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根基於礦池大小之收益與費用策略模擬研析-以比特幣系統為例

為了解決forwarder難做的問題，作者黃俊友 這樣論述：

　　區塊鏈的技術在近年來蓬勃發展，其中加密貨幣為受到許多使用者關注的區塊鏈應用，當前加密貨幣最普遍的發行機制為比特幣(Bitcoin)所採用的PoW工作量證明機制。伴隨著運算資源的大幅提升，挖礦難度已成長到非一般個體可負擔的程度，需仰賴加入礦池集結運算能力，而礦池之間的競爭也成為眾所矚目的焦點，在不同算力組合、獎勵分配機制等不同影響變數的情形，獲益模式也會有所不同。因此，探討礦工如何選擇礦池、礦池管理員如何調整手續費及相關變數之策略為一個重要的議題。　　本研究提出模擬挖礦之演算法，透過工作量證明機制設計抽球以模擬挖礦的過程，探討採用PoW機制之加密貨幣的影響因素，本研究提出之演算法分別為基於

挖礦機制之挖礦難度調整方法以及隨機分佈之回合批次算力競賽演算法，並透過此兩個演算法針對兩種類別，總計十二個實驗案例進行挖礦模擬。　　經過設計之模擬挖礦實驗後，本研究發現算力較大之礦池擁有更多彈性及空間提高手續費，增加礦池收益，並且對於算力的變動有較高的風險承受度。小礦池在算力上較為劣勢，必須透過調降手續費提升礦工收益，以增加礦工續留的意願，且在採用PPS獎勵分配機制的情形下，礦池收益較容易出現大幅變動，因此需承受的風險也較高。　　本研究之實務貢獻為提供礦工及礦池管理員做出合適選擇決策之參考依據，學術貢獻為探討在不同算力組合、手續費等配置之下，瞭解其對於PoW機制區塊鏈的影響，並且提供模擬挖礦之

演算法，作為未來相關研究之發展根基。

结合格拉姆角場與卷積神經網路應用於人類動作辨識

為了解決forwarder難做的問題，作者謝宛頤 這樣論述：

人類動作辨識(Human Activity Recognition, HAR)是使用感測器資料來預測人類的活動，在物聯網的進步和微機電系統的發達下，HAR在日常生活中的應用越來越普及，如手機、智慧手環都有內建能夠偵測身體的動作和狀態的感測器，可即時地預測使用者的活動。但因為感測器蒐集到的資料是具有時間序列性質的資料，其中的特徵值很難萃取，如果直接使用統計資料和深度學習的方式索取特徵，這樣會無法保留資料中時間序列的特質，本研究中使用感測器偵測到加速度值作為訓練資料，將原本多個一維的時間序列資料利用格拉姆角場(Gramian Angular Field, GAF)做二維的圖像轉換，GAF將原始感

測器資料的直角座標轉換為極座標的方式來保有時間序列資料的相關性和連續性，並以三軸資料合併轉為二維的方式做為資料的輸入，分類器使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)，可以自動的從圖像資料中萃取特徵值。本論文使用Actitracker的資料集，初步驗證，資料集經過GAF的方法與直接輸入CNN模型相比效能較為提升。