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摘要：

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手機全景影像常有景物扭曲、變形,及照片有物體不共線的問題。本研究所設計的解決方法,主要包含全景影像瑕疵校正及全景影像扭曲修正兩 項。我們自行撰寫 RGB 判斷法,使簡單圖像可修正未連接的線段,接著使用 gated convolution 進行 inpainting,填補影像缺空;全景影像扭曲修正則利 用圓柱投影法,將全景影像映射至平面上,並調整參數 f 改變不同扭曲程度,綜合主觀與客觀測試,以找到最佳修正函數。最後將程式與介面結合,讓使用者可自行運用。

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「偵測使用者身分別」在完整的網站防禦中,為最前線的阻擋手段。而 website fingerprinting 是其中一項方法。在前端直接偵測、防禦的特性,適用 於容易被 crawler(爬蟲程式)大量侵入,且使用者流量大的網站。 本研究透過實測並分析公開網站的偵測爬蟲機制,進而設計一套利用 webdriver fingerprinting 防禦的程式,可偵測使用者是否為 crawler,阻止其入侵,並應用於自行設立的網站上,運用 crawler 實測以評估成效。

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自 2020 年初流行的新冠肺炎病毒 COVID-19,患者的肺部會有間質性肺炎的情況,而做完電腦斷層攝影(以下簡稱 CT)後,判斷一張圖像往往需 要不少時間和醫學專業。為了提高效率,本研究使用深度學習中卷積神經網路,製作一個分類模型,辨識圖片中是否出現肺炎情況。進而探討模型的準 確度,進行調整。