健康照護科技專題

2026年11月3日星期二

Hazard detection in Claude 3d model 經典應用場景與實例 created by Gemini

經典應用場景與實例 created by Gemini

1. 城市基礎設施維護（Pothole & Infrastructure Repair）

實際案例：在歐洲（如荷蘭），民眾曾投訴一處嚴重的道路坑洞多年未果。隨後有人將 6 張現場照片提供給 Claude，Claude 迅速將坑洞進行了 3D 幾何重建，並模擬出車輛以時速 30 公里撞擊該坑洞時的衝擊與危險性。這份極具說服力的 3D 視覺化安全評估報告，讓政府機關在短短兩天內迅速派人將路面修復完畢。 [1]

2. 工地與既有建築安全巡檢（Construction & BIM Safety）

缺陷識別：結合無人機與 Claude，系統能識別出水泥外牆的表面裂縫、材料分離、鋼筋外露（Spalling）等危險缺陷，並在 3D 模型上進行精準的空間定位（Spatial Localization）。 [1]

管線檢測：用於地下下水道機器人巡檢，將 Sewer-YOLO 偵測到的結構缺陷（錯位、障礙物、樹根、滲漏），透過 3D 點雲重建，即時在虛擬世界中標記出高風險管段。 [1]

3. 居家與環境防災評估（Fire & Environment Risk Assessment）

火災風險評級：使用者拍下房屋周邊外觀，Claude 會依據樹枝是否懸空覆蓋屋頂、植被密度等特徵進行系統化分析，並直接給出 1（低風險）至 4（嚴重風險）的火災危險等級評分，並在 3D 碎形場景（Fractal 3D Assessment Display）中指出多個脆弱點。 [1, 2]

為何選擇 Claude 進行 3D 危險偵測？（核心優勢）

模糊決策能力強：傳統電腦視覺需要耗費大量標記資料來訓練「什麼是危險」，而 Claude 的多模態視覺能力（VLM）可以理解「模糊常識」（例如：判斷傾斜的梯子、生鏽的支架在空間中是否安全）。 [1, 2]

自動拓撲優化（Retopology）：剛建好的 3D 掃描模型通常檔案極大且粗糙（可能高達十幾萬面網格），Claude 能夠自動重構網格拓撲結構，將模型壓縮至數千面，並完美回貼紋理，使其能在網頁或 VR 設備上流暢運行，方便第一線安檢人員操作。 [1, 2]

如果您想深入了解這項技術或付諸實作，請告訴我：

您打算應用在哪種場景？（如：工廠巡檢、居家安全、道路維護、校園場景）

您手邊的資料型態是單張照片、多視角照片，還是無人機影片？

需要我提供相關的開源工具工具鏈（如 Claude Code, Three.js 範例代碼）來幫助您開始建立原型嗎？ [1, 2, 3, 4, 5]

* 動態避障系統 Pathfinder vs. 主動估測最小障礙路徑 JEPA

A* search on a Voronoi-based navigation graph

Voronoi start-up A* + Repelling

(example illustrated)

dynamic voronoi, demo

Pathfinder

artifact (share)

"JEPA"

Voronoi navigation with mobile obstacles

(static Voronoi roadmap with edge-weight penalties)

advanced: Core Navigation Replaced with JEPA + A*

JEPA + A* vs. A*+Repelling comparison

revised (md)

2026年7月1日星期三

AI 時代的RF IC設計（自學課程）

本課程使用 Claude.ai Opus 4.8 工具實作 AI 時代的RF IC設計。

Unit 1: AI for Engineers

Opening Remarks
AI Basics (English)
IEEE AI Policy

Unit 2: RF IC Design (LNA), Part I, Apple C1 Case Study

Case Study: Apple C1 Modem: Visualization of Optimizing Die Design

Unit 3: RF IC Design (LNA), Part II, Concepts and Mathematics

Circuit Design (slides)(ToC)
Common Issues for AI use for chip design
EM Performance

Unit 4: RF IC Design (LNA), Part III, MNA & Spice Simulation

Unit 5: Analog IC Design (2-stage amp, Class AB, Diff Pair)

Circuit Design Optimization (2-stage amp, AB, Diff Pair)

Unit 10: RF IC Design (RF PA Driver), Part III, High Power RF Design

Unit 11: RF IC Design (RF PA Driver) Part IV, Placement & Routing

Suppl 1: Digital IC Placement & Routing

2026年6月25日星期四

課程須知 — 健康照護科技專題(二)（2026 秋）

> 前提：這是一份非正式的「週次內容大綱」，評量方式、評分配比、修課規範等

> 已在官方教學大綱中說明。因此以下不再把這些當成缺點，而是聚焦在

> 「內容規劃」本身。

課程進度

課程說明

助教鍾文博

# 課程須知 — 健康照護科技專題(二)（2026 秋）

### 修課前提

本課程為**研究所進階專題**，並非入門課。修課者須先修畢**場域應用與服務設計**與**健康照護科技專題(一)**等先修課程，已具備健康照護場域的問題意識、服務設計方法與前一階段的 AI 實作基礎。因此週次內容的設定，是在「學生已能獨立操作 AI 工具、理解場域需求」的前提上往深處推進，而非從零教起。

### 學習目標

從週次內容已能清楚看出進階的學習目標：學生將能 (1) 運用 AI 電腦視覺（CNN、YOLO、ViT、VLM）解讀健康照護情境中的影像與行為；(2) 為視障者建立真實世界 3D 模型，理解空間並完成導航；(3) 掌握 3D 障礙偵測與避障演算法（Voronoi、A*），處理動態障礙下的安全路徑規劃；(4) 以 AI 進行環境危害與居家危害鏈的偵測與視覺化；(5) 深入 World Model（AGI）、健康促進遊戲設計與 AI 學術寫作。整體指向「在既有場域知識之上，以 AI 駕馭健康照護中的感知、導航與安全問題」。

### 架構清晰、循序漸進

從「AI 看得見」（電腦視覺）出發，進入「AI 理解空間」（3D 建模與導航），再到「AI 能避障」（Voronoi、A*），接著「AI 能預警」（危害偵測視覺化），最後拉高到「AI 能思考世界」（World Model）與「AI 能創作、能寫作」。每個單元都建立在前一週與先修課程的能力之上，由具體任務逐步通往抽象框架，對已具基礎的研究生而言節奏合理。

### 聚焦實作、減少語法負擔

課程明確標示「以 AI 輔助、不需自行撰寫底層程式」，把心力從語法除錯轉移到問題本身與提示詞設計上。對已修畢先修課的研究生來說，這讓他們能將既有的場域與服務設計知識，直接投入較高層次的系統設計與演算法應用。

### 具體的記憶錨點

用「洗手偵測 CNN」「晶圓缺陷熱圖」「營養分析」「聲納導航助理」「居家危害鏈動畫」「JEPA 仿生手臂與導航機器人」「打地鼠與跳舞評分機」等具體案例，把抽象的視覺辨識、避障搜尋與世界模型掛在可記憶、可操作的情境上。

### 連結產業與前沿

YOLO 物件偵測、Vision Transformer、Tesla AI Vision、VLM、Voronoi/A* 導航、JEPA 世界模型，乃至健康促進遊戲與 AI 論文寫作，都是當前 AI 與健康照護的真實題目，與研究所層級的研究與實務需求高度契合。

## 課程負擔

- **進度密集、跨域廣：** 電腦視覺、3D 建模、導航與避障演算法、危害偵測、World Model、遊戲設計、學術寫作、甚至資產管理的機器學習集於同一學期，內容量大；雖以「AI 輔助＋實作」降低操作門檻，仍需研究生具備良好的自主學習與時間管理能力。

- **理論深度高：** World Model（AGI）與 JEPA 等前沿題目占 3 週，理論密度高；正因為修課者已有先修基礎，這部分才得以深入，但仍建議搭配指定閱讀，逐步消化。

- **主題涵蓋廣：** 末段的「時空演化（地質）」與「資產管理機器學習」與健康照護主軸距離較遠，可釐清其定位——是 AI 通用能力的延伸練習，或為彈性備用（Backup）內容。

## 總結

作為一份**研究所進階專題**的「內容大綱」，它跨域、有企圖心，且以「Claude AI 輔助＋實作」為核心特色。由於修課者已完成場域應用與服務設計、健康照護科技專題(一)等先修課程，週次安排得以站在既有基礎上往深處推進，反映明確而高階的學習目標：讓學生運用 AI 解決健康照護中真實的感知、導航與安全問題。值得補強之處，是讓密集進度與理論深度的銜接更順暢，並清楚標示核心與延伸（Backup）內容的分界。