作為專案經理,我負責統籌跨領域團隊,結合統計方法與資訊視覺化,推動大規模健康數據分析。

我設計了直觀易用的分析平台,方便研究人員操作巨量健康數據。

我負責開發一個統一的雲端分析平台,支援跨平台的統計分析工具。

協助開發一個強大的公共衛生工具 - 「台灣傳染病標準化發生率地圖」系統。

參加由衛生福利部中央健康保險署舉辦之競賽,我們的作品「健康大富翁」獲得佳作。

我們將統計分析方法應用於醫療照護研究的巨量資訊分析,並將其模組化,以提升研究效率。

在電子計算中心工作期間,我主導了校務研究計畫的數據視覺化工作,建立了Power BI發布機制,為學校提供更清晰的校務分析。

我協助建置了完整的校務分析資料倉儲,為高教深耕計畫的績效檢視奠定了基礎。

在此期間,我也參與了與國家型教育數據庫的配合工作,為學校的數據分析和報告貢獻了力量。

我負責研究新科技技術運用於5G通訊,探索5G在各行業的應用前景。

我參與了經濟部科技研究發展專案,提供空氣品質監測感測融合與預測的解決方案。

我持續研發時空動態空污預測系統,以提高環境監測的精確度和預警能力。

5G強大的頻寬和低延遲特性,可支援4K/8K高清直播及多視角轉播,為球迷帶來身歷其境的沉浸式觀賽體驗。透過VR/AR等技術,觀眾可以置身於球場中央,親身感受球員的競技狀態和現場氣氛,大大增強了現場觀賽的臨場感。

5G毫秒級的超低延遲,可支援賽事現場和網上觀眾的即時互動,如現場投票、打分等功能,拉近了球員和球迷之間的距離,增強了運動賽事和電競比賽的現場感。觀眾可以即時參與比賽的過程,亦能夠享受沉浸式的觀賽體驗。

5G網絡支持海量連接設備,使得場館的智慧化管理水平有了質的提升。自動化的票務系統、智能照明、環境監控等功能的實現,大幅提升了場館的運營效率和球迷服務質量。AI和大數據分析技術的應用,也能為場館管理者提供數據支持,優化決策和資源配置。

5G提供高速數據傳輸，結合邊緣運算，實現極低延遲，適用於即時反饋應用如自動駕駛和工業自動化。

邊緣運算允許在本地處理數據，僅將需要傳輸的結果傳送回中央數據中心，節省了頻寬。

數據在邊緣處理，減少了傳輸過程中的風險，保護了機敏信息的安全性和隱私。

研究團隊採用卷積神經網絡(CNN)架構和遷移學習方法,開發出一套高度準確的分類和預測模型。該模型能有效分析患者的臨床影像數據,預測IVF治療的成功率。

由於不孕症個案數據稀缺,團隊運用圖像增強技術,平衡了訓練集中各類別樣本的數量,提高了模型的泛化能力。

研究結果顯示,該AI模型在不孕症預測任務上的準確率顯著高於台灣現有IVF療程的平均成功率。這為臨床應用提供了重要依據。