劉諺庭 (Derek)
- 畢業於朝陽科技大學 - 資訊管理系碩士 應屆畢業生
- 主要研究領域為電腦視覺AI、道路交通號誌偵測及識別。
- 喜歡從實作中學習新知識，樂於與人交際與合作，互相交流想法。
- 負責任，勇於挑戰新事物，對於新科技保持積極的學習態度。
電子郵件 : [email protected]
連絡電話 : 0931940033
專業技能
Front-End
HTML JavaScript jQuery
Back-End
PHP Python
Data Base
MS SQL MySQL Oracle DB
Mobile App
Swift JAVA
Tools
Laravel
持續學習
Git GitHub
學歷
2019 - 2021
朝陽科技大學 資訊管理學系 碩士
2015 - 2019
朝陽科技大學 資訊管理學系 學士
證照
Oracle Certified AssociateJava SE 8 Prorgrammer
Oracle Certified Associate
Database SQL
專案相關經驗
巨研科技 - GETech LIMS
(產學合作)
此專案是與巨研科技的產學合作專案，協助開發LIMS系統給特約客戶使用，方便客戶即時查詢各項委託單與樣品資料，同時查看檢驗結果。本專案採雙平台開發，讓Android與iOS用戶皆能使用。
檢驗業4.0
檢驗儀器之虛實融合系統的管理與建置
(畢業專題)
主要目的是設計一套檢驗儀器之虛實融合系統，協助檢驗單位監控儀器的運作績效及提升儀器維修預警時間點的準確率。
本系統功能包含了
- 基本資料管理、使用者及群組權限管理、儀器管理、預警管理、檢測資料監控及管理、數據分析及 APP 預警管理與數據監控
- 自動計算零件耗損的情況，協助檢驗實驗室彈性設定零件維修的預警點，提升儀器運作效能的最佳化。
- 本系統可以協助檢驗實驗室減少儀器的閒置時間，最大化儀器的使用率，並強化實驗室管理者制定管理決策的有效性，達到提升檢驗流程之效率及效能的目標。
- 系統開發採用 Laravel 模組化的開發架構，簡化系統維護的困難度。
獲獎紀錄
2019全國技專院校學生實務專題製作競賽
作品: 檢驗業4.0 檢驗儀器之虛實融合系統的管理與建置
管理群 - 全國第三名
2019創想星球資訊科技創新大賽
作品: 檢驗業4.0 檢驗儀器之虛實融合系統的管理與建置
大專院校組創意資訊技術 - 第三名
自傳
【關於我】
- 2021/07 畢業於於朝陽科技大學資訊管理系碩士班
- 主要研究為電腦視覺AI、道路交通號誌偵測及識別。
- 喜歡從實做中學習新知識，並對於新科技及技術保持積極學習的熱忱。
- 個性沉穩、負責任、具獨立思考、善於團隊合作、互相分享想法。
【碩士生涯】
- 主要研究電腦視覺領域方面的相關研究，了解從環境架設、資料蒐集、資料預處理、模型參數調整到建立模型的相關知識。
- 研究期間提升了自我解決問題的能力，課堂上的討論與報告也精進了自身的口條。
【大學生涯】
- 承接巨研科技的產學合作開發案，開發LIMS特約客戶App。
- 大四時擔任專題製作組長，主要工作為：資料庫建置、Web後端程式撰寫、iOS App的json解析、API串接、推播功能實作、分配各組員工作項目、掌控各組員製作進度、整合進度及檔案。
- 透過Laravel官方文件及Youtube學習Laravel框架使用方法並應用到專題中。
- 大二參與系上的系學會擔任活動長，協助活動組員的活動活動規劃、進行、場地租借、預算控制、突發狀況的處理。
- 暑假期間參與學校證照班，考取Oracle的JAVA證照及Database國際證照。
發表論文
- SK Tai, C Dewi, RC Chen, YT Liu, X Jiang, H Yu, "Deep Learning for Traffic Sign Recognition Based on Spatial Pyramid Pooling with Scale Analysis," Applied Sciences, Vol. 10, No. 19, pp. 6997, 2020.
- C Dewi, RC Chen, YT Liu, YS Liu, LQ Jiang, "Taiwan Stop Sign Recognition with Customize Anchor," 12th International Conference on Computer Modeling and Simulation, 2020.
- C Dewi, RC Chen, YT Liu, "Similar Music Instrument Detection via Deep Convolution YOLO-Generative Adversarial Network," 2019 IEEE 10th international conference on awareness science and technology (iCAST), 2019.
- C Dewi, RC Chen, YT Liu, SK Tai, "Synthetic Data generation using DCGAN for improved traffic sign recognition," Neural Computing and Applications, pp. 1-16, 2021.
- C Dewi, RC Chen, YT Liu, H Yu, "Various Generative Adversarial Networks Model for Synthetic Prohibitory Sign Image Generation," Applied Sciences, Vol. 11, No. 7, No. 2913, 2021.
- C Dewi, RC Chen, YT Liu, "Wasserstein Generative Adversarial Networks for Realistic Traffic Sign Image Generation," Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems, 2021.
- YT Liu, RC Chen, C Dewi, "Generate Realistic Traffic Sign Image using Deep Convolutional Generative Adversarial Networks," 2021 IEEE Conference on Dependable and Secure Computing (DSC), 2021.
