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老年人玩嚴肅遊戲的心率變異性和遊戲表現分析

為了解決R remove all package的問題，作者柯思敏 這樣論述：

隨著老年人比例的增加，關注高齡者的疾病也在增加。認知能力下降是老年人群最關心的問題之一。嚴肅遊戲已被運用在老年人照護上面，例如物理治療、認知訓練和情緒管理。已有科學證據顯示認知和自主神經系統(Autonomic Nervous System, ANS)之間有相關性。因為自主神經系統可調控心跳速率，因此心跳變異率(Heart rate variability, HRV)已經成為偵測ANS活動的指標。　　本研究的目的為探討正常和輕度認知功能障礙(Mild Cognitive Impairment, MCI)老年人，在玩不同嚴肅遊戲時心跳變異率的變化。特定目標包括1)探討老年人在玩兩種嚴肅遊戲時心

跳變異率是否有顯著差異；2)探討正常與MCI老年人之心跳變異率是否有顯著差異;3)比較正常與MCI老年人之遊戲表現；4)運用機器學習技術，探討以心跳變異率和遊戲分數來分類正常與MCI之效果。本研究設計一可穿戴設備來測量心電圖，並利用數位訊號處理技術進行ECG訊號前處理。本研究共48位受測者參與實驗，正常組共24位，MCI組共24位。受試者通過以下實驗流程：休息3分鐘（休息1），玩認知能力遊戲（遊戲1），再休息3分鐘（休息2），然後玩兩個反應時間遊戲（遊戲2和3）。提取了十個HRV特徵，包括時域、非線性和頻域的特徵。　　統計結果顯示，兩種嚴肅遊戲的HRV有明顯的差異，由此可以得出結論，遊戲類型對

ANS反應頗有影響。然而，認知正常和MCI之受試者之間的 HRV沒有明顯的差異，此遊戲種類和認知狀態之間沒有顯著的交互作用。但從受試者玩不同嚴肅遊戲的表現來看，正常組和MCI組之間有顯著的差異。利用Tree-based pipeline optimization tool（TPOT）生成機器學習管道進行分類結果顯示:1)若只使用HRV特徵來分類，正確率只有68.75%;2)使用遊戲性能特徵來分類，正確率為83.33%;3)使用HRV和遊戲性能特徵來分類，正確率為 81.20%。這些結果顯示HRV有可能用於檢測輕度認知障礙，但遊戲性能可以產生更好的準確性。因此，嚴肅遊戲有可能用於評估老年人的認知

能力下降。在未來研究上，需要更多的樣本數和其他的嚴肅遊戲來驗證本研究的發現，遊戲介面的設計和美學也可能會影響人們的ANS反應，其他測量方法如光體積描記術、腦波圖、肌電圖和皮電活動亦可被用探討ANS的活動。

一個發光二極體導線架去膠製程良率預測之實證研究

為了解決R remove all package的問題，作者潘毓麟 這樣論述：

導線架是屬於半導體封裝業三大原料中重要的材料之一，本研究以發光二極體導線架生產製造過程的去膠製程良率預測進行探討，去膠製程是為了解決導線架在封膠製程後，將產生多餘的殘膠去除，以利於後續電鍍製程作業，在發光二極體導線架製程裡擁有承先啟後的作用，因此可知其重要性。良率預測對於製造業營運影響深遠，良率是決定公司能否獲利的關鍵指標，面對各家公司技術不斷提升、產品不斷推陳出新，市場的快速變化，產品交期越來越短，受制製程瓶頸及機台設備作業極限等生產條件上的限制下，估計產品未來良率，利於快速因應良率其變化進行決策及補救。 本研究提出以一個機器學習預測模型支援向量回歸(Support vector r

egression, SVR)以及四個深度學習預測模型長短期記憶神經網路(Long Short-Term Memory, LSTM)、門閘遞迴單元網路(Gated Recurrent Unit, GRU)、雙向長短期記憶神經網路(Bidirectional long Short-Term Memory, Bi-LSTM)、雙向門閘遞迴單元網路(Bidirectional gated Recurrent Unit, Bi-GRU)來預測去膠製程良率，收集歷年產品缺點、參數等變數，整理出影響的因素做為作為實驗資料集，實驗資料集分成訓練集及測試集，分別由五個預測模型來進行實驗，根據相同參數組合，觀察

不同模型對於預測效果之影響，以評估指標平均絕對誤差(Mean Absolute error, MAE) and 均方根誤差(Root Mean Squared error, RMSE)作為判斷模型標準，最後本實驗得出SVR模型預測效果為最佳。