【記者邱昭華綜合報導】急性腎衰竭是一種常見的臨床疾病，若沒有及早處理，患者可能需長期洗腎或死亡。「一之謂腎－基於CNN-LSTM的AI預測系統，可用於AKI的預防和早期干預」由國立雲林科技大學電子工程系學生團隊研發，利用深度學習模型分析患者尿量，並預測急性腎衰竭的風險。此作品亦在「萬潤2023創新創意競賽」拿下最佳潛力獎。 此圖為系統的硬體裝置，包括尿袋、電子秤、HX711重量感測晶片以及單晶片電腦等等。　圖／陳亮甫提供急性腎衰竭（Acute kidney injury，簡稱AKI）是一種突發性的腎臟功能損傷，當腎臟無法製造足夠尿液、有效排除體內的廢物和液體，血液中的毒物和電解質會不斷累積， 進而對其他器官和造成嚴重影響。目前需依靠人力觀察病患的臨床症狀以判斷AKI發生的可能，台北長庚紀念醫院的顏宗海醫師解釋道：「需要看病人有沒有出現尿液變少、水腫、呼吸困難等狀況。」欣成診所院長陳彥成醫師則表示，很多因素都會誘發AKI，「例如心血管疾病或化療藥物過量等。」因此越早診斷出病因並對症下藥，病人康復的機率就越高。 團隊將系統設置於病床旁，讓醫院只需要一台電腦就能操作所有病床的系統。　圖／陳亮甫提供該系統藉由電子拉力秤上的尿袋來收集病人的尿液後，將每個小時的重量回傳至裝置中，並收集並儲存資料後，針對最近30個小時的尿量變化進行分析。團隊特意採用深度學習訓練系統，讓模型抓取數值差異變化和分析後，開始推測接下來六小時內發生AKI的風險，若尿少狀況持續超過12小時，系統會透過Line通知住院醫師及護理師，讓醫護人員儘早治療。 此圖為AKI緊急通報結果。預測出AKI情形發生，系統會自動傳訊息到醫院的群組通知醫護人員。　圖／陳亮甫提供深度學習是人工智慧的一種方法，可指導電腦處理資料，包括識別圖片、文字、聲音和其他資料的複雜模式，藉此產生更精準的洞察和預測。而此系統也運用深度學習模型，分別是以卷積神經網路（Convolutional neural network，簡稱CNN）用作分析並抓取數值特徵，以及讓長短期記憶網絡（Long short-term memory，簡稱LSTM）負責推測未來的數值變化。雲科大電子工程系學生陳亮甫説：「雖然LSTM也能做到分析和預測，但是結合CNN可以更有效、更精確。」他表示，團隊訓練出來的模型準確率達到99％。雖然這套系統可以檢測急性腎衰竭的風險，但陳亮甫認為現在以尿液重量為標準的模型還不夠精準，「如果能獲取每小時的肌酸酐數值，可以讓模型的預測更加準確。」肌酸酐是由肌肉代謝產生的廢物，只能透過抽血檢測，若肌酸酐偏高，也代表腎臟功能衰退，因此團隊希望未來能朝向此方向改善。陳彥成建議：「這套系統可讓第一線醫療人員作為治療的參考，有望減少人力成本。」若要居家照顧及安養機構使用，則較適合應用在高風險的病人。 圖為這套系統的實作流程圖，系統從前30小時的數值推測後六小時發生AKI的風險。　圖／陳亮甫提供

由左至右分別為團隊成員邱世宏、劉沛勳、楊奕炫、廖祥任、陳玟伃、霧峰農工電子科老師洪睿懌、頒獎人和指導老師張傳旺。　圖／書法大師團隊提供【記者何予綜合報導】「現在的年輕人很少寫字，都是透過電腦打字。」為推廣漢字之美並帶動書寫，勤益科技大學資訊工程系「書法大師」師生團隊，開發「空中揮毫書法生成系統」，透過模擬真實手寫狀態生成獨一無二的字，同時解決商用字體的版權問題。此系統在第四屆大手攜小手智慧創新應用競賽獲得冠軍。空中揮毫書法生成系統由「空中手寫辨識」和「漢字書法生成」兩部分組成。首先空中手寫辨識會利用MediaPipe（註一）手部追蹤模型，建立手部21個關節點，藉捕捉節點位置的改變，追蹤畫面中手部在空中揮動的軌跡圖形。接著，再由書法生成系統，將描繪出的圖形生成出具有書法風格的字型，「不用準備毛筆、宣紙、墨汁，透過電腦運算就能寫出書法字。」團隊成員楊奕炫補充。註一：MediaPipe 是一項多媒體機器學習模型應用框架，透過MediaPipe可以達到手部追蹤、人臉檢測或物體檢測等功能。 使用者在空中比劃出字型後，選擇想要生成的書法風格，便能夠將手寫軌跡生成出該風格的文字圖檔。　圖／書法大師團隊提供團隊透過生成對抗網路（Generative Adversarial Network，GAN）（註二）訓練「漢字書法生成」系統。楊奕炫以仿冒者和鑑別者作為比喻說明，團隊將書畫字帖作為資料給機器學習後，仿冒者會仿冒出類似的圖像，鑑別者則會鑑別仿冒圖和真實字帖的差異，「所以兩個網路一直對抗，就會讓模型成長得越好。」註二：生成對抗網路是深度學習中與人工神經網路相關的一項應用。相互對抗的生成網路與鑑別網路，可以大幅減少機器學習時需要的資料量。使用者只需對鏡頭書寫後選擇想要的字體，系統便會依手寫軌跡生成該風格字型。楊奕炫解釋，系統不會辨識手寫軌跡是什麼字，而是直接將圖轉換成圖，手寫字經過圖像編碼器後，會慢慢提取圖像特徵，經過圖像解碼器，一步步生成出書法風格的字型。 空中揮毫書法生成系統操作介面，使用者只需自備帶有攝影鏡頭的電腦，便可以在螢幕上看到描繪的字型和生成的結果。　圖／書法大師團隊提供「我們比較想解決的是商用字型，很多字型都要花高額的版權費。」指導老師張傳旺表示，將來此系統開放大眾免費使用，能提供設計師做出具有個人風格的字。因海報設計等製圖需求，而曾經購買商用字型的洪振嘉表示，在設計時為達到清晰傳遞資訊的考量，較少使用手寫風格的字體，即使使用也會為統一整體視覺，選擇每個字型樣式都經過精準設計的字體。「它固然是一個很好的嘗試、創新，但它不會改變字體製作、字體販賣的大環境。」洪振嘉說。張傳旺坦言：「觀眾對著鏡頭比劃，螢幕上就會出現，當然是娛樂效果比較大。」但他也表示，目前技術可以結合其他輸入方式，例如使用手寫板，或者直接將文字拍照上傳系統，便能有效率地生成字串，應用在製作春聯等用途。系統目前已可產出七種不同的書法字型，團隊未來將持續訓練系統，擴展應用範圍。

【記者張倩怡綜合報導】不論是平時午餐要吃什麼，或是出外旅行該品嘗哪些美食，皆為不少人的煩惱。國立雲林科技大學工業工程與管理系學生團隊研發「基於生成對抗網路之適地性美食推薦系統」，能夠按照使用者的所在地、用餐時間、預算等條件，個人化地推薦適合的美食。此發明獲得「2022韓國首爾國際發明展」金牌。台灣餐廳選擇眾多，路邊攤、小吃或老店琳琅滿目，但現有的美食推薦程式，大多依靠用戶的瀏覽記錄、搜索關鍵字等資訊，而新用戶卻會因無歷史記錄，導致系統無法進行推薦。團隊成員賴睿涵表示，當今的系統時常因資料缺漏而無法進行客製化推薦，「因為傳統演算法是找跟你相似的使用者來推薦給你，可是使用者不可能每一個商品都有瀏覽過。」團隊以美食二選一的小遊戲收集使用者喜好，再利用生成對抗網路（註）讓AI自主學習，並生成虛擬數據比對真實樣本，透過重複訓練使AI生成的結果盡可能接近使用者喜好，「我們給它資料集去學習，然後進而去產生出那些我們希望它產生出來的資料。」團隊成員詹宜諠補充。當完成訓練後，不論有無歷史記錄，使用者只需直接輸入個人條件，如性別、年齡、預算等資料，AI就可以按所在地直接進行個人化推薦。註：生成對抗網路屬於機器自主學習的技術，由鑑別網路與生成網路組成。生成網路會隨機取樣並模仿真實數據產生樣本，盡可能地欺騙鑑別網路；鑑別網路則為真實的樣本，需從真實樣本中盡可能分辨生成網路所產生的虛擬數據。生成對抗網路透過兩者相互對抗產生結果。除了以二選一小遊戲收集數據作訓練，團隊也計劃透過使用者的回饋，回報最終選擇的餐廳以及推薦結果是否實用。賴睿涵表示，若系統產品化後和店家合作，店家可以選擇付費獲得分析後的使用者數據，「例如喜歡這家店的可能有80%是女性，然後20%是男性。」他進一步說明，店家可以藉此了解自身的客群，並制定針對性的營銷策略，使此系統能實現商業化。經營美食帳號的沈采蓁表示，自己找餐廳時不曾使用美食推薦程式，而是參考社交平台推薦的美食帳號，並上網搜尋店家的介紹和評論，每次都需經許多步驟。因此，他相當認同系統的實用性，也建議團隊可加入更多的考量細節，「例如喜歡吃麵食、不吃辣、吃素等來強化搜索結果，同時進行更精確的系統推薦。」

【記者張佳琪新北報導】數位時代來臨，大眾的觀影體驗不再受限於視覺與聽覺。淡江大學電機工程學系副教授周建興指導該系學生許哲儒，研發居家4D觀影裝置「感SENSE」，外觀如同喇叭，只消將其連接電腦，看影片時便能隨場景變換體驗暖、涼、熱、潤、味、震等不同感受。此裝置於3日獲得「2019第24屆大專院校資訊應用服務創新競賽資訊應用組五」第三名。 「感SENSE」是桌上型立體裝置，包含以深度學習（註）打造能夠辨別影像物件的程式軟體，和給予觀影者觸覺、味覺的回饋硬體。以3D列印的六個白色圓筒及兩個半球形底座為外殼，內部包含會發熱的「夜光爬蟲燈」、「冷暖風扇」、製作水霧的「超音波震盪片」，以及「共振式喇叭」。程式首先辨識影片包含的物件，而後根據結果釋出水霧、香氛、啟動風扇或開啟照明等，加深使用者在觀影時的感受。 「感SENSE」回饋裝置，由上至下內裝素材分別為：夜光爬蟲燈、超音波震盪片以及冷、暖風扇，底下半球形則是共振式喇叭。　圖／張佳琪攝註：深度學習為人工智能（Artificial Intelligence, AI）的分支，程式分析資料後建立模型，最終給予使用者需要的答案。其中，共振式喇叭能夠產生震動，利用吸附物品便能產生震動的特性，將其安設在桌上便能發出極大震動與音效。許哲儒表示，他選擇較大瓦數的共振式喇叭，以得到較大的震動效果，他使用課桌椅測試，搖晃的程度大到超乎想像。現有提升觀影體驗的技術包括虛擬實境（Virtual Reality, VR）及配有4D裝置的電影院，但目前VR設備昂貴，且仍是針對視覺升級。因此，許哲儒往觸覺與味覺發想，研發「感SENSE」，達到在家就能觀賞4D電影的效果，他舉例，影片中出現飛機時，風扇就會轉動，而畫面出現水時裝置就會釋放水霧。 當畫面場景為樹或森林時，裝置藉由超音波震盪片釋出精油，讓觀影者彷彿置身其中。　圖／張佳琪攝許哲儒說：「因為就讀比較偏重硬體學習的科系，平常較少接觸軟體。」因此軟體在製作的過程中嘗試比較多次。周建興則表示，設計上需要考量外觀、功能、尺寸及成本，融合各項條件是此次的挑戰。 影片中出現火焰的場景時，「感SENSE」會啟動最上方燈具，讓觀影者體驗有如置身火焰旁的感覺。　圖／張佳琪攝 「感SENSE」的成本大約為高階電競滑鼠的價格，許哲儒說：「此次發明過程將許多現成的材料拆除、組合。」目前仍在測試階段，未來若大量生產，成本將會降低。周建興提到，未來可能利用AI技術更精準地分析電影的場景，讓硬體裝置啟動的時機更為精準。 試用者、淡江電機工程學系許庭展則分享，自己曾有觀看4D電影的經驗，而「感SENSE」不用到電影院就能體驗相似的觀影感受，並對此裝置的水霧體驗特別印象深刻。