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Recent Submissions
Comparing the Research Landscapes of Two Educational Research Institutions in Asia: A Preliminary Analysis of Journal Submissions, Author Keywords, and ERIC Categories
(A-LIEP2023: The 11th Asia-Pacific Library and Information Education and Practice (A-LIEP) Conference, 2023-12) Sun Guangyuan; Shun-hong Sie
Background. Educational research landscapes are dynamic, influencing institutional strategies and collaboration opportunities. This study examined the research paper publishing patterns at the National Institute of Education (NIE), Singapore, and the National Taiwan Normal University (NTNU), aiming to discern shared and unique research interests.
Method. Using bibliometric techniques, we analyzed 3,403 bibliographic records downloaded from the Web of Science (WoS) Core Collection linked to the category ‘Education/Educational Research’. Our multi-pronged approach involved: 1. Descriptive statistics of journal submissions (1987-2022); 2. Qualitative analysis of the top 10 shared keywords across all years; 3. Classification of 342 papers from 2020-2022 using Education Resources Information Center (ERIC) thesaurus.
Results. Both institutions have seen growth in research outputs, aligning with global trends. NIE displays greater publishing diversity, while NTNU has a concentrated approach to specific journals. Both institutions share an emphasis on the nexus of education and technology, yet possess distinct journal preferences suggesting collaboration opportunities and differing priorities. Although their keyword usage mirrors global educational themes, regional deviations such as the underemphasis on "Human Capital" and "Gender" are apparent. As per ERIC categories, both prioritize "Classroom Perspectives": NIE showcasing a more specialized approach and NTNU displaying varied interests.
Implications. Collectively, these findings underscore that while NIE and NTNU resonate with global research trends, they also carve unique research paths shaped by their specific socio-cultural and institutional contexts.
針對長尾視覺辨識之自適應目標增強策略
(2025) 范哲瑋; Fan, Che-Wei
監督學習中的長尾問題是由於現實世界資料集中固有的不平衡性所引起的，其中少數幾個類別或樣本佔據了資料分佈的大部分，而大多數類別（「尾部」）則擁有顯著較少的樣本。這個問題對傳統的監督學習算法構成了挑戰，因為這些算法通常優先優化在頻繁（頭部）類別上的表現，而犧牲了在罕見（尾部）類別上的表現。在近期提出的方法中，資料增強技術如 MixUp 和 CutMix 被廣泛應用於解決長尾問題。MixUp 通過對兩張影像進行插值，而 CutMix 則將一張影像的剪切區域貼到另一張影像上，從而合成更多樣化的訓練樣本。然而，據我們所知，目前尚無研究明確探討應該配對或結合哪些影像來達到最佳效果。為了解決這個挑戰，本研究提出了一種名為特徵感知分數選擇 (Feature-Aware Score-Based Selection, FASS) 的新策略。在應用 MixUp 或 CutMix 之前，FASS 根據影像的特徵表現動態選擇並配對影像。與傳統增強方法主要著重於增強少數類別樣本不同，FASS 動態識別與特徵相關的目標類別，以提升模型區分相似特徵的能力。當 FASS 與其他先進方法結合時，在 CIFAR-100 和 ImageNet-LT 等基準資料集上，FASS 展現出卓越的性能，達到了最新的最佳表現。
具環境感知能力的彩色電子紙前光調控
(2025) 陳灝; Chen, Hao
本研究旨在針對電泳式顯示器，改良現有之前光模組，結合環境光感測器以獲取環境光資訊，達成自動調整前光亮度以及色溫，並且針對顯示影像作色溫之補償以校正色偏。為達成上述目標，本研究建置一套嵌入式系統方法：採用發光二極體及導光板之前光架構與低功耗微控制器，搭配經校正之環境光感測器，先以對數域回歸估測照度，與透過係數最佳化等方式估測環境相對色溫；再依照照度分段策略與倒數色溫線性混光原理，並以查表方式連續調節前光亮度與色溫；同時在影像處理流程中，以固定參考白點實作色適應轉換以進行白點對應與色溫補償；最後以標準色卡、照度計與分光式色度計進行系統校正與驗證。實驗結果顯示，本系統可於多種環境光源下維持彩色電子紙的亮度、色溫與色域一致性，為未來低功耗、彩色顯示電子書閱讀器提供高可行性的硬體整合方案。
針對心電圖資料不平衡之分類模型設計
(2025) 李政軒; Li, Zheng-Xuan
本研究旨在探討運用深度學習技術於心電圖（ECG）訊號分類的應用潛力，以協助提升心律異常的辨識能力與早期診斷準確性。研究中提出一種基於一維殘差網路（1D ResNet-18）之模型架構，並整合卷積區塊注意力模組（CBAM）與輔助分類器（Auxiliary Classifier），以強化模型對 ECG 特徵的表達與判別能力。此架構源自電腦視覺任務，經調整後應用於一維生理訊號的分類工作，展現良好的適應性。資料處理方面採用 ADASYN 技術處理類別不平衡問題，並輔以資料增強策略以提升模型穩定性與泛化能力。模型於 MIT-BIH 公開資料集中進行驗證，結果顯示其分類表現優於傳統方法，特別是在多類別訊號辨識上具備一定的穩定性與準確性。綜合研究結果，顯示本模型結合注意力機制、輔助分類設計與資料處理策略後，能有效強化 ECG 訊號分類模型之應用能力，未來有望作為智慧健康照護輔助診斷系統的技術參考。
基於巨觀邊緣感知與對比圖分析的高動態範圍成像
(2025) 鄭翔元; Cheng, Hsiang-Yuan
本研究主要探討高動態範圍影像處理中，在極端光照條件下的影像主體重建與色調映射問題。當畫面遭遇強烈背光、低光源或大面積背景干擾時，傳統的影像處理方法經常無法有效地凸顯主體，且在壓縮動態範圍過程中容易造成細節喪失與色彩失真。本研究針對上述問題，提出一套考慮巨集邊緣資訊的影像處理方法，結合全域與區域對比度評估，透過調整適合的色調映射曲線，使暗部細節清晰且避免亮部過曝。此外，研究中亦針對色彩還原問題，於色彩轉換過程中引入色域映射模型的補償機制，有效避免傳統方法常見的色相偏移與飽和失真現象。本論文透過實驗驗證所提出方法的有效性，並經由業界常見的客觀指標評估其在亮度、色彩準確性與視覺對比度上的改善效果，期望能提供未來影像訊號處理系統設計的重要參考。