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基於時序多模態資料用於疼痛强度辨識的混合深度神經網路

為了解決科技展 2023的問題，作者周靈風 這樣論述：

疼痛表情是衡量急診患者當下情況的一項重要指標。準確且有效的辨識疼痛強度，使醫護人員能夠以適當且準確得對待不同緊急程度的病患。自動疼痛識別系統可以降低成本及減輕人力短缺的問題，隨著深度神經網路發展，這些基於深度學習與電腦視覺的方法提供了自動化疼痛判斷的潛在解決方案在傳統的識別方法中傾向於基於單個幀來提取特徵，因爲沒有考慮整段影片中幀與幀之間的關聯，這可能導致不夠準確的預測。此外也與其他使用傳統常規的循環神經網絡的疼痛強度識別方法不同，在此篇論文中，我們建議不可以在訓練神經網路的過程中僅僅使用從臉部提取的特徵，由於不同程度的疼痛之間差距比較細微，因此更需要設計一個能夠專注於面部細節的神經網路來辨

識各種強度不一的疼痛。我們的研究首先提取基於主動外觀模型演算法搜尋到的患者臉部的關鍵點，然後將預處理過的面部依次輸入到定制的帶有專注功能的殘差捲積神經網絡(CNN)中，將每個臉部的動作單元(Action Units)輸入另一個密集連接的捲積網路學習對應的特徵。我們將從捲積網路中提取到的特徵和先前的臉部關鍵點相連結作爲一個組合，並將整個一組時序影片對應的這些組合連接到Transformer序列神經網路，以預測不同等級的疼痛的強度水準。我們提供的方法在UNBC-McMaster肩膀疼痛資料數據集上達到了86.5% 準確率的表現，優於目前其他的同領域的相關方法。本文首先提出了一種結合關鍵點和動作單元

與原始圖像特徵的作爲輸入序列，並使用兩個不同的特製的捲積神經網路及一個序列神經網路用於不同疼痛強度判斷的方法。

純網銀競爭策略及競爭效應之研究

為了解決科技展 2023的問題，作者廖乃萱 這樣論述：

行政院金融監督管理委員會在2019年7月30日宣布開放純網銀設立。本研究想探討3家申設的純網銀，包含將來銀行、連線銀行(LINE Bank)、樂天國際銀行的競爭策略以及對其他銀行帶來的競爭效應。本研究先探索英國、韓國、日本等國外純網銀案例，以作為臺灣純網銀的分析借鏡，繼從其中選取Monzo Bank作為後續命題分析的研究標竿。研究方法採用SWOT分析、SWOT策略結構分析、商業模式分析，結合文獻洞見形成命題研究，分析臺灣純網銀的競爭策略，以Monzo Bank的五大命題思維為基礎，演繹臺灣3家純網銀之策略命題：便利性命題、個人化服務模式命題、安全性命題、目標客群命題、籌資命題；最後，推論臺灣

各家純網銀的競爭策略。為振興整體金融產業，政府期待純網銀的參與競爭，能夠刺激既有本土銀行帶來鯰魚效應。本研究接續分析凱基銀行、台新銀行、王道銀行、永豐銀行、遠東商銀在面對純網銀的競爭，採取的金融產品創新和因應策略。本研究主要貢獻在運用研究方法於純網銀的競爭策略分析，期能帶給純網銀及競爭業者參考方針，足以在知己知彼的兢爭環境中，服務於市場中的消費大眾。關鍵詞: 純網銀、SWOT策略結構分析、商業模式分析、競爭策略、競爭效應