目前國內大專院校宿舍供給率僅28%，顯示多數有住宿需求的學生無宿舍可住。　圖／王婉諭立法委員辦公室提供〈宿舍提升計畫〉原期待大學自主外租民宅以興辦學生社會住宅，至今卻未見任何一所學校響應。蔡一愷指出，「補助學校興辦校外學生社會住宅」項目雖提供校方空床補助，額度卻不足以使校方著手執行。OURs都市改革組織秘書長彭揚凱則建議教育部整合內政部既有的「社會住宅包租代管」制度，由專業租賃業者媒合校方與屋主，並提供相同的補助與稅賦優惠，才能有效提升執行誘因。彭揚凱也認為，政府應訂定「宿舍基本居住標準」以及相關考核機制，主動要求宿舍問題嚴重的學校積極改善，以確保計畫得以落實。 OURs都市改革組織秘書長彭揚凱建議教育部應整合內政部既有的「社會住宅包租代管」制度，由專業租賃業者媒合校方與屋主，並提供相同的補助與稅賦優惠，才能有效提升執行誘因。　圖／王婉諭立法委員辦公室提供針對記者會內容，教育部回應，各校之所以無意興辦學生社會住宅，是因面臨租金租期、內部改裝、交通銜接與承租經驗不足等問題。而為提升各校申請意願，昨日（22）已修正〈校外興辦學生社會住宅空床補貼要點〉，調升補助經費以增加學校辦理誘因。

【記者許如鎧綜合報導】近年來，閱聽人對影片品質的要求日益提升，而光源正是影響畫面優劣的重要因素。龍華科技大學電機工程系教授葉明豐及助理教授張明弘率領PBL（Project-Based Learning）智慧機器人專班團隊研發「智慧型追蹤打光機器人」，能透過電腦程式運算出最佳打光角度，在2021台港澳大學生人工智能機器人邀請賽奪得最佳團體獎。 龍華科大PBL團隊參加2021台港澳大學生人工智能機器人邀請賽，從13支隊伍中脫穎而出，榮獲最佳團體獎。　圖／龍華科大PBL團隊提供該發明由三台機器人組成，利用領隊機上的鏡頭追蹤補光對象，並經演算法計算路徑及機械手臂的打光角度，隨後透過WiFi訊號傳輸給另外兩台補光機器人。操作者也可用手機操作補光機器人，達到理想的補光效果。團隊成員彭沛賢補充道：「目前是一機控制二機，未來會想增加成一機控制四機，讓拍攝時的燈光更全面。」此外，發明中使用的麥克納姆輪（Mecanum wheel）（註）可以讓機器人360度靈活作業，比一般輪型機器人擁有更多維度的操作選擇。註：麥克納姆輪，也稱艾隆輪（Ilon wheel），是一種全向輪，可讓裝配上此輪的裝置在有限的空間內實現橫移、斜行、旋轉等運動方式。 智慧型打光機器人可偵測目標、辨識並追蹤人臉進行補光，為拍攝現場帶來全新的可能性。　圖／龍華科大PBL團隊提供目前市面上的產品多為定點式補光燈，尚未出現能自主判斷並移動補光的燈光設備。因疫情關係，團隊尚未實際接洽攝影團隊拍攝，彭沛賢說：「也許在婚宴會館、婚攝、外拍上能夠應用到這項技術。」他指出，由於打光機器人的操作容易受拍攝環境影響，在婚紗攝影、外拍等環境穩定的場合或許更加適合使用這項發明。時常出入拍攝現場的國立政治大學廣播電視學系學生楊平宇說：「機器比人更精準更快。」他表示，機器若將光線角度運算完成，可能會在拍攝現場帶來一些便利性。同為政大廣電系的學生謝名鈞則提出疑問：「機器人的美感該如何設定？」他認為，燈光是否好看是相當主觀的事，在片場中人工智能運算的打光結果不見得符合導演的需求。 競賽過程中，團隊成員專注地操作智慧型打光機器人，向競賽評審團展示研究成果。　圖／龍華科大PBL團隊提供在拍攝需求蓬勃提升的時代，拍攝輔助器材也與日俱增，智慧型追蹤打光機器人具備機動性與打光穩定性，都為拍攝現場帶來全新的可能。然而，彭沛賢提到，受限於製作成本高昂、拍攝現場需求不同，若要將智慧型追蹤打光機器人推入市場，客製化將是更為可行的銷售模式。

【記者石學儒綜合報導】傳統驗血需前往醫院檢測，國立臺灣大學應用力學研究所教授陳建甫帶領團隊研發出「微量血液快速篩檢試片」，以可攜式設計突破過往限制。民眾只需將微量的血液滴入試片，便可測出受試者的血型、貧血與否及凝血狀況，可望提升急救輸血的速度，並應用於醫療資源不足的偏鄉。此項發明不僅刊登於美國化學學會10月份期刊（ACS Sensors），更獲選為該期增選封面。 傳統血液檢測透過針筒取得血液樣本，需仰賴受過專業訓練的醫療人員，而血液內所含的生物標記也能檢測出許多疾病問題。　圖／石學儒攝血液滴入試片後，會分流至三個分別載有不同抗體的微流道（註1），抗體會使特定的血型凝結，如A型血會在抗體A的流道凝結。凝結的血液則會在試片上對應的方框內呈現紅線，紅線越長表示凝結越多。而血液凝結狀況取決於受試者的血容比（註2），若受試者有貧血問題，凝結血量會低於常人，多血症則反之，而不易凝血的亞血型患者，凝血量最低，結果都會反應在紅色線條的長度。註1：血液在篩檢試片中流通的管道。註2：紅血球在血液中的比例。此試片從血液滴入到檢測結果出爐，只需約兩分鐘，為加速反應時間，團隊縮小試片體積，使檢測結果更容易被看見，此舉也讓檢測所需血量大幅少於傳統驗血，團隊成員、臺大應力所學生張鈞彥說：「只要1微升的血量，就像測糖尿病，一滴就夠了。」另外，團隊成員、研究員林佳慧補充，亞型血因為凝集現象極弱，傳統較快速的血型測試方法有可能辨識錯誤，讓緊急輸血存在風險，團隊開發的試片則可以清楚辨認。常見驗血方式通常需專業設備與醫療人員來辨識結果，然醫療資源分布不均，並非所有地區都具備相關醫療人力與器材。此可攜式多功能血液快篩試片，兼具可視化與便宜的特性，並且，團隊在試片上刻上各種血液狀況的指標，讓不具醫療背景的使用者也能自行判斷，可望減少偏鄉醫療成本，以及對專業設備人力的依賴。 可攜式與可視化易讀的設計，讓不具醫療知識的使用者也能輕鬆使用此試片，可望補足偏鄉醫療資源。　圖／石學儒攝林口長庚醫院骨骼關節研究中心主任蔡宗廷表示說：「醫院通常會將血液樣本送至醫檢部門進行檢測，需要花費一定的時間。」他認為，在緊急開刀時，這項產品可快速確認病人血型，縮短血型檢測的時程，同時也可減輕醫檢部門的負擔，「讓他們（醫檢部門）去從事更複雜精密的檢測。」 微量血液快速篩檢試片搭配負壓裝置，透過類似抽血的原理，幫助血液在試片內的流動。　圖／石學儒攝現階段，微量血液快速篩檢試片尚未上市，蔡宗廷說明，雖然已證實此試片的諸多優點，但仍需要更多測試和衛生福利部的認證，才能實際應用於醫療現場。另外，陳建甫說：「血液裡有很多生物標記（註3）可以量測，未來會在試片中加入更多功能。」目前團隊與林口長庚醫院合作，希望透過專業觀點輔助，讓試片具有更多便利於醫師的功能，並補足偏鄉醫療需求。註3：生物標記（Biomarker）在醫學上通常是指在血液中的某種蛋白質，通過測量它，可以反映出某種疾病是否出現或嚴重程度。