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木構造節點與關節設計之數位構築

為了解決github執行的問題，作者陳柏榮 這樣論述：

構築（Tectonic）是近年來建築討論重要的概念，其緣由可追朔至Kenneth Frampton於1995年所著的，該書的出版將建築的討論帶回到建築的主體以及對於建築構造問題的關注上。伴隨著隨著電腦輔助設計與製造（CAD/CAM）、電腦數值控制工具機（CNC）等技術的發展，讓我們對於建築的構造有了更多的想像。同時參數化建模（Parametric Modeling）的發展、結構分析、與遺傳演算法等技術，也讓建築構造設計產生了了更多的可能性。近年來永續環境成為全球關注的重要議題，建築業是碳排放量非常高的一個產業，成為永續環境所關注減碳的目標。木材因其優異的固碳能力，質地輕、可重複利用的特性，在

建築業界受到重視，未來木構造建築的發展方興未艾。 本研究著重在定義木構築在數位時代的角色，如何透過結構分析與遺傳演算法的幫助，讓木材料在節點接合處的設計與製造更為多元，並使得木構造構築過程有了更多的新技術之導入。本研究分成為四個部分：一、透過文獻回顧建立數位製造與機器手臂製造的相關知識，並研究木材料相關的加工方式，以及力學分析與遺傳演算法的相關技術。二、利用條狀木材料進行木橋樑的設計與製造，透過CAD軟體繪製搭配遺傳演算法與力學分析進行形態找尋，並使用機器人離線編成與機器人製造進行加工程序的設計與實際橋樑模型的製造。三、利用板狀木材料進行塔狀木構築的設計與製造，進行板狀木頭卡榫的試驗，透

過參數化軟體繪製不同的板狀卡榫，並利用CNC技術及機器人離線編程技術進行製造，再以力學分析及遺傳演算進行塔狀構築的設計與製造。、設計完成橋樑構築的設計與數位製造。 過去在面對較複雜的木構造系統，需要極為精湛的工藝技術，同時所需花費的時間、成本與經費，在效益上不高。而過去缺乏電腦輔助設計的協助，在發展新形態構造的力學分析上需要花費許多的時間進行嘗試或是仰賴直覺的經驗。本研究利用力學分析搭配遺傳演算法技術，進行多樣化的形態找尋以確保結構的合理性，並透過CNC及機器人離線編程技術及機器人製造的方式進行由節點到完成整體的構築。希望本研究對於力學分析、遺傳演算、機器人離線編程、與數位製造的嘗試，所

整合的研究成果可以提供後續研究者參考，在未來面對構築時可以有更多的可行的工作方式。

自動偵測機器所產生之文章

為了解決github執行的問題，作者陳玉芳 這樣論述：

近年來網路上出現了許多所謂的文章產生器軟體，讓使用者只要輸入主題或某些關鍵字，就可以自動產生一篇文章。這些文章產生器所生成的機器文章乍看之下就像人類所寫的真文章，甚至許多內容看似有憑有據且引經據典，但若仔細閱讀這些機器生成的假文章則很容易發現其內容缺乏邏輯性且無中心思想，甚至發生前後不連貫的情形。這往往浪費讀者的時間，尤其是學生可能以機器產生之文章蒙混繳交，投機取巧。有鑒於此，本論文嘗試以人工智慧的機器學習可否自動偵測這類的假文章，使用多種機器學習的方法來辨識機器所生成的假文章與學生所寫作的真文章兩者。實驗結果顯示，BayesNet分類正確率為100%；而NaiveBayes、Logisti

c、SMO、SGD、RandomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9) 則都有達到95%以上的分類正確率。再觀察機器學習相關的效能評估指標，前述所有分類模型的Kappa statistic和MCC除了BayesNet兩者值皆為1, 其餘分類模型的Kappa statistic和MCC皆有0.90以上；同時可見F-Measure也都高於0.95以上 (BayesNet F-Measure 值亦為1)，這些數據皆反映出前述的演算法分類模型都有極佳的真假文章辨識效能的表現。另外，又透過測試集的驗證實驗，NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD、R

andomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9)以及LogitBoost這些演算法分類模型的測試集驗證實驗結果顯示出分類模型在測試集的真假文章的分類準確率至少皆有95%或以上的分類成功辨識率，其中又以NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD這四種演算法分類模型在測試集的驗證實驗是達到百分百的正確分類辨識率。綜合以上各種實驗數據的分析結果，我們可以得知人工智慧機器學習是有極佳的辨識能力可以成功偵測並分類機器文章產生器所生成之機器文章。