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    低溫電漿處理之多晶氧化錫通道結構於薄膜電晶體及光偵測器之研究
    (2016) 陳柏維; Chen, Po-Wei
    本研究使用磁控濺鍍製作P型氧化亞錫通道層，並透過改變環境退火氣體、退火溫度和退火時間，來改善氧化亞錫通道層品質，以期得較佳的氧化亞錫通道特性。此最佳化後的P型氧化亞錫薄膜電晶體特性，其臨界電壓為-0.83 V，載子遷移率為5.4 cm2/Vs，開關電流比為1.24×104。為了進一步提升P型氧化亞錫薄膜電晶體特性，我們同步使用了低溫氟電漿來改質P型氧化亞錫薄膜品質，透過氟原子對氧化錫通道層進行缺陷修補。經實驗結果證明，與無氟電漿改質的電晶體特性相比，經過低溫氟電漿改質處理之氧化亞錫電晶體元件，其開關電流比，有效改善了1個多數量級以上，可達到7.7x105。另一方面，我們也使用了氧電漿改質氧化亞錫薄膜，探討不同電漿源氣體對氧化亞錫通道層的影響。經200瓦氧電漿改質條件下，可改變通道氧化亞錫中得錫氧比，得到一個富氧型的N型二氧化錫通道。其電晶體元件特性所量測而得的臨界電壓為-1.49 V，載子遷移率可高達30 cm2/Vs，且開關電流比為7.8x103。此外，我們也探討了氧化錫電晶體的照光特性，實驗結果也發現其光響應行為與通道極性有高度相關性。P型氧化亞錫薄膜電晶體在可見光紅、綠、藍三波長下具有明顯光電流響應行為，而N型二氧化錫薄膜電晶體則僅對短波長藍光有較明顯的反應。此高靈敏性且高選擇比的光響應特性，未來將有機會整合應用於光偵測器產品上。
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    利用機器學習填補遺漏值的比較與研究
    (2022) 陳柏瑋; Chen, Po-Wei
    本研究主要探討具有遺漏值的數據通過多種機器學習方法填補後之比較。遺漏值的填補是進行資料分析的重要過程，若隨意刪除或簡易替換，可能會導致後續的統計分析出現重大偏差，因此，在可用的填補方法中進行有效的選擇至關重要。我們利用近期熱門的機器學習填補法 K-鄰近算法 (K-Nearest Neighbor)、鏈式方程多重填補法 (Multivariate Imputation by Chained Equations) 及缺失森林 (MissForest) 等三種方法進行了模擬研究。在各種隨機遺漏設置下，當數據是完全續、完全類別或混合型數據集時，以評估每種方法的各自結果，結果表明，利用缺失森林 (MissForest) 方法來對資料進行填補時，其正規化方根均差 (NRMSE) 或是類別錯誤率 (PFC) 都有著最好的表現。我們還將三種方法應用於幾個實徵數據集上，結果顯示缺失森林皆優於其他兩種機器學習填補法。