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鈷鐵鐿(Co60Fe20Yb20)薄膜經熱處理之特性研究

為了解決台灣50hz 60hz的問題，作者邱柏鈞 這樣論述：

本研究主要是探討將靶材上之稀土元素(Co60Fe20Yb20)合金材料濺鍍於Si(100)及Glass兩種不同的基板上，再利用真空退火爐去進行熱處理，藉由退火爐在高溫下將基板內的殘留應力釋放，使達到最佳的特性。薄膜厚度設定分別為 10、20、30、40、50 nm，而熱處理溫度分別為室溫(RT)、100℃、200℃、300℃，透過以上條件將樣品進行各項檢測分析，進而觀察此材料的結構與磁電特性、附著性、機械性質等隨薄膜厚度與熱處理溫度的不同而有所變化。從XRD檢測結果得知，Si(100)/Co60Fe20Yb20在2θ = 47.7°、54.5°和56.3°的位置均有分析出金屬氧化物之特徵峰，

其分別為Yb2O3(440)、Co2O3(422)以及Co2O3(511)，並發現金屬氧化物之特徵峰會隨著膜厚增加有逐漸變小之趨勢。Glass/Co60Fe20Yb20在熱處理300 ℃厚度為40 nm和50 nm時，由非晶態轉為結晶態，在約2θ =44.7°之位置出現了特徵峰，其特徵峰為CoFe(110)。藉由交流磁導分析儀 ꭓac（XacQuan，MagQu）以50-25000 Hz變頻率條件下進行量測分析，量測後可得知，Si(100)/Co60Fe20Yb20(10-50 nm)及Glass/Co60Fe20Yb20(10-50 nm)薄膜隨著量測頻率增加而其ꭓac值有所降低之趨勢，並且

隨著膜厚增加其ꭓac值也有上升之趨勢，而會有這樣的現象是因為磁晶異向性的關係。而從結果可得知，不論在Glass還是Si(100)基板，Co60Fe20Yb20薄膜在室溫(RT)還是經由熱處理後，其整體ꭓac值有明顯上升之趨勢，其中在薄膜厚度為50 nm，熱處理溫度為300℃時，有其最大之ꭓac值。而Co60Fe20Yb20薄膜在各厚度及溫度的最大ꭓac值都介於50-500 Hz之間，此頻率為低頻率之範圍，也表示均可作為̏低頻傳感器̋之使用。藉由四點探針量測分析(Four Point Probe Tester)的結果可得知，不管是Glass/Co60Fe20Yb20還是Si(100)/Co60F

e20Yb20都可以明顯看出，從厚度10 nm到50 nm電阻率和片電阻均有明顯下降的趨勢，也說明在膜厚增加的同時，導電率也會跟著提升。從接觸角實驗(Contact Angle)中的結果可以得知，所有的Si(100)/Co60Fe20Yb20(10-50 nm)及Glass/Co60Fe20Yb20(10-50 nm)薄膜，不論是在室溫下還是經過熱處理，其接觸角均小於90°，這也說明此兩種基板上的薄膜皆屬於親水性(Hydrophilic property)。而從實驗中也可發現，當退火溫度越高，晶粒越大時，其接觸角也有降低的趨勢。最終再以接觸角的數據計算出薄膜之表面能，從結果可得知，在熱處理溫度

越高時，表面能有升高的趨勢，最終在熱處理溫度300℃時，有最高之表面能，而表面能越高，親水性越好，其薄膜附著性越強，這也使薄膜越容易與磁穿隧(MTJ)結合形成多層膜。從奈米壓痕分析(Nanoindenter)的結果可以得知，Glass/Co60Fe20Yb20(10-50 nm)薄膜之硬度平均落在8-10 GPa；楊氏模數89-104 GPa，而Si(100)/Co60Fe20Yb20(10-50 nm)薄膜則落在10-16 GPa；楊氏模數190-230 GPa，也說明基板是影響薄膜硬度及楊氏模數的一大因素。最後在光學特性分析中的結果可得知，Glass/Co60Fe20Yb20(10-50

nm)薄膜之穿透率隨著膜厚的增加而降低的趨勢，而這也證實了厚度效應以及經過退火後晶粒變大是會隨之影響薄膜的光學穿透特性。

以特徵值及深度學習為基底探討社區老年人跌倒風險之評估:統計特徵值、熵特徵值以及堆疊自編碼器

為了解決台灣50hz 60hz的問題，作者陳世海 這樣論述：

台灣社會人口老化愈加嚴重，其65歲老人人口佔比已超過 14.6%，而老人因跌倒易產生較大的傷害，導致長期照護需求與家庭社會沉重的負擔，故預防跌倒一直是臨床預防醫學以及我們需要去重視的課題。而本研究整體研究目的，主要分別從以特徵值為基底（Feature-based）及深度學習為基底（DNNs-based）兩種模式，探討步態不穩和平衡感較為常見兩大的跌倒風險因子並評估老年人跌倒風險。在特徵值為基底（Feature-based）部份，透過統計特徵值（SF）、排列熵（PE）及加權排列熵（WPE）組合之特徵值集合並搭配「單變量篩選再逐步邏輯斯迴歸」方法進行特徵值篩選及分類判別，其結果SF、PE+WPE

之AUC分別為0.857及0.846，而SF+PE+WPE之AUC可達0.924，大幅提昇原SF為基底下之AUC值與分類效能，顯見PE+WPE可提供另外一種角度之特徵面向來評估受測者是否有跌倒風險，且確認PE/WPE在TUG在不同族群之跌倒風險之評估是具顯著性，對預測模型有其相當高之利用性（Availibity）。而在深度學習為基底（DNNs-based）部份，先透過時頻分析（TFA）技術將時間序列資料轉成時頻圖像（TF image），並於TUG 的各個階段提供了豐富的”具判別能力”的信息，可明顯地觀察兩個不同族群之動作細節。除此，我們亦透過堆疊自編碼器（SAE）之深度學習架構進行學習與分類，

其X(V)、Y(ML)以及Z(AP)正確率分別為 89.1%、93.4% 和 94.1%。綜上，不管是以特徵值為基底或深度學習為基，均呈現Z軸（AP軸）之最重要性，顯示下肢肌力之重要性。另外，深度學習之SAE的架構與作法，是有效之特徵值擷取與分類預測模型，再結合特徵值為基底的方式之綜合研判，期能建置即時監控生理訊號系統，並發展人工智慧跌倒評估與跌倒風險之輔助工具。