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運用深度學習與心律變異建立慢性阻塞性肺病預測模型

為了解決Eclipse Cross 2022 P的問題，作者黃祥原 這樣論述：

慢性阻塞性肺病(Chronic Obstructive Pulmonary Disease,COPD)已成為全世界所關注的慢性疾病之一，依據台灣衛服部2020年統計顯示為台灣十大死因排名第八。初期症狀不明顯，導致多數人對病識感不足，錯過就診的黃金時間。慢性阻塞性肺病其臨床特徵為呼吸困難、咳嗽、有痰、胸悶、易喘，而延伸的醫療照護費用對於社會及家庭都是一項艱鉅的負擔。而本研究採用心律變異指標數據並建立深度學習之預測模型，用以便利篩檢慢性阻塞性肺病，藉此輔助醫師在臨床診斷及治療之參考。且應用美國睡眠心臟健康研究資料庫(Sleep Heart Health Study,SHHS)針對COPD篩選出4

83名受測者，其中患有COPD者為38名，未患有COPD者445名，其應用受測者在連續時間監測之多導睡眠圖(PSG)中擷取其心電圖進行心律變異分析，形成時間序列資料，並將分析得出之心律變異指標進行資料預處理，且應用深度學習建構預測模型。而慢性阻塞性肺病預測模型，其預測模型共有兩類，分別為一維卷積神經網路(1D CNN)模型及一維卷積神經網路(1D CNN)結合長短期記憶網路(1D CNN-LSTM)模型，並比較其績效表現。研究結果顯示1D CNN模型績效之AUC為0.877，而1D CNN-LSTM模型績效之AUC為0.965，是最適的預測模型。

應用於智慧農業之輕量化物件偵測神經網路設計

為了解決Eclipse Cross 2022 P的問題，作者程垣維 這樣論述：

近年來，隨著物聯網和AI深度學習的技術蓬勃發展，使得物與物之間的通訊越來越容易，以及影像資料越來越豐富。應用在智慧農業上，透過感測器來遠端監控農作物的資訊，以及攝像頭來檢測葉片的生長健康狀態，有效提升農業的生產力及品質。然而，大部分的物件偵測演算法，像是YOLOv4神經網路架構，在準確率方面能夠達到很高的水準，但是架構參數量過於龐大，導致部署在邊緣運算設備上無法即時處理。為了解決這個問題，本論文目的是將架構輕量化，並且在準確率和檢測速度之間有很好的權衡，於是將輕量級神經網路MobileNetv3取代原本的骨幹神經網路，以及利用深度可分離卷積使架構更加輕量化，因此本論文提出了不同寬度的Mobi

leNetv3-YOLOv4架構，來檢測柑橘葉片病狀。實驗結果顯示，與YOLOv4架構相較之下，最輕量的MobileNetv3-YOLOv4架構，參數量可減少5.65倍，FPS(Frame per second)為29.48，每秒增加38.14%幀數，準確率為97.74%，調寬後的MobileNetv3-YOLOv4-width1.4架構為效益最高的架構，參數量可減少4.55倍，FPS為28.87，準確率提升至98.84%，準確率最高的MobileNetv3-YOLOv4-width1.8架構，參數量可減少3.65倍，FPS為27.91，準確率達到99.65%。另外透過MQTT物聯網傳輸協議可

有效管理各個農場所關注的內容，以及負責將設備與設備之間的訊息傳輸。