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酸性硫酸鹽排水對溪流生態之影響

為了解決魚類查詢app的問題，作者潘聖文 這樣論述：

硫是生物及環境最重要的元素之一，在生物體內強化細胞排出毒素，加強抵抗力；在自然界中也負責調節環境能量循環的氧化還原過程。全球大部分的硫元素都是以化合物的型態儲存在地層中，然而人為過度開發容易造成大量硫化物溶於水加速氧化；使得流域中的硫酸鹽濃度過度增加、水質變酸的問題產生，同時在無形中也影響水生生物，這些現象統稱硫酸鹽排水。本研究旨在於探討硫酸鹽排水對溪流生態的影響，針對長期排入硫酸鹽溫泉的八仙圳及南磺溪流域進行為期一年的水質分析及物種調查，並與未受排水影響的松溪流域比較之差異。分析結果顯示八仙圳因上游流域大量稀釋，水質不受硫酸鹽排水影響；南磺溪則受影響程度較大，解離的硫酸鹽濃度為松溪流域的七

倍之多；其他水質檢測結果也顯示南磺溪水體呈現明顯酸化(pH4.9±1.2)，部分流域水溫高於周圍環境5-10℃且導電度也都有顯著升高的現象。由於南磺溪水質嚴重受損，連帶造成物種組成之改變，流域僅剩高耐受污染的水棲昆蟲(如:搖蚊科)，其餘魚、蝦、貝、蟹類物種幾乎消失。根據香農及辛普森多樣性指數分析顯示松溪流域多樣性程度高、物種個體數分布也較為均勻，皆由高敏感度的生物及原生種組成，營養階層關係錯綜複雜；八仙圳流域環境受人為干擾，高階魚類物種組成改由外來種取代(如:吳郭魚)；南磺溪多樣性程度則為最低，且物種個體數差異大；科級生物指標(FBI)及生物監測工作組平均得分(ASPT)針對南磺溪的水棲昆蟲組

成進行流域健康程度評估，結果也均顯示為污染至嚴重污染等級；生物整合指標(IBI)則因南磺溪魚類物種消失導致數據過低而無法計算。藉由各項物種生態指標評估結果可知硫酸鹽溫泉排水不只對水質產生強烈影響，同時也對物種組成造成相當的危害。

利用卷積神經網路於台灣食用魚類辨識APP開發及應用之研究

為了解決魚類查詢app的問題，作者陳旻緒 這樣論述：

　　由於台灣市場魚類品種繁多，一般人要辨識非常不容易，詢問老闆可能會因為工作繁忙而被忽略且傳統市場大多以魚類的俗稱稱呼，就算知道名稱也不一定了解確切的學名來搜尋魚類的資訊，在價格方面因為害怕買貴，所以必須花費很多時間貨比三家。　　而隨著公開資料的興起與行動裝置辨識技術的成長，本研究提出一個基於Client-Server架構的魚類辨識與資料查詢APP，選取25種常見食用魚類影像作為實驗資料集並利用手機客戶端模型與伺服器模型的結合使用來達到不需連網也能運作的效果，辨識特徵方面分為傳統特徵與深度學習兩大類，傳統特徵使用LBP、Lab、HSV、HMMD，深度學習模型使用AlexNet、ResNet5

0、Inception-v4、DenseNet121進行特徵擷取與辨識，並進一步比較資料擴增前後在無裁切、手動裁切與橢圓裁切資料集的辨識效果，結果為擴增後資料集在任何特徵下皆比擴增前辨識率高且裁切資料集辨識率皆高於無裁切資料集，橢圓裁切版本資料集則是在傳統顏色特徵中有較大正面影響，最後以最高辨識率的Inception-v4為系統辨識模型並利用全連接層的輸出值取每一類門檻來實現未知類別的辨識。　　實驗結果顯示，整個APP使用流程從裁切到辨識結果平均可在4秒內完成，並利用獨立於訓練集不同的資料集做測試，平均辨識率可達96%且能拒絕約七成的非魚類影像。