Educational outreach
教育推廣
2026.01.12
科技教育
苗華斌執行長頒發「育秀AI暨數位科技研創論文獎」
育秀AI暨數位科技研創論文獎
育秀教育基金會 啟迪智慧 惠澤學子
財團法人育秀教育基金會贊助資管學會舉辦IMP 2025國際研討會暨育秀AI數位科技研創論文獎，
12月20日在長庚大學盛大展開，全國資管系所師生上百人參與海內外貴賓主題講演、AI產學論壇及發表近百篇論文。
資管學會蕭瑞祥理事長表示：「資管學會是全國最大各校相關科系最多的學會；學會非常重視推動新興資訊科技的管理與應用，
今年是第30屆IMP國際研討會，更欣逢生成式AI等爆炸性成長，加重了資管學域的使命與挑戰。」
蕭瑞祥理事長特別感謝育秀教育基金贊助舉辦育秀AI數位科技研創論文獎，特頒「啟迪智慧 惠澤學子」感謝獎座予苗華斌執行長，
以彰顯基金會不僅增添了學術動能，同時也展現出企業對AI科技新秀的誠摯期待。
本次研討會暨AI論文獎，一共收到上百篇論文投稿，歷嚴謹論文審查、最佳文評選及現場報告激烈的競爭，脫穎而出特優、優等及佳作獎項。特優獎由淡江資工及人工智慧學系張緒芝等5人團隊奪得，探討AI運用於長時間日照中心多模態理解與語義生成架構；優等獎由中央警大資管系吳育鑫獨得，探討從深度偽造辨識到語者驗證的跨任務遷移；在AI領域的發展與應用卓有貢獻。
基金會執行長苗華斌表示：育秀教育基金會一直以來都非常關注新興科技的發展及相關人才的培育，以往已在大專及高中等基層著力，今AI論文獎特延伸人才培育的價值鏈到博碩士，希望在AI、BlockChain及Cloud等新興科技的大爆發時代，為台灣的產學界盡一份心力。
閉幕頒獎典禮於下午5時開始，師生匯聚擠滿深耕講堂，不僅參與了獲獎的喜悅，也分享交流了研究歷程與心得，大會在歡欣及對未來的滿滿期待中圓滿閉幕。
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中華民國資訊管理學會 蕭瑞祥理事長 頒發感謝予育秀教育基金會 -
育秀教育基金會 苗華斌執行長 頒發優等獎
本屆育秀AI論文獎由召集人政治大學資訊管理系 楊建民教授及國立台北商業大學資訊與決策科學研究所 廖文華教授、育秀教育基金會 苗華斌執行長，共同評選及頒發本屆論文獎項。
召集人楊教授表示：資訊管理領域在每次資訊科技重大變革之後，都帶資訊管理與應用的大爆發，非常感謝資管學會與育秀基金會，共同再次開拓了AI資管學域新的契機；也要感謝共同主辦校長庚大學廖耕億主任團隊、數發和台智雲的算力、及天宿公司的論文存證等的支援，共同來圓滿完成論文獎這項使命。
本屆獲獎論文
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特優獎
長時間日照中心影片之多模態事件理解與語義星成架構研究
作者：張緒芝、鍾鎮安、謝依恬、鐘居燁
學校：淡江大學資訊工程學系及人工智慧與產業技術實驗室
指導老師：張志勇
摘要：日照中心多仰賴人工觀看影片紀錄長者行為，易遺漏細節且無法即時追蹤風險。本研究提出一套可由監視影像自動生成照護紀錄的多模態生活事件系統。所有研究資料皆依 IRB 審查與書面同意取得，並經去識別化與加密儲存以保障隱私。系統以監視影片為輸入，利用 YOLO、OSNet 與 GaitPart 建立穩定身份追蹤，再由 SAM 與 ViT-LSTM-Transformer 辨識細微動作；透過 HOI 與 FP-Growth 推論喝水、拾物等行為目的，最後以 CLIP 對齊與語言模型產生具有身份一致與敘事邏輯的照護文字記錄。本系統可取代人工逐片檢視，使日照場域從錄影備查提升至自動理解與紀錄，有助於照護決策與異常行為追蹤。
關鍵字：多模態學習、事件理解、影片語義生成、時序建模、智慧日照系統 -
優等獎
分離式特徵架構驅動的語音鑑識：從深度偽造辨識到語者驗證的跨任務遷移
作者：吳育鑫
學校：中央警察大學 資訊管理學系
指導老師：高信雄、董正談
摘要：
音訊深度偽造對自動語者驗證(ASV)帶來嚴峻挑戰。傳統觀點認為語者驗證(Automatic Speaker Verification, ASV)與偽造檢測(Anti-Spoofing, ASp)存在目標衝突，然而本研究提出相反論證：兩任務實際上共享底層聲學表徵，且跨任務遷移能增強模型的可靠度與可解釋性。本研究以Wav2Vec 2.0模型為基礎，探討經真偽語音預訓練後其表徵在ASV的遷移能力。研究發現，模型淺層特徵最能保留語者身份資訊。基於此發現，本研究提出結合淺層特徵、統計池化及線性判別分析的分離式架構，實驗結果顯示其效能達到 18.40%等錯誤率與專用的X-vector系統相當。此研究證明反偽造訓練有助於理解語音本質，為未來統一的語音安全框架奠定基礎。
關鍵詞：語者驗證、深度偽造偵測、自監督學習、聲紋鑑識
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佳作獎
以詞表擴充與二階段微調為基之臺語歇後語情緒分類
作者：林意琇
學校：國立屏東大學資訊管理系
指導教授：蕭文峰
摘要：
臺語歇後語因兼具隱喻性與諧音雙關特性，使情緒分析面臨語意斷層與詞彙覆蓋不足之雙重瓶頸。為突破此限制，本研究提出結合 BERT-base-Chinese 與 T-BERT 的「二階段微調架構」。首先透過詞表擴充技術涵蓋混用詞彙，接著採漸進式解凍策略使模型逐步適應語意特徵。實驗結果顯示，本方法在臺語歇後語的情緒分類準確率達 78.90%、F1分數達78.04%，較傳統機器學習方法分別提升 14.9% 與 24.7%，並優於單一預訓練模型。本研究驗證此策略對低資源語言情緒分析的有效性，為臺灣本土語言處理提供可行方向。
關鍵詞：臺語歇後語、情緒分析、二階段微調、詞表擴充、低資源語言處理 -
佳作獎
結合語境工程與RAG的多代理智慧會議協作系統
作者：黃子嘉、曾子昕、陳宜寬
學校：淡江大學資訊工程學系及人工智慧與產業技術實驗室
指導教授：張志勇
摘要：
會議本應串接前因並延續到後續行動，但往往因為資訊分散，使得跨場次比對與檢索極為困難。人的記憶有限、成員亦可能輪調，即便有會議記錄，也難以在會議中即時查找相關內容進行比對，而現有會議紀錄系統僅能提供逐字稿或摘要，無法呈現議題如何演變、決策依據為何、任務是否延續。本研究提出MC²-Agent，以六維情境座標構建會議情境，使議題主線、意圖變化與責任線索能被定位並跨場次延續。系統整合情境標註、多代理檢索、推理與協助，以及行動追蹤，使會議從分散片段轉變為可累積的決策鏈。實驗顯本系統效能卓越，具有可導入企業運作之潛力。
關鍵詞：智慧會議系統、多代理推理與協作、情境工程、跨段落推理一致性、RAG 混合架構
