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基於階層式時間記憶模型的時序資料異常偵測

為了解決MINI z 漂移的問題，作者蕭光杰 這樣論述：

近年來因物聯網的蓬勃發展，時間序列類型的資料大幅增加，如何有效地在巨量的時序資料上偵測出異常就變的極為重要，在實務上(1)非監督式學習、(2)概念漂移的調整、(3)不需儲存大量資料，這三點對於處理巨量的時序資料有著關鍵性的效用，也因為這些需求，目前的非監督式時序資料異常偵測多偏向以統計為核心。階層式時間記憶(Hierarchical Temporal Memory，簡稱HTM)是一種模擬皮質神經元運作的模型，主要用途是預測時序上的資料，再加上統計方法(模型簡稱HTM AL)便能分析出資料中的異常，並且HTM模型符合實務上使用的三大需求，相比於單純統計方法對於序列的不敏感，HTM AL模型更適

合拿來處理時序資料。本研究提出了一種改善HTM AL(Hierarchical Temporal Memory Anomaly Likelihood)的模型，該模型在HTM AL模型的統計方法前加入一層時間步長處理機制，該機制是藉由設立閥值來區分出HTM計算的異常值中需要調整的點，而後經由目前調整點與前一個調整點間的時間步長來縮放異常值。此機制能有效地將序列上包含的模式資訊附加到異常值中，對於原有模型也不需要新添加過多的計算。當新異常值送入下一層統計方法做計算時，就不會忽略掉序列的模式資訊，讓最終的異常值能考量的更加全面。最後本研究也透過NAB(Numenta Anomaly Benchmar

k)來做驗證，證實該論文提出的新模型—HTM TSD(Hierarchical Temporal Memory Time Step Distribution)確實能降低原有HTM AL模型的誤、漏報情形，提升模型異常偵測能力，並勝過其他使用NAB驗證的方法。

以微電鍍法析鍍鎳鎢合金微結構並研究其在鹼性溶液電解產氫行為

為了解決MINI z 漂移的問題，作者李盈家 這樣論述：

本研究中使用微陽極導引電鍍(Microanode-guided electroplating, MAGE)來製造鎳鎢合金微結構。電鍍製程中改變鍍浴酸鹼值(6.0~7.5)與溫度(60 °C~75 °C)等條件對析鍍鎳鎢合金微結構表面形貌、化學組成、結晶構造、機械性質等之影響。表面形貌以冷場發射掃描式電子顯微鏡觀測，晶體構造以X光繞射儀分析。電鍍過程監測析鍍電流，並對產物秤重，以計算電流效率。結果顯示: 鍍浴pH 在7.5、溫度75 °C時，所產出的鎳鎢合金微結構具較平滑表面，鎢含量可達37 at.%。若以鎳鎢合金作為鹼性溶液電解產氫的陰極時，由於其氫還原的交換電流密度高、氫過壓低，因而成為當

前產氫的熱門陰極材料。本論文以MAGE所製造出來的鎳鎢合金微結構，以循環伏安法、計時電位法、Tafel極化分析法來檢測此合金在鹼性水溶液中的產氫表現。結果顯示:含37 at.% W的鎳鎢合金微結構，具有最大的交換電流密度(6.01  10-1 mA/cm2)，最小的Tafel slope (80 mV/dec)。計時電位法之結果顯示，含38 at.% W的合金微柱在1.0 M KOH溶液中，以定電流-300mA/cm2經過六小時的電解產氫，其電位始終維持在-0.30±0.07 V，並無明顯的漂移，顯示此材料相當穩定，是鹼性水溶液電解產氫及有潛力之候選材料。