●技術簡介：

本技術為一套專為醫院設計的智慧化醫療衛材管理系統，涵蓋計價類與非計價類衛材。系統以機器學習為核心，整合歷史用量、即時庫存、採購週期、使用頻率、病患類型及其他多元特徵（如溫差）等進行動態預測，提出補貨與撥補建議。系統亦可自動與醫院資訊系統及內部管理系統串接，透過資料清洗與特徵工程轉換，即時輸出預測結果，整合至採購決策介面。

從試點醫院的導入成果顯示，整體衛材需求預測準確率顯著提高，非計價品項的庫存掌握度更大幅改善。此系統取代傳統依賴書記與採購人員經驗法則的模式，改由機器學習演算法自動推估需求，導入此系統後，能有效減少溢領、過期與突發採購情形，提升庫存管理效率與準確度，改善病人照護連續性與品質。系統具高度可擴展性，適用於各級醫療院所，未來可望廣泛推展至其他醫院，成為智慧醫療後勤管理的重要基礎建設，具有實質節支效益與產業導入潛力。

●技術團隊：管理學院 資訊管理系-許中川 教授、張榮昇 助理教授(撰稿人)。

●相關產業：醫療院所。

(圖1)團隊合照

●技術簡介：

1.整合國內地下水位、降雨量與河川流量等時間序列資料，導入隨機森林（Random Forest）演算法，建構可預測未來一季地下水位的AI模型。考量觀測資料常出現缺漏或極端波動，此模型可具備良好的預測能力，能夠有效掌握區域地下水位變化趨勢與潛在風險。
2.地下水位預測結合「地下水水量潛勢指標(GWPI)」及「地下水水質指標(GWQI) 」 ，透過空間插值分析方法，呈現各區域之地下水可用水量、出水能力及地下水水質潛勢狀態，進一步提升資料空間分布的判讀性。
3.運用GWPI與GWQI兩指標交叉分析，並建立地下水資源潛勢分級方法，另結合地理資訊系統進行視覺化呈現，可作為日後的地下水源開發、備援水源調度、產業用水配置及環境風險管理的決策支援工具，進一步邁向建構韌性地下水資源系統與永續發展目標。

●技術團隊：工程學院 環境與安全衛生工程系 暨 水土資源及防災科技研究中心-黃紹揚 助理教授(撰稿人)。

●相關產業：(1)智慧水資源管理與防災備援、(2)產業開發用水規劃、(3)氣候風險管理。

 (圖1)團隊討論情況

 (圖2)蘭陽平原L1水位+預測

 (圖3)蘭陽平原L1-地下水位潛勢預測結果

 (圖4)蘭陽平原L1-灌溉用水地下水資源潛勢預測結果

●技術簡介：

這套由國立雲林科技大學工業設計設計科學與感官實驗室研發的創新殯葬服務系統，旨在回應現代社會對於個人化及深層情感悼念的需求 。研究團隊提出了一套整合人工智慧技術的創新告別儀式影音系統，透過深度學習模型分析逝者生前的聲音樣本，精準複製其獨特的聲音與說話風格，讓逝者的聲音得以在告別式中重現 。

在視覺呈現上，系統利用AI影像生成技術，將逝者靜態的照片轉化為栩栩如生的動態影像，並結合唇形同步技術，使其能與克隆的語音精準匹配 。為了營造更具沉浸感的氛圍，系統還能根據儀式主題與情感需求，自動生成契合情境的背景音樂 。

最終，所有生成的影音內容會透過3D全息投影風扇進行立體呈現，創造出彷彿逝者親臨現場的沉浸式追思體驗 。此創新設計不僅提升了告別儀式的個人化與情感價值，更為殯葬產業的數位轉型提供了新的方向，展現了人工智慧在人文服務領域的應用潛力 。經過專家訪談驗證，此模式若能妥善平衡傳統禮俗與技術創新，將有機會為家屬提供更具人性關懷的告別式體驗 。

●技術團隊：設計學院 工業設計系(設計科學與感官實驗室)-蔡韋德 助理教授(撰稿人)、工業設計研究所-陳奕全 研究生。

●相關產業：殯葬業。

 (圖1)沉浸式治喪悼念全息影像導入

 (圖2)治喪悼念沉浸式示範場域