碩士畢業時長
1.23 年
中位數・平均 1.23 年・2 人（樣本太少）
全校 2.11 年
全校 2.11 年
收錄論文
2 篇
107–109 學年度
畢業時長只統計 碩士 100–111 學年度入學的學生：太近的入學年度還有同屆沒畢業，算進來會讓時長看起來偏短，詳見說明。下表與圖中灰色的論文不列入統計。
畢業時長趨勢
每學年度畢業人數
只計入有論文收錄的畢業生；中途休學或更換指導教授的學生不會出現在這裡。
研究關鍵字
深度學習transfer learningdeep learning低度惡性神經膠質瘤腦瘤影像分割U-NetVGG16遷移學習low-grade gliomasbrain tumor segmentation胸部X光遷移式學習分類異常預處理CheXNetchest x-rayclassificationabnormalitiespreprocessing
點關鍵字可以找研究同一主題的其他教授（灰色的只出現過一次，不列入搜尋）。 想看最新的研究方向與計畫經費，也可以查政府研究計畫（GRB）。
指導論文
| 學年度 | 論文 | 學制 | 入學 | 提交日期 | 畢業時長 |
|---|---|---|---|---|---|
| 109 | Segmentation of Low-Grade Gliomas using Deep U-Net with Transfer Learning 統計學研究所・共同指導：黃冠華、Huang, Guan-Hua 低度惡性神經膠質瘤、腦瘤影像分割、U-Net、VGG16、遷移學習、深度學習、low-grade gliomas、brain tumor segmentation、transfer learning、deep learning | 碩士 | 108 | 2021-02-03 | 1.51 年 |
| 107 | Classification of Abnormality in Chest X-Ray Images by Transfer Learning of CheXNet 統計學研究所・共同指導：盧鴻興、Lu, Henry Horng-Shing 胸部X光、深度學習、遷移式學習、分類、異常、預處理、CheXNet、chest x-ray、deep learning、transfer learning、classification、abnormalities、preprocessing | 碩士 | 107 | 2019-07-14 | 0.95 年 |