歷屆專題海報展示(黃曜輝)
AI驅動智慧醫療輔助決策支援系統開發與設計
協助醫護人員提升效率，自動生成病歷與決策建議與急診室病情預測。
貴金屬餘料切割最佳化系統開發與設計
此系統可提升生產效能與最佳化資源配置，實現環保永續的目標。
路面偵測與工程車最佳化派遣之系統架構
人工智慧技術運用於路面損壞辨識及工程車維修路線最佳化派遣。
登革熱預警決策支援系統開發與設計
本計畫建構登革熱預警決策系統，提升疫情監測效率，強化防疫應變。
路邊停車決策支援系統開發與設計
本計畫建構路邊停車決策系統，提升停車效率與便利性&優化都市交通。
歷屆專題海報展示(石佳惠)
運用人工智慧於再生能源球體檢索之效能提升：一種新穎的最佳化方法
工智慧技術與k鄰近演算法運用於再生能源訊檢索。
創新3D球形檢索系統與虛擬實境球體應用於中醫失眠處方的開發
可視3D檢索系統與混合實境球體，作為一種追蹤失眠症狀的輔助工具。
作品一：AI驅動智慧醫療輔助決策支援系統開發與設計
指導老師：黃曜輝、羅爾維(北醫)
學生：蘇芸陞、林定辰、邱紹恩、林恒、范聿均
年度：2025年專題
摘要：本研究計畫旨在建構智慧化醫療系統，以有效解決現行醫療體系中面臨的挑戰，減輕醫護人員工作負荷，提升診療效率。同時，系統將提供病患及家屬友善的篩檢工具與即時資訊支持，促進早期診斷與治療，進而優化整體醫療體驗，並提升全民健康水準。
作品二：AI驅動智慧製造貴金屬餘料切割最佳化系統開發與設計
指導老師：黃曜輝、陳子立(清大工工)
學生：鄭名傑、陳致翰、陳天文、張德文、楊力衡
年度：2025年專題
摘要：隨著高科技產業的快速發展，其相關原物料與服務的需求亦持續攀升。然而，科技進步同時帶來環境負擔，使得如何在生產過程中提升資源利用效率、降低庫存與材料浪費成為關鍵議題。特別是在半導體零組件的生產與加工中，大量使用貴金屬，使得精準管理餘料與回收再利用顯得尤為重要。本研究計畫將著重透過影像偵測技術及最佳化餘料計算演算法，自動識別可再利用的貴金屬餘料，減少對進口貴金屬原料的依賴，從而降低倉儲、人力與材料成本。透過精準的回收與管理機制，不僅可提升生產效能，亦能優化資源配置，實現綠色製造與環保永續的目標。
作品三：路面偵測與工程車最佳化派遣
指導老師：黃曜輝
學生：吳呈堅、周秉頡、王泓仁、黃千栩、簡煜軒
年度：2024年專題
摘要：傳統的人工定期檢查路面損壞的方式，效率低下且成本高昂。由於當前人工智慧與深度學習技術快速發展，將這些技術運用於路面損壞辨識及工程車維修路線派遣上，提高了檢測的準確性和效率。
作品四：登革熱預警決策系統開發與設計
指導老師：黃曜輝、羅爾維(北醫)
學生：戴婷郁、鄭席璘、陳品如、莫銘熙、應充安
年度：2023年專題
摘要：本計畫建構登革熱預警決策系統，提升疫情監測效率，強化防疫應變與民眾資訊支持。
作品四：路邊停車決策支援系統開發與設計
指導老師：黃曜輝
學生：胡恩維、謝承紘、楊睿森、張栩嘉、丘詠暄
年度：2020年專題
摘要：本計畫建構路邊停車格決策系統，提升駕駛人停車效率與便利性，優化都市交通管理(2020年榮獲台北市黑客松冠軍)。