學位論文
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Item 基於 SwinTransformer 及深度學習網路之高光譜影像融合(2023) 李沃晏; Li, Wo-Yen高光譜影像(Hyperspectral Image)以及多光譜影像(Multispectral Image)融合常被用來解決高光譜影像問題，旨在融合低解析度高光譜影像(LRHSI)以及高解析度多光譜影像(HRMSI)，是目前最常見的方法之一，通常高光譜影像的空間解析度較低，且直接取得高解析度之高光譜影像具有高昂的成本，而透過融合獲取高解析度高光譜影像是一種經濟實惠的方法。在影像處理領域融合方法是一種關鍵技術，因為高解析高光譜影像很好的促進了遠程材料辨識及分類任務，從而在衛星遙感領域獲得很大的關注。在衛星遙感領域很少有人嘗試使用Transformer，而Transformer在很多高級視覺任務中表現出驚人的成果，在本文中，我們提出了處理HSI/MSI融合任務的網路模型，基於SwinTansformer以及深度卷積網路(DCNN)之融合網路，稱為SwinDFN，SwinDFN由兩個部分組成：1)傳統卷積神經網路對HSI以及MSI影像初步融合，其中引入了Depthwise卷積技術來更有效地結合 HSI 和 MSI 之間的光譜響應函數以及對網路參數量做壓縮，2)具有殘差結構的SwinTansformer特徵提取模塊，來對影像特徵做增強，所提出之方法實現了基於規模較小的網路達到較好的HSI/MSI融合性能。Item 基於學習專注力發展自律學習機制提升網路學習成效(2012) 黃勝輝; Sheng-hui Huang由於科技迅速發展，網路學習已成為新的發展趨勢，透過網路學習可以營造一個不受時間與空間限制的學習環境，學習者可以依據自己的規劃，隨時隨地進行學習。而基於網路學習環境進行數位閱讀學習時，學習者常常需要進行自主學習，所以學習者個人的自律學習能力成為影響數位閱讀學習成效的關鍵因素。而在閱讀學習過程中，「注意力」為影響學習成效的關鍵因素，因此，如何讓學生在學習時能專注於課堂學習內容，是數位學習需要面對的挑戰。本研究針對輔助數位閱讀標註學習設計一基於注意力發展之自律學習機制，以提供閱讀學習者一個具自我學習管理的機制，以提升學習者的閱讀學習專注力，進而提昇閱讀學習成效。本研究以新北市某國中七年級四個班級合計126位學生為實驗對象，將其以班級為單位隨機分派為實驗組與控制組，實驗組學習者採用「具注意力為基礎之自律學習機制」支援線上閱讀標註學習；而控制組學習者則未採用「具注意力為基礎之自律學習機制」支援線上閱讀標註學習。結果顯示採用「具注意力為基礎之自律學習機制」，確實可以有效提升學習者線上英文閱讀標註學習的學習專注力及學習成效，並且本研究發現「具注意力為基礎之自律學習機制」對於提升女性學習者的線上英文閱讀標註學習專注力及學習成效，顯著優於男性學習者。此外，採用「具注意力為基礎之自律學習機制」支援線上英文閱讀標註學習的高自律能力實驗組學習者，其閱讀學習專注力與學習成效均優於低自律能力學習者。並且採用「具注意力為基礎之自律學習機制」支援線上英文閱讀標註學習的實驗組學習者的專注力與閱讀學習成效具有顯著正相關性，並且注意力可一定程度有效預測學習成效。