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而第二篇論文淡江大學 電機工程學系人工智慧機器人碩士班 蔡奇謚所指導 陳宇翔的 基於無標記式擴增實境之虛擬資料擴增系統設計與驗證 (2021),提出因為有 資料擴增、無標記式擴增實境、虛擬資料擴增系統的重點而找出了 suzuki every台灣的解答。

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比較不同教學模式於醫事人員在跨領域團隊合作照護行為及學習投入之成效

為了解決suzuki every台灣的問題,作者李虹瑩 這樣論述:

背景:跨領域團隊合作照護可強化專業間溝通,降低病安事件的發生,也是醫院評鑑的指標之一。傳統跨領域團隊合作教育以大課堂講述及簡要案例討論為主,各專業間互動少,恐難達到專業間有效溝通。翻轉教學結合世界咖啡館小組討論模式可以提高學習的層次,提升溝通與團隊合作。因此,本研究設計「翻轉教學結合世界咖啡館討論模式」教育訓練方案提升醫事人員跨領域團隊合作照護行為及學習投入程度。目的:本研究目的旨在驗證「不同的教學模式」對提升醫事人員跨領域團隊合作照護行為、學習投入程度及學習滿意度之成效。方法:本研究採類實驗雙組重複測量之追蹤性研究。樣本取樣以方便取樣,共有76位臺灣北部某教學區域醫院醫事人員參與本研究。實

驗組(n=38)接受「翻轉教學結合世界咖啡館」臨床案例討論課程,對照組(n=38)接受「傳統教學」臨床案例討論課程。兩組學員分別於課程開始前進行前測,課程結束後一週進行第一次後測,課程結束後四週進行延宕後測。研究工具包括:醫事人員基本資料、跨領域團隊合作照護行為量表、學習投入量表、學習滿意度量表。結果:本研究課程介入前,兩組在「跨領域團隊合作照護行為」變項中總分未達統計學顯著差異(p > 0.05)。在教學課程介入後,實驗組與對照組在「跨領域團隊合作照護行為」得分分佈均有進步。第一次後測實驗組分數高於對照組,但在「跨領域團隊合作照護行為」變項中未達統計學顯著差異(p > 0.05)。第二次後測

實驗組分數高於對照組,在「跨領域團隊合作照護行為」變項中達統計學顯著差異(p < 0.05)。兩組醫事人員「學習投入」得分情形,實驗組高於對照組,但未達統計學顯著差異(p > 0.05)。兩組醫事人員「學習滿意度」皆大於4.5分。實驗組的學習滿意度高於對照組,但未達統計學顯著差異(p > 0.05)。結論與建議:本研究發現「翻轉教學結合世界咖啡館」臨床案例討論課程可以有效提升醫事人員跨領域團隊合作照護行為、學習投入程度及學習滿意度。世界咖啡館教學模式可營造放鬆的學習氛圍,鼓勵學員分享訊息。在實際分組討論過程中,每位成員感受到均等的地位,可以自在地和其他成員溝通與團隊合作,匯聚更多的照護知識與建

議。建議未來可持續運用「翻轉教學結合世界咖啡館」臨床案例討論課程,提升醫事人員跨領域團隊合作照護能力。

基於無標記式擴增實境之虛擬資料擴增系統設計與驗證

為了解決suzuki every台灣的問題,作者陳宇翔 這樣論述:

  在深度學習的研究領域,物件偵測與分類任務一直是該領域中相當熱門的研究子題。為了取得更優良的偵測結果,利用資料擴增法使資料集更具多樣性,使網路模型對測試資料擁有更好的偵測適性,資料擴增法一直是深度學習中相當關鍵的技術。然而,傳統基於影像處理的資料擴增法,除了須花費時間成本在蒐集樣本資料及人工標註,也可能因所擴增之資料太過相似,而降低資料擴增法之效率。再者,不良的人工標註作業也會導致如樣本標註精度不準確或樣本標籤紊亂不一等瑕疵。最終,都可能影響物件偵測與分類任務實驗之偵測結果。本論文提出了一種基於無標記式擴增實境的虛擬資料擴增系統,實驗者可透過GUI設計模組操控虛擬物件以獲取不同的姿態或色溫

,也可透過自動標註模組獲取虛擬物件的邊界框資訊。除了節 省實驗者的時間成本外,因不良的人工標註作業所造成之負面效果也將一併消除。根據實驗結果,對特定類別加入虛擬資料後,除了能提升該類別之偵測結果,整體資料集的mAP也有所提升。此外,本文所提出之虛擬資料擴增系統,與傳統基於影像處理之資料擴增方法比較,提升偵測結果的幅度更為明顯。