科技與工程學院

Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/5

沿革

科技與工程學院(原名為科技學院)於87學年度成立,其目標除致力於科技與工程教育師資培育外,亦積極培育與科技產業有關之工程及管理專業人才。學院成立之初在原有之工業教育學系、工業科技教育學系、圖文傳播學系等三系下,自91學年度增設「機電科技研究所」,該所於93學年度起設立學士班並更名為「機電科技學系」。本學院於93學年度亦增設「應用電子科技研究所」,並於96學年度合併工教系電機電子組成立「應用電子科技學系」。此外,「工業科技教育學系」於98學年度更名為「科技應用與人力資源發展學系」朝向培育科技產業之人力資源專才。之後,本院為配合本校轉型之規劃,增加學生於科技與工程產業職場的競爭,本院之「機電科技學系」與「應用電子科技學系」逐漸朝工程技術發展,兩系並於103學年度起分別更名為「機電工程學系」及「電機工程學系」。同年,本學院名稱亦由原「科技學院」更名為「科技與工程學院」。至此,本院發展之重點涵蓋教育(技職教育/科技教育/工程教育)、科技及工程等三大領域,並定位為以技術為本位之應用型學院。

107學年度,為配合本校轉型規劃,「光電科技研究所」由原隸屬於理學院改為隸屬本(科技與工程)學院,另增設2學程,分別為「車輛與能源工程學士學位學程」及「光電工程學士學位學程」。

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    基於半監督式骨架動作辨識模型之圖資料增強方法
    (2023) 黃弘智; Huang, Hung-Chih
    近年來,基於骨架資訊之骨架動作辨識在圖卷積架構的導入下獲得顯著的效能提升。不同於傳統RGB影像動作辨識,骨架動作辨識的輸入資料為人體的關節點資訊,這種輸入資料的特點為不易受到現實中的背景雜訊影響,進而取得更有效率及精確性的動作辨識結果。然而,製作人體關節點的資料需要大量人力資源,這導致在現實應用環境中缺少標註樣本資料進行訓練。另外,採用預訓練好的模型亦需要花費相當的時間成本進行參數調整,成為應用的一個瓶頸。為此,本研究中我們提出多種骨架動作資料的資料強化方法以解決少量標註資料的問題,並結合半監督學習策略有效利用未標註樣本,進而提高骨架動作辨識模型在少量標註資料環境下的辨識能力。我們提出的資料強化方法能在低成本的額外運算下,有效提高資料的多樣性,使模型可以提取更多不同的特徵資訊。在半監督學習策略中,我們採用兩種強度不同的資料增強方法作為輸入,透過計算經不同強化方法產生的辨識結果之相似度作為損失函數以強化模型對於辨識結果的一致性,並期望模型可以學習更多關於辨識決策的有效資訊。此外,我們還透過調整非標註資料加入網路訓練的時間點,在確保準確率的同時,也顯著地降低了模型訓練所需時間。實驗結果顯示,我們提出的架構在NTU RGB+D大型資料集的低資料環境實驗中,達到了84.16%的準確率,相較於原始方法的77.5%的準確率,提升了6.66%;研究結果表明我們所提出之方法在少量標註資料的情況下可以有效提升模型之辨識準確率及泛化能力,為解決實際應用中資料稀缺和降低模型的調整成本問題中提供一個有效的解決方案。