曾在外交部資安科服替代役,協助各司處國籍合作項目並提供資訊技術協助   

 在資工所擔任計畫研究助理和研究生共時三年,完成及通過年度審核取得研究金費 

 曾合作開發超過一萬人次下載的軟體 ; APP、Web、AR/VR都有豐富經驗 

 曾於資策會擔任研習生半年,完成互動遊戲專題;培訓期滿核准畢業 
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吳治軒 Neo Wu

畢業於東華多媒體互動實驗室(MIT LAB) 碩士,對於網站開發、手機軟體、互動遊戲等領域有諸多經驗,曾受託開發資工系宣傳APP,與台灣燈會互動遊戲APP。

目前嫻熟於使用Unity3D(C#)、Laravel(PHP)、Python等開發工具,力求於以技術導向解決生活中的各種問題,並也對前沿技術擁有極大熱誠,同時也具有足夠的學習力與實踐力達成目標。

經歷

外交替代役,資訊專長,中華民國外交部資電處,資安國際合作科 2020年 9月 ~ 2021年 2月

  • 在部內個司處執行資安稽核、拍攝、電腦資訊技術協助等幕僚工作。
  • 在國際合作方面協辦近百場視訊會議、外交會議等事項。
  • 申請通過外派到邦交國技術團服役,但因疫情影響留於外交部本部。

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計畫研究助理,東華資工所,科技部計畫: 東台灣數位綠色經濟提升之混合實境創新技術與應用 2020年 2月 ~ 2020年 9月

  • 主要開發"基於雲端的AR交互式應用快速製作技術"系統 。
  • 依照此系統發表碩士論文,並在畢業後擔任研究助理持續提供系統內容與更新。
  • 協助完成及通過第三年及第四年的年度審核並獲得研究經費。

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研究生,東華資工所,論文: 用於主題和商業宣傳的互動式擴增實境應用程序敏捷生成系統 2017年 9月 ~ 2020年 2月

  • 學習AR/VR基礎,研究各種SDK架構原理及應用,建立PHP、C#、Unity3D的底子。最後精於Vuforia AR SDK與Laravel的技術結合,開發出一套AR的交互式應用快速製作系統,並實際多次應用於商家的主題行銷與導覽遊戲中。
  • 結合科技部計畫: 東台灣數位綠色經濟提升之混合實境創新技術與應用。
  • 系統技術擬申請專利,此刻不宜公開。(https://hdl.handle.net/11296/698eg8)

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擔任主要開發/架構師/技術指導,台灣燈會,帶領團隊開發「諾亞方舟大冒險」AR/VR遊戲 2018年 10月 ~ 2019年 2月

  • 擔任4人開發團隊的CTO與業界美術師合作,以四個月的時間開發出一系列的AR闖關遊戲,於2019台灣燈會基督教燈區中展示。
  • 此APP在燈會期間吸引十二萬人次觀看、一萬多人次的下載,登上2019年2月GoogleStore熱門APP第八名。獲得本資工系所大力好評。
    (https://www.ndhu.edu.tw/p/404-1000-137119.php?Lang=zh-tw)

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研習生,資策會/教研所,專題題目(智慧內容): 體感互動情境體驗開發 2018年 6月 ~ 2018年 12月

  • 擔任研習生於經濟部工業局的 DIGI + Talent跨域數位人才加速躍升計畫(第二屆)。
  • 在工研院南分院的5天全國集訓大會中,以專題題目: VR大音樂家,獲得科學獎。
  • 在數位新星大賞中,以專題題目: 體感互動情境體驗開發,參加期末成果展。(https://www.digitalent.org.tw/plan.html)

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研究生,資訊工程碩士,國立東華大學, 多媒體互動實驗室(MIT Lab)  2017年 9月 ~ 2020年 2月

  • 2017-18 CVGIP
  • 數位經濟技術創新與應用成果發表會
  • 執行2017-18資工系展覽 VR體驗
  • 擔任 程式設計  課程助教 半年
  • 擔任 機器學習 課程助教 半年
  • 擔任 類神經網路 課程助教 半年
  • 語言中心 工讀生 一年半
  • 完成無人飛機培訓

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技能


AR/VR

具有Image based AR相關論文經驗。
具有360度全景Image morphing相關論文經驗。
精通使用Vuforia AR SDK / Google VR SDK。
熟悉HTC VIVE / Google Cardboard。  
熟悉多種AR互動及表現形式。
熟悉360度全景拍攝。


遊戲設計

精通使用Unity3D遊戲引擎,擁有多個遊戲開發經驗。

曾獨立開發,也有多人合作經驗,曾擔任團隊CTO,並帶領團隊發布AR/VR互動遊戲。

實作HTML 5( Phaser )網頁遊戲,並於期末作品競賽中,獲得首位。

在多種平台上都有實作經驗: Web / Android / iOS / Kinect / Cardboard。


主要使用語言: C#、JavaScript


手機軟體設計

具有Mobile AR相關論文經驗。

在Google Store與Apple Store雙平台上,有多次發布APP的經驗,並曾登上單月熱門遊戲。

熟悉Mobile UI/UX設計。

熟悉使用Android Studio開發。


主要使用語言: C#Java


網頁設計

熟悉使用PHP( Laravel )開發。 

實作MySQL Database在Xampp上。

善於MVC與CRUD架構 。

實作串接RESTful API服務。 

實作HTML 5( Phaser )網頁遊戲。

使用過Ruby on Rails開發。

 

主要使用語言: HTML 、CSS、JavaScript( jQuery )、PHP( Laravel )


專案管理與開發

熟悉使用Github開源專案與Git版本控制(Version Control)。

熟悉使用Blender / Markdown / Sourcetree / Trello / Slack / stackoverflow / Google Product&Service...等協作軟體。

在學作品/專案摘要

論文: 用於主題和商業宣傳的互動式擴增實境應用程序敏捷生成系統

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本研究提供結合移動端及網頁端的AR製作系統,將複雜的開發製作過程涵蓋於系統當中,透過簡易的網頁操作介面讓商家可以選擇適合的主題樣板來製作商品的行銷專案。利用這些樣板,商家無須撰寫任何程式就可以很快地建置出自己的MAR行銷互動內容,並且讓客戶利用手機或平板體驗這些AR互動式應用的功能,從而節省商家大量的系統開發成本。此外,當商家做任何MAR產品行銷的內容更新時,客戶端也無需重新下載裝置上的應用程式,即可立即獲得最新的AR內容。 本研究已實際多次應用於商家的主題行銷與導覽遊戲,從實務經驗中改進本系統的樣板功能與研發新內容。確實可藉由本系統讓無專業背景知識的人也能輕鬆地製作出有趣和專業並存的客製化MAR內容。了解詳情...

HTML、CSS、JavaScript( jQuery )、PHP( Laravel )、C#、Unity3D、Vuforia、Blender

台灣燈會基督教燈區 - 諾亞方舟大冒險 

受託於台灣燈會基督教燈區製作 AR / VR遊戲,我們與霍拉藝術,用四個月的時間開發一系列的AR闖關遊戲,遊戲包括AR大地遊戲、AR抓寶尋寶猜謎、AR位移大拼圖、綠幕拍照、 3D動物DIY、VR環場繞境導覽一系列闖關遊戲外加上獎勵系統,在全屏東基督教聯盟與科技部計畫主持人與成員的監督與協助下,完成了燈會中實境導覽APP的開發,以諾亞方舟大冒險的故事為主題,在燈會期間獲得Google Play與 App Store約一萬人次的下載,並在展覽期間曾登上2月GoogleStore熱門APP第八名。新聞連結/了解詳情...

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C#、Unity3D、Vuforia、Blender

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資策會研習專題: 體感互動情境體驗開發

此專題是透過Kinect設備達到不須依靠他人也可單獨完成視力檢查測試的目的,在遊戲中指示動作總共有11種,分別代表基本操作與視力檢測符號方向,遊玩者可以在不需要輔助員只有設備的情況下進行,並在結束時可以得到視力檢測分數數值給予參考,同時也希望能在完成檢測遊戲後獲得一些樂趣。

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C#、Unity3D、Kinect v2

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AR尋寶闖關/導覽遊戲: Numa

受資工系系主任所託,為展現本系的開發能力,我獨立完成了AR導覽小遊戲,在今年的新生面試中提供此APP給來參觀的學生與家長共同遊玩,此APP結合了猜謎破關與收集獎勵等要素,共二十道東華大學資工系趣味問答關卡,得以在導覽關卡中宣傳本校區的美景與系所的獲獎成績。https://play.google.com/store/apps/details?id=com.noelpyxxxx.Numa

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C#、Unity3D、Vuforia

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高等圖學課程: Ten Plus

於課堂中製作HTML 5網頁遊戲,學習版本控制、工作進度報告、分工、WBS等專案管理方式,並實作了數字連線、高亮提示、排行榜等內容,並於期末作品競賽中,獲得首位。

https://github.com/noelop/tenplus

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 Javascript( Phaser )

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高等圖學課程: SCC跑酷

在課堂中學習HTML 5網頁遊戲製作的基礎,實作了完整的2D風格跑酷遊戲,控制角色去取得高分。

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Javascript( Phaser )

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圖形辨識課程 

學習圖形識別的基礎,從空拍圖中分類是否為鴨子的像素。先從鴨子、地面、湖...等圖像特徵取得各自的常態分布,接著在空拍圖上對其使用高斯分類,完成去除非鴨子的像素功能。

了解詳情...                                                                                        python、scikit-learn

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類神經網路課程: 目標檢測

選用Single Shot MultiBox Detector中的MobileNet,此架構是淺層網路架構,目的是降低運算量達到Low Latency Real-Time Object Detection的效果。使用Python中的OpenCV與Tensorflow,簡易地做到object detection,但因為是lightweight model,所以mAP和其他model相比之下並不是很高。 

了解詳情...                                                                                                               python

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類神經網路
手寫辨識


這個專案創建了擁有簡易功能的Multilayer Perceptrons,可以便捷的調整神經層參數找到最佳的區間,以學習最基礎的NN知識。


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VR大音樂家



應用VR技術讓音樂遊戲更有沉浸感.使用Leap motion增加指關節檢測,增加手指動作的部分,使得可以模擬按壓琴鍵、撥弦等動作。


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其他作品 

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