專長領域：數位訊號、永續綠能、人工智慧、AI深度學習、物聯網、大數據分析、智慧製造
數位訊號
數位訊號是以離散的形式表示的信號，它在不同時間點上採用離散的數值。這種信號由一系列離散的數字構成，通常以二進位（0和1）的形式表示。
與模擬訊號不同，數位訊號在時間和幅度上都是離散的，並且可以被準確地表示為二進位數字串。這種表示方法使得數位訊號更容易處理、存儲和傳輸，同時也提供了更好的抗干擾性能。
數位訊號處於現代通信、計算機、音訊處理等眾多應用的核心。透過數位訊號處理，我們能夠進行數據壓縮、數據加密、數位通信等操作，使得信息的處理更加高效和精確。
永續綠能
永續綠能是指以一種可持續且對環境友好的方式生成和使用能源的理念。這種能源的生產和使用不應對地球的生態環境造成不可逆的損害，並且應該以方式進行，以滿足當前需求而不影響未來世代的需求。
永續綠能包括使用可再生能源，如太陽能、風能、水能和生物質能源，這些能源的使用不會耗盡，而且其產生過程對環境影響較小。同時，永續綠能也涉及能源使用的效率提升和減少對不可再生資源的依賴，以減緩氣候變化和環境衝擊。
透過永續綠能的推動，社會可以實現對能源的可持續利用，降低溫室氣體排放，保護生態環境，同時促進經濟的可持續發展。這種能源轉型的理念已成為全球範圍內的重要議題，引導各界努力朝向更清潔、更可持續的能源未來。
人工智慧
人工智慧（AI）是一個涉及到模擬和模仿人類智慧的領域。它的目標是使機器能夠執行通常需要人類智慧參與的任務，如學習、推理、問題解決和語言理解。AI 的方法包括機器學習、深度學習、專家系統等。
機器學習是AI的一個重要分支，它使用統計技術來讓機器從數據中學習，並能夠自動進行改進和優化。深度學習是機器學習的一個特定領域，模擬了人腦神經網絡的結構，用於處理大量複雜的數據。
專家系統是一種基於知識庫的AI應用，它使用領域專家的知識來解決特定領域的問題。這些系統可以進行推理、判斷，並提供具體的解決方案。
人工智慧的應用範疇包括自然語言處理、影像識別、語音辨識、自主車輛、醫學診斷等。AI的發展帶動了技術的革新，並對社會、經濟和科學領域產生深遠影響。
AI深度學習
AI深度學習是一門專注於使用深度神經網絡（Deep Neural Networks）解決複雜問題的領域。深度學習是人工智慧（AI）的一個分支，它模擬了人腦中的神經網絡結構，通過學習大量數據來實現對任務的自動化學習和優化。
AI深度學習的發展推動了許多現代技術的創新，並在人工智慧領域中取得了卓越的成就，如圖像識別、自然語言處理、自動駕駛等。這個領域的專業人士通常需要具備豐富的數學、計算機科學和機器學習知識。
物聯網
物聯網（Internet of Things，IoT）是一門研究連接和集成各種物理設備、感測器、嵌入式系統和網絡技術，實現設備之間相互通信和協同工作的專業領域。物聯網的目標是建立一個智能化、高效率、自動化的網絡，將現實世界的物體與數字世界相連接。
物聯網專業的研究涉及多個學科，包括電子工程、計算機科學、通信工程、數據科學等。該領域的發展推動了現代社會的智慧化和自動化，並在各個行業中提供了創新的解決方案。
大數據分析
大數據分析是一門專注於處理和分析大量數據的領域。該專業涉及到使用各種技術和工具來從龐大、複雜的數據集中提取有用的信息和模式，以進行決策支持、洞察發現和問題解決。
大數據分析專業的目標是從數據中獲取深刻的見解，以指導組織和企業的決策，推動創新和效能提升。這需要專業人士具備數學、統計學、計算機科學和領域知識等多方面的能力。
智慧製造
智慧製造是一種透過整合先進科技和數據分析，以提升生產效率、降低成本、改善品質和增強製造靈活性的製造方法。這種製造方式利用物聯網（IoT）、人工智慧（AI）、數據分析和自動化技術，將製造過程中的各個環節聯繫在一起，實現實時監控、預測性維護和智能決策。通過數據的全面應用和整合，智慧製造旨在使製造過程更加靈活、高效，以應對市場變化和提供更具競爭力的產品。