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        在學術研究歷程中，我早期於碩士階段主要從事奈米科技相關研究，著重於奈米材料製備與電火花放電製程（Electrical Spark Discharge Method, ESDM）之機制探討，並逐步延伸至製程控制與設備開發。此一研究經驗使我建立紮實的材料科學與精密工程基礎，並培養我對於系統化設計與實作驗證的能力。於後續研究與任教過程中，我將研究重心由奈米材料本身進一步拓展至「設備智慧化與系統整合」，逐步導入感測技術、控制系統與資料分析方法，形成跨領域整合之研究方向，並提出新的研究方法：電能驅動奈米材料生成法（Electrically Driven Nanomaterial Fabrication Method, EDNFM）。

        隨著人工智慧與物聯網技術的快速發展，我進一步將研究核心聚焦於AIoT（Artificial Intelligence of Things）與數位雙生（Digital Twin）之整合應用，致力於發展具備即時感測、資料分析與決策支援能力之智慧系統。在AI應用方面，我投入多物件追蹤（Multi-Object Tracking）、行為分析與身份延續（Identity Continuity）等關鍵技術，透過影像辨識與深度學習模型分析人流密度、移動軌跡與使用行為，並建立可長時間維持識別一致性的追蹤機制。此類技術可將人流與行為特徵轉化為場域狀態判讀與系統決策之依據，對智慧場域管理具有關鍵價值。

        在AIoT系統整合方面，我已建構結合感測器、無線通訊與雲邊協同運算之完整架構，能即時蒐集環境、設備與人流等多源資料，並透過邊緣運算進行即時分析，再由雲端平台進行整合與視覺化呈現。相關研究成果已應用於智慧校園能源監控、綠建築熱效能分析與環境感測系統，並透過實際場域驗證其穩定性與可行性。此外，我亦將奈米製程設備之開發經驗延伸至智慧設備領域，導入AIoT監測與控制機制，使設備具備即時監控、參數調整與異常診斷能力，展現從奈米製程到智慧系統整合之技術延續性。進一步地，我將上述AIoT與人工智慧技術整合至數位雙生架構中，發展可即時映射實體場域之虛擬模型。透過整合人流資訊、環境參數與設備運轉資料，數位雙生系統可進行即時狀態更新、情境模擬與策略評估，使管理者能在不影響實際運作的情況下預測不同控制策略之效果，並進行最佳化決策。此一技術特別適用於高人流與高能耗場域，如捷運車站與大型公共建築，能有效提升能源使用效率與系統運作彈性。

        在研究成果對經濟社會與民生福祉之影響方面，我所發展之AIoT與數位雙生技術可降低能源浪費、提升設備運作效率，並強化公共設施之智慧管理能力。在永續發展層面，有助於減少碳排放並支持淨零轉型目標；在民生應用上，可提升環境舒適度與安全性，並優化公共空間使用效率。同時，奈米製程與智慧設備技術之整合，進一步延伸至能源管理與淨零碳排議題，並結合 AIoT 與數位雙生技術，提升系統監測、分析與決策能力，展現本研究由製程技術發展至智慧系統應用之整體脈絡。

        我的研究由奈米科技與製程控制出發，進一步延伸至能源管理與淨零碳排議題，並逐步發展至AIoT、人工智慧與數位雙生之跨領域整合，已建立完整且具延展性之研究體系。未來將持續深化相關技術，推動其於智慧交通、智慧建築與能源管理等場域之應用，並透過產學合作與實場驗證，強化技術落地與系統整合能力，為智慧城市發展與永續淨零目標提供關鍵技術支撐。