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設計開源自動化 3d 建模平台 並基於 O-CNN 方法實作三維昆蟲標本模型之分類

為了解決github page免費的問題，作者黃仲誼 這樣論述：

三維昆蟲標本模型在研究上有相當大的價值，昆蟲標本的保存相當不易，光是將其三維數位化便對保存昆蟲標本有著重大的貢獻，但建立昆蟲標本三維模型對於一般研究者較為不友善，不論是造價過高的掃描設備，亦或是在前置處理昆蟲標本的耗時繁複，皆是在著手進行昆蟲標本三維化會碰到的難題。本論文將開發一個自動化的三維掃描儀，且將其開源，不僅在整體成本上將其降至大部分研究者皆能負擔的價格，且在整體平台功能及建模成效並不輸市面上販售之三維掃描儀，本研究也會將建立的標本模型整理出一個 benchmark 網頁，作為第一個免費且開源的昆蟲模型 benchmark，期望為此方面有興趣的人提供一個統一的機器學習分類研究測試集。

最後本論文以機器學習來對建立好的三維昆蟲模型做分類，在方法的選擇上本論文使用 O-CNN，此方法是根據體積像素的方法做改善，不只保留了體積像素能完整顯現三維模型特徵的優點，更大幅改善了傳統體積像素會消耗過量記憶體的缺點。本研究使用了 5 種昆蟲，每種 10 隻，由於本研究的資料集不夠豐富，因此利用 pretrain model 將分辨率從原本的 72% 上升至 93% 的分辨率。

旅遊網頁觀光目的地意象之內容分析工具研究

為了解決github page免費的問題，作者卓文福 這樣論述：

隨著網路技術的發展，許多免費的網路資源可以讓人使用，旅遊者可以輕易的經由網路景點介紹的網站所傳達的資訊作為參考，相關的資訊來源可以來自官網、專門介紹的網站、部落格網站等資訊。近年來目的地意象的內容分析法研究亦關注到旅遊網頁內容所顯示的意義，相關的研究顯示目前研究以人工擷取，輔助軟體分析旅遊網頁的詞頻和詞彙群聚的現象可以觀察出旅遊地所顯示的目的地意象。 經探討在文本自動擷取、分群應用、大量資料分析與管理的研究較為缺乏，因此發展適合中文的方法與系統工具，進行方法的設計與實作，經過驗證其可行性後，整合為一個資訊系統，結合資料庫的設計，以進行大量資料的分析與管理。本文提出之目的地意象系統可觀察

經過時間的變化所產生的差異，以全文或句子為計算基礎的分析差異，進行多景點資料來源的多面向的觀察。 在文本萃取研究部份，我們針對網站、部落格網頁進行擷取，區分成兩種資料的擷取模式，其一是對專屬介紹網站資料的擷取，另外一種是經由搜尋引擎對部落格網頁資料的擷取，以取得景點的不同來源資料來進行分析與比較，在取得網頁資料後，發展適用於各種不同網站來源的文本萃取機制，以取得其中的文本。在分群研究部份，利用所萃取之文本，經由旅遊詞彙分析，可以觀察出旅遊詞彙詞頻的統計資訊，利用相關性來進行詞彙共現分析，以取得其語意網絡，應用與調整多種分群演算法技術進行觀察，包含類神經網路演算法(Neural Network

)、階層式分群演算法(Agglomerative Clustering)、生成樹分群演算法(Spanning Tree Clustering)進行分析與比較。在系統研究部份，提出目的地意象系統，經過設計可提供之功能包含新增景點、網站文本擷取、部落格文本擷取、匯入文本分析、線上文本萃取、瀏覽分析結果、詞彙管理、目的地意象分群等功能。 本文提出目的意象系統研究，可同時進行多個景點的目的地意象觀察，我們應用提出的系統於淡水、阿里山、日月潭、墾丁、清境、平溪等多個不同的景點，分析出部落格及官網網頁所傳達的目的地意象差異，藉此可以觀察台灣景點的目的地意象變化，利用本文提出目的意象系統研究，可同時進行多

個景點的目的地意象觀察，分析出部落格及官網網頁所傳達的目的地意象差異，藉此可以觀察台灣景點的目的地意象變化，可以應用於網站好用性評估，觀察遊客在部落格上發布的想法與意見，作為旅遊業者或主管機關審視服務績效的工具。