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The State of Taiwan’s Birds 2O2O

為了解決monitoring中文的問題，作者Da-LiLin,ScottPursner,AllenLyu 這樣論述：

　　中文內容大要：     　　「2020 台灣鳥類國家報告」是針對常態出現在臺灣的所有鳥種，首次進行分布範圍、族群趨勢、威脅因素及保育狀態所做的評估報告。同時也是數以千計台灣鳥友努力的成果。這份報告的任務，是在國家的角度評估鳥類的生態需求，對於監測和保育工作來說，這是進一步理解台灣豐富生物多樣性的重要一大步。 　　英文內容大要：     　　The 2020 State of Taiwan's Birds Report is the first comprehensive assessment of the distribution, trends, threats t

o, and conservation status of the bird species that regularly occur in Taiwan. It is also the product of the efforts of thousands of Taiwanese birdwatchers. This work, as recognition of birds and their ecological needs at the national level, is a significant step towards a more comprehensive approac

h to the monitoring and conservation of Taiwan's rich biodiversity.

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考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決monitoring中文的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。

2020臺灣國家鳥類報告

為了解決monitoring中文的問題，作者林大利,呂翊維,潘森識 這樣論述：

　　中文內容大要：     　　「2020 台灣鳥類國家報告」是針對常態出現在臺灣的所有鳥種，首次進行分布範圍、族群趨勢、威脅因素及保育狀態所做的評估報告。同時也是數以千計台灣鳥友努力的成果。這份報告的任務，是在國家的角度評估鳥類的生態需求，對於監測和保育工作來說，這是進一步理解台灣豐富生物多樣性的重要一大步。 　　英文內容大要：     　　The 2020 State of Taiwan's Birds Report is the first comprehensive assessment of the distribution, trends, threats t

o, and conservation status of the bird species that regularly occur in Taiwan. It is also the product of the efforts of thousands of Taiwanese birdwatchers. This work, as recognition of birds and their ecological needs at the national level, is a significant step towards a more comprehensive approac

h to the monitoring and conservation of Taiwan's rich biodiversity.

光敏電阻結合光纖之傳感器在結構與土木工程的應用

為了解決monitoring中文的問題，作者龔慕萱 這樣論述：

近年來，隨著各種結構物的增加，土木研究方向逐漸由新建結構物轉變為對舊有結構物的加固與監測，也因此結構健康監測(Structural Health Monitoring, SHM)開始受到重視，各種不同的傳感器也開始受到研究。其中光纖作為傳感器擁有體積小、傳輸速度快、監控範圍大、傳輸距離遠、抗腐蝕與抵抗電磁干擾等優勢，並且在測量應變、應力、溫度與各種結構物之物理變化皆有高敏感度與準確性，所以被廣泛應用於各種結構檢測之中。也因光纖傳感器擁有強大的測量效果，能搭配光纖傳感器的測量工具也大量被研究。本研究選用光敏電阻結合光纖作為一低成本的光纖傳感器，直接測量通過光纖之光強度變化，並使用樹莓派(Ras

pberry Pi)作為此光敏電阻傳感器之接收端。實驗方面從水質濁度監測試驗、光纖彎曲監測試驗以及震動試驗來判斷光敏電阻作為傳感器的精確度與可行性，同時進行結果分析判斷未來改善之方向。試驗結果顯示，此光敏電阻傳感器在光纖彎曲時或是進入光纖之光強度改變時可以有效並準確測量出光訊號的差異，然而在光強度高頻率改變的測量環境下，可能因為光敏電阻的時延性導致精確度下降，因此此傳感器可能較不適合使用於高頻率環境之測量。