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利用人工智慧辨識口腔癌及口腔癌前病變—先導實驗

為了解決台大新竹分院app的問題，作者陳信妤 這樣論述：

本研究的主要目的是作為一個先導實驗，欲建立能以人工智慧辨識口腔癌及口腔癌前病變之模型，對口內病灶做偵測及分類。未來希望藉此模型開發手機應用程式，讓民眾用手機自拍口腔黏膜，並顯示我們預設的綠燈、黃燈、紅燈三種分級，讓臺灣民眾，尤其是有菸、酒、檳榔史的高風險群，可以用手機照相做口腔癌篩檢，達到早期發現、早期治療的目標。本實驗訓練人工智慧模型所需的資料庫來源，分成回溯性及前瞻性資料。回溯性資料以本機構臨床醫師過往數十年使用數位單眼相機所照，所有涵蓋口腔黏膜，包含有病灶及無病灶的照片；前瞻性資料則同步收集全臺大醫院體系（涵蓋臺大總院、金山、北護、新竹及雲林分院），協同主持人們在門診利用智慧型手機拍攝

，含有正常黏膜及口腔病灶的臨床照片。在機器學習方面，本實驗使用Yolov5及EfficientDet兩種人工智慧模型，在訓練後以相關指標評估模型的性能表現。初步結果指出這兩種人工智慧模型在機器學習後，對於辨識口腔癌及口腔癌前病變等口腔黏膜病灶都有不錯的表現。在物體偵測方面， Yolov5的精確度為71%，召回度為65%；EfficientDet的精確度為95%，召回度為61%。我們可以預期隨著資料庫照片的增加，模型的性能表現將提高，對於正確分類病灶的燈號及偵測其位置更有信心。

董事資訊請求權--以股份有限公司為中心

為了解決台大新竹分院app的問題，作者林冠酉 這樣論述：

2018年公司法全盤修正，董事資訊請求權因各界意見過於紛歧，最終決定不予增訂。然而，董事會為股份有限公司之業務執行機關，並由董事所組成。同時，董事依法對公司負有受任人義務，違反應負損害賠償責任。殊難想像董事於缺乏公司資訊的情況下，如何於董事會討論中決定公司業務之執行並善盡其受任人義務?我國目前透過主管機關函釋及法院判決的形式皆肯認董事有向公司請求資訊的權利，惟對於所得請求的範圍莫衷一是，且尚未有最高法院對此表示意見。本文自董事於股份有限公司公司治理下的定位出發，並點出董事欠缺資訊請求權對公司治理的影響，接著透過相關法規之修正理由及反對意見、實務判決見解、分析國內外學者文獻及比較法包括美國、英

國、澳洲、香港及新加坡為主要研究方法，借鑒他國法律規範及法院判決之觀點，自董事資訊請求權的「法理基礎、主體與客體範圍、行使程序、限制以及資訊共享」不同面向加以討論，進而型塑出一套較為完整的制度，並供立法者及主管機關參考。研究結論上，本文認為董事於公司法下既對公司負有忠實注意之受任人義務，並課予違反者損害賠償責任可知，應以知情決策的要求以及權責相符的法理作為董事得向公司請求資訊之理論基礎，且原則上推定董事有此權利，除非公司能證明董事請求資訊非為履行董事職責，即以受任人義務作為董事請求資訊的範圍限制。倘公司無故拒絕，應允許董事向法院提 訴訟救濟，法院應以非訟程序審理之，以符合董事資訊請求權作為董事

決策前置程序的時效性要求。