項目編號：UGC/FDS16/P03/25

項目名稱：基於拓撲絕緣體的表面作為增強表面等離子體共振傳感的新型平臺

首席研究員：ASSI Dani Samer博士（都大）

摘要

透過波長選擇性可調性增強表面電漿體共振（SPR），有潛力推動電漿體器件的發展，從而釋放電漿體技術在感測、生物醫學診斷以及未來環境監測應用中的巨大潛能。然而，傳統上廣泛採用的高電導率預定義週期性金屬（如金和銀）——通常被視為傳統電漿體材料，卻因能帶間電子躍遷和Drude損耗導致顯著的能量耗散，從而限制了其在電漿體應用中的效率和靈敏度。除此之外，這些材料在實際器件的實現和整合過程中也面臨額外的缺陷與挑戰，包括有限的工作頻寬、較差的可調性、複雜的製造工藝，以及最為關鍵的高成本，使其難以在大規模或成本敏感型應用中得到推廣。

這一現實推動了對新型低損耗、低成本且高度可調的電漿體材料的探索，以期實現更高效率和更寬廣的工作頻寬——這些是傳統電漿體材料無法保證的能力。基於此，我們計劃設計並開發可調諧的拓撲絕緣體（TI）表面，包括錫基硫族化合物（SnSe、SnTe、SnSeTe）、銻基硫族化合物（SbSe、SbTe、SbSeTe）以及鉍基硫族化合物（BiSe、BiTe、BiSeTe），其性能將被優化以增強表面電漿體共振，並實現可調的選擇性光譜響應。

拓撲絕緣體材料表現出強自旋—軌道耦合，形成受保護免於背散射的狄拉克表面態，使得來自這些表面態的載流子能夠在表面平行自由移動並傳導電流。這些特性促進了表面電子與表面電漿體模式在寬廣光譜範圍（從紫外到太赫茲）的增強耦合，從而支持多樣化的電漿體應用。

在本專案中，我們提出透過調控(Se)與(Te)的比例來影響能階分佈、載流子動力學以及自旋—軌道耦合（即自旋態與電荷態的鎖定效應），從而最大化與表面電漿體的相互作用並最小化電漿體損耗。因此，調控(Se)與(Te)的比例對於增強SPR效率以及調整光譜頻寬至關重要。

在實驗上，我們將採用電化學合成技術製備這些TI表面，以確保其元素組成和結構的精確控制。我們近期在拓撲絕緣體材料電化學合成方面的發表成果（Dani S. Assi 等, Advanced Materials 2024, 36, 2306254；Dani S. Assi 等, Advanced Science 2023, 10, 2300791）以及前期的模擬結果，已證明了本研究方案的可行性。

在本專案中，我們旨在突破傳統電漿體材料的侷限性，透過探索可調諧TI表面的潛力來增強SPR效應、降低電漿體損耗，並擴展選擇性響應能力，以滿足多功能下一代感測應用的需求。我們將採取系統性的方法研究所提出TI表面的材料組成與結構表徵流程。

本研究的主要交付成果包括：(1) 採用電化學沉積技術合成拓撲絕緣體材料，重點優化其奈米結構；(2) 製備晶圓級（4吋）可調諧TI表面；(3) 開展理論研究與實驗表徵，探討所開發TI表面的表面電漿體和電子特性；(4) 建立基於TI的感測平台，其具備增強的SPR效能與可調光譜範圍，用於檢測三種不同抗生素的「指紋」特徵。

本提案的創新性在於能夠透過簡易的製備工藝生產可調諧的TI薄膜，使其在實現選擇性光譜響應的同時，具備更高效率，並且成本顯著低於傳統電漿體材料。若本研究成功實施，將推動電漿體技術在感測、診斷與環境監測中的發展，並為香港及粵港澳大灣區這一人口密集的重要科技樞紐作出貢獻。

 

項目編號：UGC/FDS16/E07/25

項目名稱：基於 MPEG 標準化組開發的視訊點雲壓縮器(V-PCC)之三維點雲的品質增強

首席研究員：歐陽兆基博士（都大）

摘要

近年來，三維視頻與圖像數據在自動駕駛、城市數字孿生、虛擬增強現實（AR/VR）及文化遺產保護等領域的應用日益受到關注。點雲作為三維數據的典型表現形式，因其能精準呈現複雜場景的細節特徵而備受重視。

點雲是通過三維空間中的離散點集表徵物體表面形態的數據形式。每個點不僅包含三維座標等幾何信息，還可攜帶表面法向、亮度值與色彩特徵等屬性。根據應用場景差異，點雲可分為點雲場景和點雲物件兩大類：點雲場景通常由車載激光雷達等設備實時採集，用於自動駕駛導航；點雲物件則包含靜態與動態兩類，其中動態點雲可隨時間變化，廣泛應用於AR/VR、全息影像及遙控呈現等技術。單幀點雲可能包含數百萬個數據點，以每幀百萬點、每點60bits的標準動態點雲為例，未經壓縮的30幀/秒動態點雲每秒將產生約180MB數據量，對傳輸帶寬與存儲空間提出巨大挑戰。

為有效壓縮點雲數據，動態影像專家組（MPEG）制定了兩種標準壓縮方案：基於幾何的點雲壓縮（G-PCC）採用樹狀結構編碼技術，適用於靜態點雲場景；基於視頻的點雲壓縮（V-PCC）通過投影生成二維圖片，專為動態點雲對象設計。

在V-PCC標準中，三維點雲被轉換為二維圖片序列並編碼為傳統二維視頻，可借助H.264/H.265等視頻編碼標準進行壓縮。但該過程會導致重建點雲質量顯著下降，尤其在低碼率傳輸時會出現三類典型失真：（1）幾何錯位：數據點空間位置發生偏移；（2）屬性失真：色彩與亮度特徵改變；（3）點雲缺失：部分數據點丟失。

由於點雲是新興的三維稀疏數據表徵形式，傳統圖像視頻增強技術難以直接適用。本研究旨在開發一種綜合解決方案，通過聯合優化幾何錯位、屬性失真與數據點丟失問題，全面提升壓縮點雲質量。鑑於壓縮過程的複雜性，增強操作可嵌入編碼環路內部或作用於解碼後端。我們期望所提出的增強方案能為下一代MPEG V-PCC/PCC標準提供技術支撐，並進一步探索該方案在G-PCC及端到端壓縮等其他點雲編碼方法的適用性。

 

項目編號：UGC/FDS15/H29/25

項目名稱：在掃描中記憶：探索移動式3D掃描技術對空間記憶實踐的可供性

首席研究員：蔡勝丹博士（樹仁）

摘要

近來，流動3D掃描科技變得日益普及，令一般使用者能輕易地將空間捕捉為3D模型。儘管最初多為設計、存檔和房地產等專業目的所用，流動3D掃描如今已被用來保存具有個人意義的空間，例如童年時期的家或過渡性的居所。在人口流動日趨頻繁的脈絡下（例如數碼遊牧、僑居人士和國際學生），此趨勢變得尤其切合。隨著流動3D掃描日漸普及，它有望像手機攝影一樣，成為記憶建構中不可或缺的一環。儘管其用途日增，流動3D掃描在記憶研究領域的意涵仍有待深入探討。關於數碼記憶的研究，過往多數聚焦於「連結性」與「無地方性」等主題。這些特性雖因將記憶從實體疆界中解放而備受讚揚，卻也因助長了人們與地方之間膚淺而短暫的連結而受到批評。在數碼記憶研究中，實體空間的靜態、固定本質，與互聯數碼網絡中資訊的流動、動態特性之間，浮現了一種張力。然而，適地性媒體的興起挑戰了這種被認知的不相容性。例如，擴增實境應用程式讓遊客能與疊加的數碼內容及實體場景進行深度互動。流動3D掃描則進一步推動此轉變，它不僅促使使用者以數碼方式保存他們認為有意義的空間，亦驅使他們在掃描的行動中，重新探訪這些空間及與之相關的記憶。透過在同一個實體空間中整合人類行動者、數碼工具與持續進行的記憶實踐，探討流動3D掃描與記憶實踐之間的關係，為彌合此一理論上的不相容性提供了契機。

現有的記憶媒體理論往往強調再現性的成果，例如最終產出的3D模型；本研究則將焦點轉向在掃描過程中展開的、持續進行的記憶實踐。有別於攝影的瞬時捕捉，掃描要求使用者親身在空間中移動並與之互動，這讓他們得以重訪熟悉的所在、發掘被遺忘的角落，並留意到曾忽略的物件。當使用者手持掃描設備在環境中遊走時，他們的注意力、感知和行動亦隨之演變，從而將記憶建構轉化為一個主動的、具身化的過程。為探討此持續進行的過程，本研究援引「可供性」的概念，此概念強調行動者的感知與物體、環境或科技的能力之間的相互性。此框架讓我們得以檢視人類行動者、數碼工具與實體空間之間的動態互動，並聚焦於這些互動如何承載特定的記憶實踐。本研究將採用參與式工作坊模式，參與者將接受流動3D掃描技術訓練，並負責記錄具個人意義的空間。透過後續的反思與討論，參與者將針對在掃描前的準備、掃描過程以及掃描後的回顧期間，有哪些記憶實踐被提供而提出見解。藉由以流動3D掃描為切入點，並考量人類行動者、數碼工具與實體空間在提供記憶實踐上的相互作用，本研究調和了實體與數碼之間的不相容性。除了學術貢獻，研究結果在提升大眾的3D科技素養，以及指導未來記憶保存工具的設計方面，亦具實際應用價值。雖然本研究聚焦於記憶的產製過程，但它也為未來研究3D掃描記憶如何被他人分享與體驗奠定基礎。

 

項目編號：UGC/FDS16/E15/25

項目名稱：電弧增材製造鋼的承壓型螺栓連接在室溫、火災和火災後的性能與設計

首席研究員：蔡炎城博士（都大）

摘要

增材製造（AM）技術已廣泛應用於航空航天、礦業設備和汽車等多個工程領域。近年來，由於其在建築業，特別是鋼結構設計與建造方面的巨大潛力，該技術也開始在建築業探索應用。電弧增材製造（WAAM）因其較高的沈積速率、較大的建造空間和較低的成本，被普遍認為是最適合鋼結構應用的增材製造技術。這項數位化製造技術目前已在包括中國在內的多個地區有所應用。WAAM技術為解決建築業面臨的諸多挑戰提供了新的機遇，例如減少建築垃圾、緩解包括香港及其他地區在內熟練工短缺和老齡化問題，以及提升施工現場安全。此外，它還能帶來結構優化、遠端施工便利等諸多優勢。這些優勢與香港特別行政區政府（HKSAR）的公共政策目標相契合，例如減少建築廢棄物、提高能源效率和促進可持續發展。WAAM技術也與HKSAR發展局發佈的「建築2.0」戰略規劃相符，該規劃旨在推動建築業應用先進技術，尤其註重提升施工現場安全性和創新性。然而，對於工程師和研究人員而言，採用電弧增材製造（WAAM）技術製造的鋼結構相對較新。由於目前相關研究有限，尚無WAAM鋼結構及其構件的國際設計規範，缺乏統一標準，因此，限制了該技術在建築業的廣泛應用。

螺栓連接是鋼結構構件和結構單元組裝中最常用的連接方式之一。它能夠有效傳遞結構鋼構件（如支撐、主樑和立柱）以及鋼結構單元（如鋼模塊建築）之間的荷載。這些連接的荷載傳遞機制通常分為承壓型（螺栓直接承受連接件的壓力）和摩擦型（透過預緊螺栓達到一定預緊力，使連接件之間產生摩擦力）兩種、或兩者兼具。螺栓連接的結構性能對於確保結構在各種環境下的整體性和穩定性至關重要，包括常溫、火災和火災後狀態。儘管鋼結構建築產業對應用電弧增材製造（WAAM）技術有著濃厚的興趣和迫切需求，但目前尚無針對電弧增材製造（WAAM）鋼結構螺栓連接在常溫、火災和火災後狀態下的設計規範。此外，現有文獻中關於WAAM鋼結構螺栓連接的研究也較少，尤其是在火災和火災後狀態下的研究更是寥寥無幾。

本研究旨在探討WAAM鋼材承壓型螺栓連接件在常溫、火災和火災後狀態的結構性能。研究將模擬火災環境溫度最高可達1000℃。實驗將使用不同強度的金屬絲作為原料製備WAAM鋼材連接件樣品，包括ER70S和ER120S，其名義屈服強度最高達830 MPa的。此外，也將研究不同的打印方向對連接件性能的影響。研究將採用實驗和數值模擬相結合的方法，評估WAAM鋼材承壓型螺栓連接件的結構性能。研究目標是獲得這些連接件在常溫、火災和火災後狀態下承載能力、螺栓孔變形性能和破壞模式的實驗和數值模擬資料。同時，研究也將為不同的破壞模式制定新的設計方法和準則，以促進WAAM鋼材在建築業的應用。這項研究將有助於開發更具創新性、效率更高、更可靠的WAAM鋼結構設計方案。

 

項目編號：UGC/FDS51/H01/25

項目名稱：從《詩經》韻律反映上古漢語的長短元音對立

首席研究員：陳以信博士（伍倫貢）

摘要

上古音泛指先秦兩漢的語音系統，而首位擬構上古音的漢學家高本漢，其上古擬音實是把自家中古《切韻》擬音投射到清儒古韻研究的成果。高本漢假設中古三等韻與非三等韻之別，在於前者有介音 /j/，而他更把這三等介音上推至其上古擬音。由於此介音令上古音系顯得極不自然，歷年來研究上古音的學者都千方百計想除掉它，一個辦法就是假設上古有長短元音對立，而中古的三等介音源自其中一類元音。

《詩經》是中國現存最早的詩歌總集，儒家奉為五經之一，本以上古音吟詠。若上古音確實存在此長短元音對立，這項對立理應反映在《詩經》韻律，但事實卻恰恰相反。

本研究計劃旨在提出我的上古韻母擬構。我同樣假設上古有長短元音對立，理據卻迥然相異。我早年已指出高本漢的三等介音說種種不合理之處，並透過構擬一套鬆緊元音系統，完滿地解決《切韻》音系裏的相關疑難。如今我意欲解釋這套中古元音系統，究竟如何從上古音演變而來。我提出上古的長短元音演變成緊鬆對立，而六朝期間發生的一場元音大轉移，則徹底打破了上古韻部的格局。因此我上古擬音裏的長短元音，跟《切韻》三等與非三等的對立並無直接關係。

初步測試顯示，我提出的上古長短元音對立，跟《詩經》的韻律相合。千多年來，文壇一致認定，在沈約等提出四聲八病以前，中國古詩只斟酌字數、押韻，並無如近體詩逐字推敲平仄的做法。而我的理論卻推斷，《詩經》早有類似古羅馬、希臘、印度詩歌那種基於元音長短的格律。倘若這理論成立，將徹底顛覆我們對上古漢語、《詩經》韻律、以至中國詩歌發展的理解。

 

項目編號：UGC/FDS24/B21/25

項目名稱：科技壓力與體驗經濟：擴增實境與虛擬實境對不同世代人群博物館的影響

首席研究員：陳亞香博士（理大專業進修學院）

摘要

在虛擬旅遊與服務自動化的時代，沉浸式科技如虛擬實境（VR）與擴增實境（AR）日益被應用於提供具吸引力的旅遊體驗。研究指出，VR 與 AR 能透過沉浸式與互動元素，顯著提升博物館參觀者的體驗，彌補傳統展覽可能缺乏的感官刺激與互動性。這些技術深刻地影響旅遊業，影響遊客決策過程的多個階段。預計到 2024 年， VR 與 AR 將貢獻全球市場達 728 億美元。具體而言，VR 與 AR 能強化旅遊目的地與景點的視覺化呈現，提供飯店預覽，並透過「先試後買」的體驗來降低感知風險，提升他們的造訪意願。在旅遊目的地，VR 與 AR 能透過美學、娛樂與教育等方面，提供額外的感官體驗，並支援數位導覽與導航功能，進一步提升旅客的參與度與滿意度。VR 與 AR 亦能鼓勵旅客以虛擬方式重遊目的地。然而，全球人口老齡化帶來挑戰。高齡旅客因不熟悉科技，可能產生「科技壓力」（technostress），進而影響其旅遊體驗。高齡旅客預計將成為國際旅遊市場中最大的潛在群體，未來幾年將有顯著成長。到 2030 年，每六人中就有一人年齡達 60 歲或以上；到 2050 年，60 歲以上人口將達 21 億人。2024 年，60 歲以上旅客佔總旅客人數的 37%，相較 2020至 2021 年的 16.45%有明顯上升。高齡旅客平均每年旅遊 27 天，超過 52%的人將旅遊與度假視為可支配收入的優先項目。

儘管數位科技已廣泛嵌入旅遊與娛樂業務中以提升效率，VR 與 AR 亦可能造成認知負荷與分心。因此，本研究旨在建立一個整合模型，以理解高齡旅客在博物館情境中對 VR 與 AR 旅遊體驗的態度與行為。具體研究目標包括：建立整合模型以探討 VR 與 AR 體驗如何影響旅客在博物館中的滿意度與重遊意願；識別博物館體驗經濟與旅客對 VR 與 AR 體驗的感知價值之間的關聯；分析感知價值與旅客行為之間的關係；討論「科技壓力」與「年齡」在形成旅客滿意度與記憶中的調節角色；並探索不同世代對 VR 與 AR 旅遊體驗的認知與態度差異。

本研究將採用混合方法，探討不同世代如何看待 VR/AR 在影響其行為意圖（如體驗記憶與參觀滿意度）方面的角色。研究結果可為目的地管理組織（DMOs）、旅遊景點、博物館、旅行社及其他相關機構提供有價值的洞見，以制定合適的數位策略，提升旅遊體驗、提高訪客滿意度，並鼓勵景點的重遊率。藉此，旅客將對目的地產生更高的忠誠感。

 

項目編號：UGC/FDS24/E16/25

項目名稱：為香港構建一個雲端關愛中產長者房屋評估系統

首席研究員：陳慶麟博士（理大專業進修學院）

摘要

人口老化是全球趨勢，受到政策制定者和學術界的關注。香港作為其他發達經濟體之一， 65歲及以上的老年人口比例逐漸上升，預計到2039年，這一比例將增至32.3%。作為一個高度城市化的城市，香港的老化問題影響著不同行業，包括房地產、工程、建築和社會科學。老年友善城市的發展已成為一個引起研究者廣泛關注的研究領域。為了應對與老年人口相關的問題，如人口結構變化、養老金短缺和醫療費用增加，倡導在地老化（AIP）以實現成功老化。成功老化指的是罹患疾病的概率低、良好的認知和功能能力，以及積極參與老年人的生活。

儘管AIP在全球不同國家得到推廣，但面臨的一大挑戰是許多老年人的居住條件未能滿足其晚年生活的需求。香港的許多住宅建於上世紀，建築標準過時，而房屋的老年友善特性往往不是開發商和個人的主要關注點。以往針對香港AIP的研究主要集中在低收入階層，其住房需求通常由公共租住房屋來解決。相比之下，中產階級的老年人則相對處於劣勢，因為他們通常無法獲得各種政府在住房、社會福利和老年人外展支持服務方面的補助。

本研究旨在為香港中產階級的住宅開發一個基於雲端的計算框架，以評估住房的老年友善性，並融入數字包容性和智能技術。最終形成的整體老年友善指數將有助於在老年人住房的建築設計和維護方面進行決策。此外，將創建一個用戶友好的雲端計算系統，以可視化和比較香港不同住房項目的老年友善性。

在短期影響方面，該指數將提高對老年友善住房重要性的認識，並鼓勵個人、政策制定者和開發商評估現有的住房選擇。它將幫助識別當前住房存量中的缺口和改進空間。此外，評估過程將促使老年人的生活條件立即改善。可及性、安全性和舒適性等問題可以及時解決，確保中產階級的老年居民擁有合適和舒適的住房選擇。至於中長期影響，該指數可以作為建立老年友善住房最低標準的基準，這可能促使制定確保新住房項目滿足老年人需求的規範和指導方針，促進可及性、適應性和安全性。老年友善住房可以通過創造社區來增強社會包容性，使老年人能夠獨立生活並積極參與社會。該指數還可以推動住房的發展，促進社交聯繫、鼓勵代際互動並支持在地老化。

 

項目編號：UGC/FDS16/M06/25

項目名稱：柵藻對不同尺寸微塑料的反應之研究

首席研究員：陳文藝博士（都大）

摘要

塑膠已成為現代生活不可或缺的一部分，然而其生命週期常導致碎片化形成微塑膠（MPs，1 μm至5 mm）與奈米塑膠（NPs，小於1 μm）。這些微米/奈米級塑膠（MNPs）普遍存在於空氣、水體、土壤、沉積物及生物群等環境介質中，引發了對其跨營養級水生生物毒性效應的擔憂。此類污染物可能破壞胃腸功能、抑制生長、誘發免疫毒性並在食物網中生物累積，因此被列為需迫切研究的新興污染物。

作為初級生產者，微藻對生態系統功能與全球碳循環至關重要。MNP暴露導致的微藻生理變化可能通過降低初級生產力和營養循環來破壞食物鏈，藉由減少生物多樣性與恢復力來動搖生態系統穩定性，並引發長期生態後果。這些連鎖效應突顯了理解MNP對微藻與水生生態系統影響的極端重要性。

儘管現有研究報告顯示MNP對微藻存在正向與負向雙重影響，但因實驗條件差異、物種特異性反應及所用MNP類型特性不同，結果仍存爭議。當前研究多聚焦於小球藻（Chlorella）和聚球藻（Synechococcus）等模式物種，對柵藻（Scenedesmus）等廣泛分布微藻的反應機制仍知之甚少。此外，轉錄組變化等分子層面的應對機制仍缺乏系統性研究。

本研究旨在透過探究本地河口分離的四尾柵藻（Scenedesmus quadricauda）和尖細柵藻（Scenedesmus acuminatus）對不同聚合物類型、尺寸及濃度MNP的生理與分子響應，彌補當前知識空白。具體目標包括：i）解析兩種柵藻對不同類型、尺寸及濃度MNP的生理響應，釐清這些因素如何影響微藻整體活性；ii）比較兩種柵藻應對MNP暴露時採用的生化防禦機制；iii）闡明兩種柵藻響應MNP的分子機制，從基因表達變化層面揭示該屬藻類適應環境脅迫的內在機理。本研究將深化對微藻MNP響應機制的理解，為評估水環境中MNP污染的生態效應提供關鍵見解，最終為水生態系統塑料污染風險評估與緩解策略制定提供科學依據。

 

項目編號：UGC/FDS11/M03/25

項目名稱：杏仁核在GLP-1受體激動劑誘導的噁心和嘔吐中的作用

首席研究員：陳詩華博士（方大）

摘要

肥胖與糖尿病已成為影響全球約8–10%人口的重大公共衛生問題。胰高血糖素樣胜肽-1（GLP-1）受體激動劑是一類新型藥物，可用於治療第二型糖尿病與肥胖。然而，約有40–70%的患者可能出現包括噁心與嘔吐在內的不良胃腸道副作用，限制了藥物劑量的應用。理解GLP-1受體激動劑相關副作用的機制，對於開發耐受性更佳的新療法十分重要。然而，目前大多數研究集中於腦幹，限制了我們對噁心機制的認識。

有證據表明，GLP-1受體激動劑引起的噁心與嘔吐涉及大腦中嘔吐途徑的活化。我們先前發現，腦幹與下丘腦中的GLP-1受體可能參與了Exendin-4與GLP-1(7-36)酰胺在食蟲目家白鼬鼠（Suncus murinus）中誘發的嘔吐。將這些藥物直接注入中樞時，也會增加位於杏仁核中央核（CeA）的c-Fos表達，而該區域存在GLP-1受體。透過無線遙測技術，我們發現Exendin-4可引發與噁心相關的行為反應。近期研究進一步顯示，外周給藥的Exendin-4可誘發嘔吐，並增加CeA、孤束核及最後區（area postrema）的c-Fos表達。將巴可洛芬（baclofen）注入下丘腦室旁核（PVH），可拮抗外周給藥的Exendin-4所誘發的嘔吐，而不影響其抑制食慾的作用，提示下丘腦的γ-氨基丁酸B型受體（GABAB）可能在其中發揮作用。此外，持續將胃泌素（ghrelin）灌注至CeA，可拮抗順鉑誘發的嘔吐，而去酰胃泌素則會加強順鉑引起的心血管與呼吸變化。CeA接收來自臂旁核（parabrachial nucleus）及PVH的投射，並向腦幹發送下行信號，以調控情緒並介導噁心的感知。我們假設CeA可能參與GLP-1受體激動劑引起的噁心與嘔吐機制。活化CeA 中抑制性GABAB神經元可能削弱GLP-1受體的訊號傳導，最終減輕GLP-1受體激動劑所誘發的噁心與／或嘔吐。

在本研究中，我們將透過動物實驗，結合行為測試與既有的無線遙測記錄技術，以評估與噁心相關的生理變化，並進一步進行c-Fos免疫組織化學染色與蛋白印跡法分析，以探討大腦功能。總體而言，這些研究將提供GLP-1受體激動劑副作用的生物學與分子層面見解，最終有助於指導新型抗糖尿病與抗肥胖療法的開發。我們的新發現亦可能揭示噁心與嘔吐的全新機制，為抗嘔吐藥物開發帶來突破，並對公共衛生產生重大影響。

 

項目編號：UGC/FDS11/H02/25

項目名稱：文化冷戰下的香港南來文人：徐訏及「視覺小說」遊戲開發

首席研究員：陳曉婷博士（方大）

摘要

從1950年至1969年，中國作家徐訏（1908–1980）在香港報刊（如《星島晚報》和《世界今日》）大量發表小說，充分展現了他對文學創作的熱忱。然而，儘管徐訏乃香港文學的重要作家，亦是「南下知識分子」的代表人物，其作品卻甚少被置於香港的社會政治脈絡下進行深入探討。

本研究旨在填補上述研究空白。首先，以文化冷戰與美援文藝體制為框架，重新解讀徐訏在香港被忽視的小說創作，深入剖析其作品與本地政治環境的關係。其次，本研究將超越人文學科中傳統的文本分析方法，透過重建並還原讀者群的閱讀經驗，進一步拓展研究視野。其三，致力於知識轉移，通過結合文學研究與人工智能及設計，開發一系列改編自徐訏小說的「視覺小說」遊戲。

此互動平台不僅能令徐訏的作品得以普及，更與新興的「人文科技」領域相互呼應，從而激發受眾——尤其是慣於數位媒介、較少接觸傳統文本的年輕世代——對現代中國文學產生興趣。

 

項目編號：UGC/FDS14/H06/25

項目名稱：轉型與重構：民國時期屈原與《楚辭》接受研究

首席研究員：陳鴻圖博士（恒大）

摘要

民國（1912 - 1949）時期，中國經歷了重大的文化轉型，呈現出西方文明與東方文明知識交融的景象，成為傳統向現代轉型的中介。當時的知識份子在受到西學衝擊下，重新審視中國本土文化，並在傳統學術的基礎上加以創新，形成了一片充滿活力的學術景觀。民國學人對屈原及《楚辭》的研究投注了極大的心力，絕大部分民國學術大家如胡適、梁啟超、顧頡剛、傅斯年、郭沫若和聞一多等均曾參與過相關研究。據本計劃初步統計，民國楚辭學著述數量超過一百多種，這些著作涉及到文學、哲學、地理、民俗、神話等多個不同範疇的面向，而研究方法既受西學影響，又帶有傳統治學色彩，可以說民國的楚辭學研究折射出民國巨變時代五光十色的特色。本計劃認為民國的楚辭學代表了從傳統楚辭學到現代楚辭學的重要過渡階段，因此應當獨立成為研究課題，以深入探究其歷史與學術意義。本計劃的目的在於瞭解民國學人對屈原及《楚辭》的接受情形，尤其是屈原的形象如何因受西方思想的影響而產生變化。本計劃將闡述西學東漸之下，傳統楚辭學的轉型，並衡量西學知識對楚辭學的影響和意義，以及對現代楚辭學所帶來的啟示。最後，本計劃期望透過跨學科和跨研究方法的嘗試，可以應用於其他中國傳統文學和文獻的研究。

 

項目編號：UGC/FDS16/P05/25

項目名稱：PDMS 激光表面工程：增強防污和電化學傳感能力的先進模塊化微流體平臺

首席研究員：陳鍵林博士（都大）

摘要

聚二甲基矽氧烷(PDMS)是廣泛用於製造微流控元件的材料，但其表面特性通常需要進行改質以增強微流控元件的性能。雖然雷射誘導石墨烯(LIG)技術已成為一種相當有前景的表面工程方法，但目前基於LIG的PDMS表面改質方法存在局限性，例如需要添加富碳添加劑（例如聚醯亞胺粉末）或需要將LIG結構（例如從聚醯亞胺薄膜）轉移到PDMS表面。

為了突破這些局限性，本計劃提出了一種新穎的直接方法，利用二氧化碳 (CO₂) 雷射技術對 PDMS 表面進行改性，而無需添加額外的富碳添加劑。本研究的主要目標是：1) 優化雷射處理參數以精確控制改性 PDMS 表面的特性；2) 研究 CO₂ 雷射誘導 PDMS 表面改質的機理和動力學；3) 將改質 PDMS 表面整合到微流控系統和電化學感測器中。

與以往依賴類石墨烯結構的方法不同，這種直接利用二氧化碳雷射的方法提供了一種更簡化、更可自訂的途徑，可直接在PDMS表面賦予所需的特性，例如增強的電化學性能和更佳的防污性能。透過系統性地改變雷射參數，包括速度、功率、頻率和脈衝密度，研究團隊將全面瞭解如何客製化PDMS表面改性，以滿足微流體和電化學感測應用的特定需求。

此外，該計劃將透過先進的表徵技術，探討二氧化碳雷射誘導PDMS表面改質的潛在機制和動力學。改質後的PDMS表面將整合到微流體系統中，以評估其防污性能，並將其用作模塊化客製化電化學感測器的電極材料，評估其在各種環境監測應用中的靈敏度、選擇性和穩定性，例如檢測有機化合物和微生物污染物。

這項研究的成果有望為包括微流控和生物傳感產業以及環境監測機構和部門在內的各利益相關者帶來顯著益處。透過拓展對基於雷射的PDMS直接表面工程的理解和應用，該研究將有助於開發先進的多功能材料和設備，從而增強環境監測能力並支持可持續的解決方案。這項研究的預期影響與國家《國家經濟和社會發展第十四個五年規劃》和《2035年願景》中概述的香港創新科技發展藍圖相一致。

 

項目編號：UGC/FDS16/E16/25

項目名稱：基於概念的視覺狀態空間模型的開發及在可解釋潰瘍性結腸炎診斷中的應用

首席研究員：陳雪麗博士（都大）

摘要

潰瘍性結腸炎（Ulcerative colitis, UC）是一種慢性炎症性腸道疾病，其特徵是從直腸開始的持續黏膜炎症和潰瘍，並可能蔓延至整個結腸。UC對患者的生活品質造成重大影響，包括影響身體健康、心理福祉、社交互動以及職業生活。準確評估UC的嚴重程度對於治療決策和疾病進展的監測至關重要。Mayo內鏡評分（Mayo endoscopic score, MES）在開發自動化UC嚴重程度評分系統中被廣泛使用。透過MES系統標準化UC評估方式，不僅有助於跨研究結果的有意義比較，也能促進精準化與個人化的治療策略。

目前的自動化UC嚴重程度評分方法，例如卷積神經網絡（CNNs）和視覺轉換器（Vision Transformers），面臨兩個主要限制：（1）難以有效建模內鏡圖像中的長距依賴性；（2）缺乏可解釋性，因而阻礙了其在臨床環境中的採用。最近在狀態空間模型方面的進展，特別是Mamba架構，提供了線性計算複雜度、硬體高效實現以及在保持全局有效感受野的同時建模長距依賴性的優勢。我們的研究團隊最近開發了一種基於Mamba的模型——UCMamba，用於UC嚴重程度評分。儘管UCMamba在初步實驗中顯示出其有效性，但在保留局部和全局信息的空間關係方面仍有改進空間。因此，本項目的目標之一是提出基於影像層級和區塊層級的對比學習方法，以增強UCMamba的特徵表徵能力。我們提出的影像層級對比學習能更好地捕捉全局信息，而區塊層級對比學習則能捕捉更精細的局部信息。

可解釋性是我們工作的另一個重點。在醫療領域，擁有高性能且易於理解的模型至關重要，這推動了可解釋人工智慧的研究需求。最近，事前可解釋方法（特別是基於概念的方法）引起了廣泛關注。MES系統根據紅斑、血管模式、脆性和潰瘍的程度，將UC的炎症評估為0（正常）到3（嚴重）的四分制。鑑於MES的語義特性，基於概念的方法為UC診斷提供了一個有前景的解決方案。因此，本項目的另一個目標是使用基於概念的方法開發一種內在可解釋的UC診斷模型。我們提出的框架旨在將UCMamba的特徵空間投射到一個軸向對應於可解釋概念的空間，並基於這些概念的加權平均進行預測。該框架將以視覺和文本格式提供模型預測的解釋。例如，可以可視化UCMamba中的注意力機制，以突出對最終預測有貢獻的重要區域。此外，線性預測器的權重表明每個概念對最終決策的重要性，使概念瓶頸層能夠闡明個別決策的推理過程。

我們的框架有潛力通過提供準確、自動化且可解釋的評分系統來革新UC嚴重程度的評估。藉由彌合機器學習與臨床實踐之間的鴻溝，UCMamba將賦能胃腸病學家做出更明智的治療決策，最終改善患者的治療效果。

 

項目編號：UGC/FDS16/H45/25

項目名稱：重新思考激勵性評價監管：以利益相關者為中心的中國電商透明化研究

首席研究員：吉莉博士（都大）

摘要

線上評論對於消費者決策至關重要，但其可靠性日益受到「有償評論」（其中最常見的形式為「好評返現」） 的威脅——即商家通過提供金錢、折扣或禮品等獎勵換取正面評價。在中國，特別是「好評返現」這一問題尤其普遍，導致資訊誤導、不公平競爭和消費者信任度下降。對此，中國政府於 2024 年實施了全國性的「好評返現」禁令，明確禁止「好評返現」等行為。然而，儘管有此禁令，違規行為仍然持續存在：商家尋找規避檢測的方法，平台難以有效執法，消費者則持續接觸到帶有偏見的評論。

本研究旨在探討禁令未能完全生效的原因，並探索替代監管方案以提升合規性、恢復消費者對線上評論的信任。研究採用多視角分析方法，綜合考察消費者、商家和電商平台三大關鍵群體的觀點。通過訪談與案例研究，分析消費者如何理解線上評論、能否識別偏頗內容，以及禁令如何影響其對評論真實性的信任；同時探究商家對禁令的解讀與合規情況、執法面臨的挑戰，以及其對監管改進的觀點；此外，亦探討電商平台如何檢測和防範有償評論、執法過程中的困難，以及其對替代合規策略的看法。

中國以外的許多國家針對虛假或偏頗評論問題採用了不同的監管模式。有些政府強調嚴格執法，有些則側重以透明度為基礎的措施（例如要求商家披露有償評論）。本研究比較英國、歐盟、美國和澳洲的監管框架，進行法律比較分析，評估這些模式中的要素（例如強制披露機制）能否適用於中國的法律與經濟環境。通過識別國際最佳實踐並評估其在中國的可行性，本研究將提出實用建議，以改善監管執法、強化商家問責，並幫助消費者做出更明智的購買決策。

本研究結果將為消費者權益保護、電子商務監管和數位平台治理的學術與政策討論提供貢獻。據此提出具體政策建議，包括強制披露規則、更嚴格的平台責任機制，以及消費者教育措施，以建立更透明、可信的線上市場。最終，本研究旨在構建一個能有效打擊誤導性評論、保護消費者權益並促進商業倫理的監管框架，不僅為中國提供解決方案，亦可為其他面臨類似挑戰的數位經濟體提供參考。

 

項目編號：UGC/FDS11/H05/25

項目名稱：跨代團結和南亞老年人社會排斥的研究

首席研究員：張沛玲博士（方大）

摘要

香港人口結構以華人為主體，佔比約91.6%。在少數族裔中，印度人、尼泊爾人和巴基斯坦人是三個主要群體。統計數據顯示，2011年至2021年間，這三個族群中65歲或以上的老年人口增幅達93.8%。此一老齡化趨勢凸顯了需關注他們在不同文化背景下的老年生活經驗。文獻回顧指出，少數族裔老年人在多個層面上遭遇排斥，導致孤立、寂寞，以及在社會或醫療服務方面的不平等待遇。儘管全球已有大量關於少數族裔晚年生活的研究，香港在此議題上的研究仍相對不足。這很大程度上源於普遍認為南亞老年人由家庭妥善照顧，家庭能在經濟與情感上提供支持，協助申請服務，更重要的是幫助他們融入社會，減輕社會排斥對其日常生活的影響，因此被視為不需太多外界支援。隨著人口結構與社會經濟環境的轉變，儘管南亞社群傳統上強調孝道，跨代支持是否仍能持續履行其傳統角色，已成為一項值得關注的議題。本研究旨在探討南亞老年人所面對的社會排斥經驗、他們對家庭在協助應對排斥方面的角色看法、家庭在照護中預期角色與實際角色之間的落差，以及其成年子女在提供家庭照顧時所面臨的挑戰，藉此補足現階段學術研究與實際服務之不足，並提出政策建議及服務提供的應對策略。為深入了解此課題，研究將採用質性方法，透過半開放式訪談，訪問來自巴基斯坦、尼泊爾和印度三個南亞族裔的45位老年人及其45位成年子女。研究對象為年滿60歲，並與子女同住或分住於社區的老年人。由於本研究立足於老年人與年輕一代的觀點，能夠為這些在政策與服務相關議題中「少有發聲」的群體提供表達意見的機會，以促進其福祉。

 

項目編號：UGC/FDS16/H29/25

項目名稱：理解及提升生成式人工智能與自我調節學習在學術寫作中的應用

首席研究員：鍾曉睿博士（都大）

摘要

學術寫作在高等教育中佔有重要地位，然而對於許多以英語為第二語言或外語的學生而言，學術寫作是一項極具挑戰的任務。其中的困難源於學術寫作對知識水平與語言能力的高度要求。研究顯示，學生常在構思想法、文章結構組織以及遵循學術規範等方面遇上困難。學術界普遍強調自我調節學習策略對寫作發展的重要性，但對於學術寫作的策略介入卻未有充分研究。與此同時，人工智能技術的迅速發展與普及為提升學生的寫作表現帶來新契機，卻也伴隨着過度依賴、資訊錯誤與生成結果不一致等問題。因此，如何幫助學生發展自我調節學習策略，以在整個寫作過程中有效而審慎地運用新興技術，便成為值得重視的方向。

本研究旨在探討學生如何於學術寫作中運用人工智能，並找出適當的方式為學生提供支援。研究分為兩個階段：第一階段將設計一份問卷，並以200名學生作初步驗證，用以調查學生對於自我調節學習策略及人工智能的使用情況。問卷經驗證後，將應用於另一組200名香港本科生之中，收集數據後緊接進行分析。其後，研究會透過分層抽樣選出60名學生進行人工智能輔助的寫作任務，分析他們與人工智能的互動記錄，並抽取其中12名學生進行刺激回憶訪談。在第二階段中，研究團隊將設計一個介入課程「GenWISE」。此課程結合最新研究成果與教學專業知識，採用六階段教學框架：規劃、提示語、預覽、寫作、同儕評閱以及學習歷程追蹤，旨在增強學生在人工智能輔助下的寫作能力及自我調節學習技巧。團隊將邀請約60名學生參與此課程，幫助他們在使用生成型人工智能進行學術寫作時，運用批判思維與自我調節學習策略，以提升寫作表現。課程成效將從多個面向進行評估，包括學生在人工智能輔助寫作過程中的策略運用變化、互動內容、寫作成果，以及對人工智能生成結果的批判性評價。此外，研究亦將運用歸納法分析與人工智能素養及反思能力相關的影響因素。研究資料來源涵蓋問卷回應、學生寫作文本、訪談記錄、互動內容及反思文章，並以量化與質性方法進行全面探討。

本研究的影響有三方面。在理論層面上，本研究有助於理解香港本科生如何透過人工智能提升學術寫作的表現，並揭示策略教學、提示語指導與經引導的自我反思如何推動自我調節學習與寫作能力的成長。在方法論層面上，本研究將開發並驗證專為人工智能情境設計的自我調節學習策略問卷，並引入多種新興的資料收集方式（如人工智能互動資料），以便深入理解學生行為，為後續研究奠定基礎。在教學層面上，本研究的發現將為香港及其他地區的英語教師提供重要參考，有助他們運用人工智能與自我調節學習來提升學生的學術寫作表現。研究亦能協助不同學科教師將人工智能有效融入課堂，並為教育政策提供重要啟示。

 

項目編號：UGC/FDS25/B03/25

項目名稱：通過傳統和生成式人工智能分析用戶生成內容進行產品創新：歸納演繹框架的應用

首席研究員：崔希玲博士（高科院）

摘要

眾所周知，現在企業的產品創新擁有更豐富的外部資源，即線上社交媒體評論。許多消費者在網路上分享關於產品的資訊、使用經驗與想法。隨著人工智能技術的不斷演進，企業能將這些消費者的線上評論轉化為與消費者進行共創創新的寶貴資產，從中提取新產品開發所需的創新構想。

過去幾年，學者們已嘗試運用不同的數據分析技術來分析線上評論以促進產品創新。然而，鑑於產品具有多樣性（處於生命週期的不同階段且可能採用不同的創新策略）、需從消費者處獲取的數據量各不相同，以及可用的數據分析技術繁多，現有文獻缺乏一個能引導不同實務操作的框架。因此，本專案計劃提出建立一個全面的「產品創新分析框架」，以期對實務界與學術界均有所貢獻。

在本專案中，我們首先回顧產品創新（包含兩種創新策略）及其與產品生命週期、顧客參與式共創創新的關係。接著，我們聚焦於人工智能在用於產品創新的用戶生成內容分析中的應用。我們檢視了用戶生成內容分析中常用的技術，並介紹利用傳統人工智能與生成式人工智能進行產品創新的兩種解決方案。更重要的是，我們引入「歸納-演繹框架」作為理論基礎；基於此框架，本專案探討如何匹配處於不同生命週期階段（導入期、成長期、成熟期、衰退期）與採用不同策略（突破式創新與漸進式創新）的產品、不同的數據採集與累積量，以及不同的數據分析技術。

本專案預計將從學術與實務角度產生顯著影響。將人工智能技術引入產品創新分析領域，不僅可豐富文獻體系，更有望啟發學術界從不同角度運用現有知識。

此外，本專案藉由開發一個整合人工智能技術的全面的產品創新框架，預計能進一步豐富學術文獻。這亦是首次嘗試將多個維度（包含來自營運管理的產品與創新知識、來自數據科學的數據分析技能，以及來自哲學的「歸納-演繹框架」框架）整合到一個可操作的框架中。因此，本專案有望激發更多的跨學科研究。

從實務角度來看，本專案預計將為產品經理與研發人員提供一個進行有效創新分析的框架。他們可據此快速定位其產品，並在框架內識別有效的產品創新策略與計劃。同時，預計研究團隊也將在專案執行過程中發展並強化數據分析技能，並獲得可用於教授人工智能相關課程的重要見解。

 

項目編號：UGC/FDS16/M10/25

項目名稱：藻-菌生物膜共生機理及其在藥物污染廢水處理中的應用

首席研究員：鄧丹博士（都大）

摘要

在香港等人口密集地區，廢水中的藥物污染已成為一個關鍵的環境和公共衛生問題。快速的城市化以及高藥物消費率導致許多手性化合物，如阿替洛爾（atenolol）、美托洛爾（metoprolol）、文拉法辛（venlafaxine）和氯黴素（chloramphenicol），持續排入市政廢水系統。傳統的生活廢水處理廠通常缺乏有效去除這些污染物的先進工藝。結果，藥物污染物在廢水中持續存在，積累在水生生態系統中，引發生態和人體健康方面的嚴重問題，包括內分泌干擾、促進抗生素抗性以及威脅生態系統的完整性。

生物膜是由細菌、真菌和微藻組成的複雜微生物群落，因其節能、減少污泥產生和協同降解污染物的能力，成為解決上述問題的有希望方案。這些微生物群落執行關鍵功能，如養分循環、交叉攝食和增強的降解能力，通常由關鍵種驅動。然而，關於生物膜中這些基礎相互作用以實現藥物污染降解的機制尚存在顯著認知空白。具體而言，養分交換、信號傳導通路以及合作行為的機制尚未被深入理解。此外，關鍵種在藥物壓力下維持生物膜穩定性的作用也大多未被探索。藥物還可能通過破壞微生物群落中的合作互動和改變生物膜組成，導致其不穩定，這突顯了對這些動態機制進一步研究的迫切需求。

本研究旨在通過三個任務框架，開發和優化一種穩健的微藻-細菌生物膜系統用於藥物污染物治理，重點關注生物膜形成、增強及在藥物脅迫下的功能分析。第一任務將構建移動床生物膜反應器（MBBR），在冬季和夏季條件下，利用污水處理廠進水監控生物膜動態、去除效率和微生物群落變化。通過定期分析生物膜樣品的理化性質和微生物組成，識別關鍵的功能群和關鍵種，這些對藥物降解至關重要。第二任務將側重於通過生物強化策略優化污染物去除效率。從第一任務建立的生物膜中分離出的高效降解菌和優勢物種將被引入系統。同時，通過添加群體感應（QS）分子刺激關鍵種的合作行為，以增強其功能。這些強化菌株將整合入MBBR中，評估其對藥物去除效率、生物膜穩定性和微生物群落結構的影響。該方法旨在確定結合高效降解菌、優勢物種以及QS介導的關鍵種，是否能顯著提升系統性能。最後，第三任務將利用多組學方法，包括宏基因組學和轉錄組學，揭示驅動藥物降解的代謝途徑和物種間相互作用。通過比較原生和強化生物膜（有無額外QS分子），闡明調控生物膜結構、去除效率及微生物對藥物壓力耐受性的分子機制，量化與降解酶、胞外多糖（EPS）生物合成及QS調控信號相關的基因表達變化，繪製降解手性藥物的代謝路徑及其轉化產物。

本研究將整合生物膜工程、微生物生態學及先進分析技術，提出一種可擴展且可持續的污水藥物去除方案。研究成果將為未來基於生物膜的系統設計與運營提供指導，減少環境污染，保護公共健康，保障水生生態系統的長期可持續發展。

 

項目編號：UGC/FDS24/E01/25

項目名稱：微流體中奈米顆粒對表面聲波畸變的研究，以開發超細顆粒感測器

首席研究員：傅秀聰博士（理大專業進修學院）

摘要

懸浮微粒(PM)是懸浮在空氣中的顆粒混合物，會對健康造成不利影響。流行病學研究已經表明，環境中的PM2.5（直徑小於2.5微米）具有致癌性。顆粒越細，其穿透人體呼吸系統的深度就越深。因此，人們越來越擔心超細懸浮微粒(UFP)（直徑小於100納米的顆粒）的健康危害，相信其對健康的不利影響可能較PM2.5更為嚴重。然而，目前針對此類納米級物質在空氣中的安全暴露限值尚付闕如。儘管人工智能加物聯網(AIoT)可以賦能數據分析，用於探尋其效應相關性，但基於兩個不足之處，有關UFP流行病學證據仍然尚無定論：首先，現在PM暴露監測多依賴固定地點的固定設備，其數據未必能反映一般人實際呼吸空氣暴露情況；其次，雖然已有部分便攜式PM感測器，可較真實地測量個人暴露條件，惟此便攜式設備謹能粗略地測量PM2.5，而針對測量UFP的設備非體積龐大，即含有危險成分（例如放射性材料）。因此，開發一種微型且安全的UFP測量設備實屬必要。近年來，表面聲波(SAW)裝置因其高靈敏度、製程簡單低成本，以及最重要的體積小巧而備受關注。SAW設備的結構是在壓電材料上製作兩組電極，將正弦電訊號施加到其中一組電極，透過壓電材料的振動來激發SAW。然後，聲波將傳播到另一個電極，但如果傳播表面存在干擾（例如存在超細顆粒），聲波就會發生扭曲。透過將環境空氣泵入微流體系統並分析扭曲的聲波訊號，可以將該SAW設備開發成超細懸浮微粒(UFP)感測器。要開發這項技術，首先需深入了解顆粒如何影響SAW傳播。本研究將首先探討在不同波頻率條件下，超微顆粒對SAW扭曲的影響，包括波速、相位偏移和衰減等。然後，將製作並測試SAW設備，並利用波的特性與顆粒大小之間的相關性數據，運用機器學習演算法，對該設備針對 UFP檢測進行最佳化。該設備採用對人體無害的低能量聲場，因此本研究將使實際的個人UFP監測更加可行，進而確認UFP暴露與健康效應之間的流行病學關聯。研究成果將引領微型感測器的發展新方向，並實現數據分析和AIoT技術得以在空氣品質領域更廣泛應用。

 

項目編號：UGC/FDS16/E06/25

項目名稱：推理服務感知邊緣計算系統的研究：可持續性與人性化設計

首席研究員：付雅茹博士（都大）

摘要

近年來，隨着無線技術的快速發展，邊緣計算作為一種高效的計算範式在網絡邊緣得到了廣泛應用，為部署各種創新型應用提供了可能。這極大地提升了移動用户訪問推理服務的便捷性。推理服務通常由基於深度學習的智能模型支持，並在邊緣服務器上執行，以實現高效的數據處理。這些服務為各種智能化應用提供支持，例如基於圖像的目標識別、自然語言處理以及基於視頻的行為預測。通過將這些推理任務分佈在網絡邊緣，系統能夠為用户提供更快速且更具上下文感知的服務。

儘管在邊緣網絡上無縫交付推理服務具有很大的潛力，但要實現這一目標，需要解決資源管理方面的諸多挑戰，以確保用户體驗的流暢性和可擴展性。此外，隨着計算需求的增長，電力消耗和溫室氣體排放也隨之增加。這帶來了嚴峻的可持續性挑戰。在未來的智能時代，邊緣計算需要具備高能效，以避免過度的電力使用，這對移動和遠程邊緣設備尤為重要。邊緣服務器的地理分佈特性為解決這一問題提供了獨特的機會，例如利用現場可再生能源（如太陽能和風能），使混合能源的使用成為未來邊緣計算範式的一個有效解決方案。

此外，隨着用户規模和服務複雜性的擴大，邊緣基礎設施必須能夠自適應地管理複雜的系統和網絡行為、異構資源以及不確定的移動用户需求。這一點在整合能源因素時尤為重要，例如綠色能源的可用性、多能源供應商以及電網電價和政策等。單純地最大化綠色能源的使用可能並不能帶來長期的成本節約。此外，理解用户行為與服務之間的關係也是一個關鍵問題，因為它顯著影響服務提供商在服務管理中的決策。這種影響反過來又會影響能源調度、資源分配和政策制定，因為不同的推理服務通常需要不同數量的存儲和能源資源，以及多樣化的服務級別目標（SLOs），如準確性、響應延遲等。然而，獲取這些信息具有挑戰性。一方面，用户行為與時間和移動性等因素密切相關；另一方面，個體的請求模式又受到其他用户使用行為的強烈影響，這種現象在市場營銷和經濟學中被稱為網絡效應或網絡外部性。

在本項目中，我們將首先從網絡效應的角度探索用户行為設計。該模型將考慮用户（尤其是獲取相同服務的用户）如何影響個體的選擇。在建立模型的基礎上，我們將研究服務推薦問題，通過選擇一個能夠最大化服務提供商利潤的服務集合來解決該問題。隨後，我們將開發自適應的能源和服務管理策略，旨在考慮服務級別目標（SLOs）和資源可用性等實際約束條件下，如何減少網絡中的碳排放。最後，我們將研究用户行為的重塑如何與各種能源、服務和資源管理策略相互作用，因為這些因素在提升系統的可持續性和用户滿意度方面發揮着重要作用。

最終，我們的目標是設計一個集成創新解決方案的邊緣計算系統原型，以展示其在實現綠色計算目標方面的實際應用潛力。該原型有望為網絡運營商和移動用户帶來雙重收益。通過本項目，網絡運營商可以期望降低整體運營成本，從而推動香港信息通信技術（ICT）行業的深度脫碳。而移動用户則能夠在不受時間和地點限制的情況下，訪問由虛擬和物理資源管理支持的智能服務。此外，香港的服務提供商還可以通過基於以人為本設計的服務推薦方案提高盈利能力。

 

項目編號：UGC/FDS13/H06/25

項目名稱：兀魯伯天文業績及其對明代中國之影響

首席研究員：馮錦榮教授（珠海）

摘要

本研究旨在闡明帖木兒王朝（1370–1507）統治者兼天文學家兀魯伯（Ulugh Beg，1394–1449，1447–1449在位）的生平與天文成就，以及他在中國的天文學遺產。兀魯伯是中亞征服者帖木兒（Tamerlane，1336–1405）之孫，他於1424至1429年間在撒馬爾罕（在今烏茲別克境內）興建兀魯伯天文台（Ulugh Beg Observatory），這所天文台在他登基前後成為伊斯蘭世界最重要的天文中心。兀魯伯憑藉天文台擁有的觀測數據及蒐集的天文資料，在1437年編纂著錄994顆恆星的《兀魯伯星表》(Zij-i Sultani）。這份星表具有被視為歐洲科學革命之前的突破性貢獻。

本計劃分為兩部分，分別聚焦於這位天文學家生平與學術兩個面向。第一部分探討兀魯伯的生平與天文貢獻，旨在揭示：1）兀魯伯在成為帖木兒王朝蘇丹前後的生涯；以及2）這位中亞天文學家的具體成就，包括他對天文學領域的貢獻，特別是在伊斯蘭星座體系及其星表中之觀測資料。此部分亦檢視由該天文學家主導的天文台與帝國天文知識發展之間的關係，從而揭示伊斯蘭科學對早期近代世界的重要貢獻。

第二部分則嘗試分析伊斯蘭天文學與中國天文學之間的互動關係。本計劃以《兀魯伯星表》為基礎，揭示中國與世界其他地區之間在科學知識層面的持續交流。明初（1368–1644）的天文學深受伊斯蘭天文學的影響，這影響在官方欽天監掌握的科學知識特別明顯。這一影響可視為蒙元一朝（1271–1368）留下的遺產：欽天監中的回回欽天監使用伊斯蘭製儀器，且在明太祖洪武帝（1328–1398，1368–1398在位）時期已經將一些伊斯蘭天文著作翻譯成中文。本計劃透過比較兀魯伯星表與明代天文著作中的科學內容，追溯這位中亞天文學家與東方的中國天文學之間的聯繫，期望展示兩地間潛在的知識交流與相互影響。

中文、日文及西方語言撰寫的伊斯蘭天文學在中國之研究，一方面數量相當有限，另一方面主要集中於蒙元。前人研究明代中國的伊斯蘭天文學，多著重於天文機構制度方面。後來學者轉而探討明初伊斯蘭天文學文本的翻譯問題，本研究則選取後來進入中國的伊斯蘭天文學著作，指出伊斯蘭天文學在明代中國並非僅是蒙古遺產：伊斯蘭天文學在明代中國是具有生命力而與伊斯蘭世界持續交流的知識傳統。

本研究旨在加深我們這個關鍵歷史時期中，中亞、伊斯蘭世界與中國之間天文知識連結的理解。透過展示兀魯伯的生平與學術成就，本計劃期望闡明塑造這些地區天文發展的文化、科學與知識交流，並對全球科學史以及歐亞大陸諸文明之間的知識傳播，提出一孔之見。

關鍵詞：兀魯伯、伊斯蘭科學、天文史、明代中國、絲綢之路

 

項目編號：UGC/FDS16/P01/25

項目名稱：紅樹林中的新興污染物：液晶單體（LCMs）的出現及其與微塑膠（MPs）的相互作用

首席研究員：韓洁博士（都大）

摘要

隨著智慧手機、電視、電腦等電子設備在日常生活中日益普及，這類設備的產量與廢棄量持續增加，導致液晶單體（Liquid Crystal Monomers，簡稱LCMs）在環境中不斷累積。LCMs是與液晶顯示器（LCD）技術及電子廢棄物（簡稱電子垃圾）相關的新型污染物。有報告顯示，全球每年廢棄的電子設備達數百萬台，這使得LCMs等有害物質不斷釋放到生態系統中。由於LCMs具有持久性、生物累積性和毒性（簡稱PBT）特徵，其環境影響已引發全球關注——這意味著LCM污染並非局部問題，而是需要通過全面研究與治理來應對的全球性挑戰。LCMs具有親脂性與疏水性，不僅會在生物體內累積，還會吸附在微塑膠（MPs）等有機顆粒表面，因此其被歸類為“持久性有機污染物”的潛在風險備受擔憂。目前關於LCM污染的研究仍處於起步階段，但近期已有研究在家庭灰塵、水體、沉積物等多種環境介質中檢測到LCMs，這進一步引發了人們對其健康與生態影響（包括對紅樹林生態系統的影響）的關注。在中國，科研人員已在珠江口檢測到LCM污染——該區域人口密集、工業活動活躍，周邊分佈著大片紅樹林。紅樹林生態系統在泥沙淤積、生物多樣性維持、極端天氣防護、海岸侵蝕防治及碳固定方面發揮著關鍵作用，但其正面臨來自陸海雙源的污染威脅，尤其是在珠江三角洲這類微塑膠污染高發區域。紅樹林的密集根系可截留微塑膠、LCMs等污染物，起到“天然篩檢程式”的作用，助力污染控制；但也正因紅樹林是潮間帶污染物遷移的“物理與生物地球化學屏障”，其微塑膠污染水準往往高於其他沿海區域。不過，目前尚無研究證實紅樹林的LCM污染水準是否同樣高於其他沿海區域。鑒於珠江三角洲已檢測到LCMs與微塑膠共存，二者的相互作用可能會影響紅樹林對LCMs的吸收——這一過程的機制尚未被研究，且“紅樹林中LCM - 微塑膠複合污染如何影響植物對LCMs的吸收” 這一問題，目前全球範圍內均無相關報導。本研究項目旨在填補這一空白，主要分為三部分展開：（1）LCM污染現狀調查；（2）LCM與微塑膠的相互作用機制及影響因素研究；（3）LCM與微塑膠對紅樹林幼苗生長的影響評估。本研究將首次揭示紅樹林生態系統中LCMs的存在現狀，重點闡明其與微塑膠的相互作用及對紅樹林植物生長的影響。研究成果將為理解LCMs這一新型污染物的特性、其與微塑膠的相互作用機制，以及二者對紅樹林生長的影響提供基礎依據，進而為引導公眾合理消費電子與塑膠產品、制定中國及全球紅樹林生態系統的有效管理與保護策略提供科學支撐。

 

項目編號：UGC/FDS11/E05/25

項目名稱：利用大語言模型促進社會信任：透過大語言模型對公共衛生資訊學進行自動事實檢查

首席研究員：幸政南博士（方大）

摘要

在當前的數碼環境中，虛假信息在社交媒體平台上的迅速傳播帶來了重大挑戰。世界衛生組織在COVID-19疫情期間將健康領域的虛假信息描述為“訊息流行病”，突顯了其全球範圍的影響力和嚴重性。與此同時，大型語言模型的出現也引發了關於“幻覺現象”的問題，進一步加劇了數碼資訊不準確的複雜性。社交媒體雖然是信息分享的重要工具，但它往往也加快了謠言、陰謀論和偽科學的傳播。其後果深遠，不僅影響個人，還會波及社會與國家，造成經濟損失、社會動蕩和錯誤決策。這一問題的複雜性和廣泛性凸顯出當前我們在識別虛假信息方面能力的不足。對此，一些組織和政府機構已開始採取行動。例如，美國國防高等研究計劃署（DARPA）在2021年啟動的“語義取證”（Semantic Forensics）項目，旨在開發用於識別和分類虛假媒體的技術。又如，美國食品藥物管理局（FDA）近期設立的“謠言控制中心”（Rumor Control hub），則代表了對抗健康相關虛假信息的積極做法。這些努力凸顯了採取跨學科方法應對錯誤資訊的必要性。

在日益互聯的世界中，建立和實施強而有力的事實核查機制，對於維護信息的真實性和公眾信任至關重要。當前識別和處理虛假信息的方法尚不足以應對其規模和複雜性。人類核查員難以應對海量線上內容的審核需求，而靜態的事實核查模型也常常無法適應虛假信息傳播者不斷演變的策略。此外，事實核查本身具有主觀性，在涉及語境操縱或話術包裝時，容易引發偏見。因此，識別個人是否有意傳播虛假信息以煽動他人，是識別虛假信息源頭、恢復公眾信任的關鍵。

本項目旨在應對公共衛生及健康信息學領域中虛假信息這一關鍵挑戰，並致力於利用大型語言模型構建創新的分析框架。第一個方法着眼於驗證公共衛生及健康相關內容的真實性。我們將開發一個生成式人工智能框架，利用大型語言模型的“小樣本學習”能力構建語義健康知識圖譜，提升語義推理能力。我們將引入基於圖的“檢索增強生成”技術，以應對大型語言模型常見的幻覺問題以及靜態訓練數據的局限性。通過使用最新的語義健康知識圖譜，該框架將確保事實核查基於最及時、最可靠的醫學新聞和健康信息。第二個方法則專注於分析蓄意操縱或捏造的內容。我們將採用多代理大型語言模型進行語意及情感分析，以識別不可信的資訊來源。該方法將評估虛假信息背後的傳播意圖，並分析其對公共衛生及健康話語體系的潛在影響。我們的項目旨在為健康領域的自動化事實核查提供穩健的解決方案。其研究成果將有助於提高公共衛生及健康資訊的可靠性，遏制虛假信息的傳播，並在數碼通訊系統中重建社會信任。

 

項目編號：UGC/FDS23/M01/25

項目名稱：The effectiveness of the 8-week GreenCare Programme in improving glycated haemoglobin levels, physical activity, and mental wellbeing in individuals with type 2 diabetes mellitus in Hong Kong: A randomised controlled trial

首席研究員：郭禧雯博士（浸大持續教育學院）

摘要

背景

糖尿病是日益嚴重的全球健康議題，預計全球患病人數將由2019年的約4.25億增至2045年的7億。香港約有70萬名確診患者，以二型糖尿病(T2DM)為主。要有效管理糖尿病，須控制血壓、糖化血色素(HbA1c)及體重等關鍵生物指標，以預防併發症並延緩病程惡化。儘管體能活動(PA)對T2DM管理至關重要，但活動量不足相當普遍，尤以長者為甚。此外，累積研究證據顯示，慢性疾病與心理衛生之間存在雙向關聯，彼此相互影響。

研究目標

本研究擬評估「綠適控糖計劃」是一項以自然為本、以運動為核心的介入，在城市環境中提升T2DM患者的體能活動水平並改善健康結果。主要透過為期8週的隨機對照試驗來評估「綠適控糖計劃」的成效，重點觀察其對HbA1c、體能活動及心理衛生的影響。

研究設計

本研究為隨機對照試驗，於香港多個社區健康中心招募186名45歲或以上的T2DM人士。參加者將以電腦隨機分派至「干預組」或「對照組」，並於五個預定時間點收集資料，以評估HbA1c、體能活動與心理衛生的改變。

方法

「綠適控糖計劃」以健康信念模式為理論基礎，結合健康教育、專業指導與個人化運動處方，以降低參與體能活動之阻礙。計劃內容包括參加者將在易於到達的綠色空間中參與有結構化運動課堂，並配合輔導與社群建立活動以強化持續性參與。先導計劃曾於深水埗地區康健中心推行，結果顯示方案具可行性，並且HbA1c達致統計學上顯著的改善，同時獲得很高的參加者滿意度。

研究意義

本研究將回應香港T2DM管理之重要研究缺口，並為以自然為本介入於促進活躍生活型態與改善健康結果之效益提供實證依據。預期研究成果可優化糖尿病照護，為城市地區的公共衛生策略提供參考，進而降低糖尿病相關併發症發生，並提升T2DM患者之生活質素。

 

項目編號：UGC/FDS15/H09/25

項目名稱：科幻世界主義：1980年代香港對西方科幻小說的接受

首席研究員：何嘉俊博士（樹仁）

摘要

本計劃探討1980年代香港對西方科幻小說的接受情況，揭示其如何反映和塑造本土文化認同。香港作家對科幻小說的關注，源於其對帝國主義的批判及其創造「擬換現實」的特質。這些文本促進他們在政治、文化霸權議題上的反思與對話，而且相關思考與當時興起的世界主義理念相契合。方法論上，本研究結合接受美學、文化翻譯和雜誌研究等理論，目標有二。首先，通過分析重要文學雜誌上的二百餘篇譯文與評介文章，本研究將展示西方科幻小說怎樣被積極帶入香港文學場域，尤其是凡爾納、艾西莫夫和迪克等西方作家，怎樣為譯者與編輯在上述語境中重新詮釋。其次，本研究探討西方科幻小說如何打破通俗與嚴肅文學的傳統界限，拓闊香港作家的文化視野，使他們重新審視意識形態與文化認同。總括而言，本研究望能深挖西方文學類型如何啟發本地作家的文學實踐，及其對1980年代香港作家在文化認同反思中自我表述的貢獻。

 

項目編號：UGC/FDS14/E10/25

項目名稱：用於電子履約流程優化的多智能體強化學習框架

首席研究員：何道森博士（恒大）

摘要

全球電子商務持續蓬勃發展，但香港大多數企業屬於中小企業，且依賴租用倉庫，因此難以投入大量資金於自動化設施。人工智能（AI）成為一種可行的替代方案，能夠透過數據化的解決方案提升資源運用效率。目前，與電子訂單履行相關的入貨、補貨及揀貨等程序協調欠佳，導致流程延誤和彈性不足，特別是在處理緊急訂單時更為明顯。傳統最佳化方法在應對這些變動條件時適應性較差，往往需要額外或昂貴的臨時調整。

本研究提出多智能體強化學習（MARL）模型，旨在自主協調各履行流程，辨識高需求商品，生成最佳揀貨路線，並根據即時優先次序分配工作。該模型具備高度靈活性，適用於不同倉庫環境，特別適合中小企採用。透過即時、數據驅動的決策支援，此MARL模型可望顯著提升物流效率與應變能力，在競爭激烈的市場中取得優勢。

 

項目編號：UGC/FDS14/E07/25

項目名稱：圖神經網絡輔助的車聯網動態任務遷移

首席研究員：侯云博士（恒大）

摘要

項目描述：

車聯網正透過使車輛能夠彼此通信並與附近路側單元通信，改變交通運輸面貌。這種通信能提升道路安全與效率。然而，由於車輛持續移動且連接狀態不斷變化，如何最優化分配運算任務成為極具挑戰性的課題。本項目的獨特之處在於探索車輛間共享運算能力的潛力，而非僅將任務遷移至路側基礎設施。此方法使決策過程更為複雜，因為兩車之間的接觸窗口常因高速移動性而難以預測。我們的主要目標包括建立能預測車輛間連接持續時間的系統，此資訊對協助車輛判斷任務遷移的時機與位置至關重要。我們將運用圖神經網絡分析車輛網絡結構，這有助於理解如何為共享的任務最佳化分配通信資源與時序。透過這些分析獲取的見解，將提升基於深度強化學習的任務遷移方案之決策效能。

本項目規劃三大核心目標：

我們將首先開發能預估車輛與路側單元及其他車輛接觸時長的預測框架，為任務遷移決策提供關鍵依據；其次我們將建構圖神經網絡模型，用以學習網絡實體間的關聯性並有效管理通信資源；最後打造具彈性的深度強化學習框架，使其能適應持續變化的網絡條件，讓車輛可與路側單元以及其它車輛間共享任務。

項目團隊：

首席研究員與共同研究員的學術背景與研究經驗使其能勝任本研究計劃。首席研究員在無線網絡資源分配與車載網絡領域具備扎實的理論與實務研究經驗；共同研究員在無線邊緣計算與人工智慧（特別是圖神經網絡與強化學習）的豐富經驗，正好補足首席研究員的專業缺口。在項目管理經驗方面，首席研究員曾統籌一項創新及科技基金項目與一項教員發展計劃項目，分別針對車聯網通信開發出商用級LTE車聯網系統參考設計與分布式車輛協同移動演算法。目前亦負責一項旨在提升自動駕駛極端情境下模型新鮮度的教員發展計劃項目。這些項目管理經驗與團隊的研究實力，為本項目的成功執行奠定堅實基礎。

項目重要性：

若取得成功，本研究將建立未來車載網絡運算任務遷移的基礎框架，將此研究框架延伸至周邊車輛間任務共享，而非單純依賴路側單元。這將擴展任務遷移的選擇範圍並優化決策過程，最終使車輛能高效且及時地執行對安全導航至關重要的運算任務。

 

項目編號：UGC/FDS13/E03/25

項目名稱：基於聲學的自動阻塞性睡眠呼吸中止症檢測方法

首席研究員：熊體超博士（珠海）

摘要

阻塞性睡眠呼吸暫停（OSA）是一種普遍的睡眠障礙，其特徵是在睡眠期間上呼吸道的塌陷。雖然它主要影響肥胖的成年男性，但也可以影響各年齡和體型的個體。根據2019年的一項研究，全球約有9.36億成年人患有輕度至重度OSA，其中中國的患病率最高，達到7.45億。大多數病例仍未診斷，導致白天嗜睡、打鼾和增加健康風險。

多導睡眠檢查（PSG）是診斷OSA的黃金標準，但由於不適和需要專業人員協助，其可及性受到限制。這凸顯了開發更方便和經濟的診斷方法的必要性。

我們最近的研究分析了66組PSG和聲音數據集，顯示OSA患者的聲音中有獨特的高頻聲音特徵，與未患病的個體相比，這些特徵提高了傳統基於語音的OSA檢測準確率，從80.3%提升至84.85%。

為了提高社區對OSA檢測的可及性，我們計劃推進研究工作。具體而言，我們計劃建立一個包含600個PSG測試和高保真聲音錄音的數據集，利用數位信號處理和人工智慧識別自動檢測的最佳聲學特徵，並開發便捷的移動應用程序，以促進基於聲音的OSA檢測。

 

項目編號：UGC/FDS16/M31/25

項目名稱：基於多模態與先進神經網路的智慧可重構康復設備

首席研究員：黃弘歷博士（都大）

摘要

隨著社會對先進輔助技術的需求不斷增長，特別是在假肢和康復領域，能夠準確識別人類運動意圖的智能系統變得至關重要。對於行動不便的人群來說，能夠自然響應使用者意圖的假肢、外骨骼和康復設備，不僅能顯著改善生活品質，還能提升康復效果。然而，目前的系統仍存在穩健性不足、適應性有限、長期使用效果不佳等問題，經常需要在不同肢體姿勢、身體狀況或複雜環境下進行反覆校準。

本研究旨在透過多模態感測器融合與先進神經網路技術，開發新一代智能輔助設備，顯著提升假肢與康復技術的性能、個人化程度和適應性。我們的前期研究已建立了一種多模態融合框架，將肌電訊號（EMG）與力肌電訊號（FMG）相結合，能夠在跨日、跨姿勢條件下保持超過90%的識別準確率，即使經過一週無需重新校準，仍能保持穩定表現。

在此基礎上，我們將進一步研發：

1. 互補金字塔融合孿生網路（CPFSN）：一種基於元學習的模型，可實現快速個人化，使輔助設備能夠以極少的數據快速適應新使用者和新的運動模式，減少重複訓練的需求。

2. 智能運動意圖檢測模組：可整合於多種輔助設備（如假肢和外骨骼），高精度識別  並響應使用者動作，提升設備的功能性和多用途性。

3. 可重構、輕量化、低成本的3D列印假肢：結合多模態融合框架、CPFSN模型與意圖檢測模組，透過增材製造實現客製化與經濟性，並將在真實環境中開展試驗，評估其性能、耐用性和使用者滿意度。

世界衛生組織（WHO）指出，全球超過3000萬人需要假肢或矯形器，隨著人口老齡化、糖尿病和血管疾病的增加，這一數字仍將上升。本項目不僅推動假肢和康復設備的技術進步，更有望改變身心障礙者的生活，為他們帶來更大的獨立性和更好的康復效果。透過多模態感測、神經網路與元學習的結合，本研究為未來輔助技術的發展奠定了全新方向。

 

項目編號：UGC/FDS24/B14/25

項目名稱：社群媒體在揭露企業綠色清洗中的作用：來自香港的證據

首席研究員：黃文利博士（理大專業進修學院）

摘要

隨著全球市場對環境可持續性日益重視，「綠色漂綠」議題亦受起學術界及業界的廣泛關注。所謂「綠色漂綠」是指企業通過提供誤導性資訊或虛假印象，將自身或其產品服務描繪成環境友好 (例如，Delmas & Burbano 2000；Kim & Lyon 2015；Montgomery, Lyon, and Barg 2023)。由國際消費者保護及執法網絡（2021）主導的一項全球調查發現，網上40%的環保聲稱可能具有誤導性。先前文獻記錄了綠色漂綠的各種驅動因素，包括監管壓力、市場競爭以及企業特性如成長機會和董事會組成。同時，該文獻亦探討了綠色漂綠的後果。儘管相關證據有限，綠色漂綠普遍被公眾視為負面行為，學術評論者亦對淨零排放承諾的真實性表示擔憂（Guinson, 2021）。

社交媒體的快速發展促成了企業與利益相關者之間強大且動態的溝通。儘管文獻已有研究探討社交媒體在企業信息披露中的角色，針對社交媒體如何影響個人對企業ESG 實踐看法的研究仍然稀少。本研究旨在利用香港上市公司作為樣本，探討社交媒體與綠色漂綠之間的關係。香港自2015 年起實施強制 ESG報告，為本研究提供獨特背景。社交媒體作為自願披露渠道廣泛使用，形成一種值得探討的矛盾：在強制報告體系下，社交媒體平台是促進還是抑制企業綠色漂綠？

本研究有兩大目標。首先，評估香港企業綠色漂綠的普遍性；其次，探究社交媒體在揭露企業綠色漂綠中的角色。本研究將豐富綠色漂綠文獻。先前研究表明，傳統媒體報導可作為監督機制以減少綠色漂綠，但該結果不一定適用於社交媒體。與傳統媒體不同，社交媒體是一個免費或低成本的信息溝通平台，企業易於利用該平台通過環保主張模仿優良企業，進行漂綠行為。因此，本研究將提供新見解，揭示社交媒體是否鼓勵或阻止企業綠色漂綠行為。

此外，本研究對 ESG 監管與實務具有重要啟示。隨著綠色漂綠在全球範圍內日益普遍，眾多國家及地區正尋求加強 ESG 信息披露的審查與透明度。香港亦不例外。本研究結果將提升公眾對企業綠色漂綠的認知，並為政策制定者提供潛在對策，呼應香港特別行政區推動香港成為綠色及可持續金融樞紐的戰略目標。

 

項目編號：UGC/FDS16/E23/25

項目名稱：使用基於四元數的靜息態fMRI多頻動態功能連接分析來預測早期輕度認知障礙患者的阿爾茨海默病

首席研究員：熊景輝博士（都大）

摘要

全球人口老齡化的加速顯著增加了慢性疾病（包括認知障礙症）的患者人數。據估計，目前全球約有5500萬人患有認知障礙症，每年造成的經濟成本高達1.3萬億美元。現時香港的認知障礙症患者估計超過10萬人。因為病情發展緩慢和缺乏明確的治療方法，阿爾茨海默病（AD）這一最常見的認知障礙症給醫療系統帶來了沉重的經濟負擔。AD的早期診斷和治療能夠減緩病情進展、改善患者預後並降低長期醫療成本。然而，根據2021年阿爾茨海默協會的報告，目前在基層醫療環境中廣泛使用的早期診斷方法誤診率高達70%。輕度認知障礙（MCI）是AD的前兆，約三分之一的MCI患者會在五年內發展為AD。然而，也有部分MCI患者的認知功能不會進一步下降，甚至可能恢復到正常認知功能，這一現象使得MCI進展為AD的過程難以預測。準確預測哪些MCI患者會發展為AD是改善居民生活質量並降低醫療成本的關鍵。雖然機器學習的最新進展顯示出提高診斷準確率的潛力，但是這些方法的設計和訓練通常依賴於癡呆症狀出現後收集的臨床數據，從而降低了其在AD早期檢測的準確率。基於靜息態功能磁共振成像（rs-fMRI）數據的功能連接（FC）分析為AD早期診斷提供了一種可靠的解決方案。

FC分析研究不同腦區神經活動之間的關係，並能在臨床症狀出現之前識別出變化。然而，傳統的FC分析面臨若干挑戰，限制了其整體性能。首先，大多數針對腦疾病的fMRI研究集中於特定的頻率帶，或通過簡單的拼接或線性組合整合多個頻率帶。這些方法未能充分捕捉不同頻率帶之間的關係，從而降低了預後效果。此外，傳統的FC分析通常僅關注任意兩個腦區之間的相關性，忽視了多個腦區之間的關係，導致腦功能連接的完整性下降。此外，大多數fMRI研究假設FC是靜態的，忽略了MRI掃描期間腦連接的時間可變性。基於FC的特徵往往會導致機器學習中的過擬合問題，其冗餘信息也會影響分類結果的準確率。這些瓶頸對於臨床中更準確地預測MCI進展為AD構成了挑戰。

四元數信號處理是一種有潛力解決這些問題的技術。四元數信號表示法保留了不同頻率帶之間的相互關係，而四元數運算可以提取信號的内在特徵用於可靠的FC分析。據我們所知，本項目首次提出將四元數表示法應用於多頻率帶的rs-fMRI信號。此外，目前尚無研究探索使用四元數最小絕對縮減與選擇算子（QLASSO）、四元數主成分分析（QPCA）或四元數線性判別分析（QLDA）來對腦網絡進行動態FC分析。針對這些研究空白，本項目的目標是：

i.) 開發一種新穎的四元數表示法，用於整合rs-fMRI信號的多個頻率帶並保留其相互關係特徵；

ii.) 使用QLASSO結合滑動窗口方法構建全連接的動態FC，促進了解MCI預後的大腦内在狀態；

iii.) 使用QPCA和QLDA進行特徵提取與特徵選擇，以預測MCI患者向AD轉化的概率；

iv.) 基於這些新特徵，對MCI轉化與MCI穩定狀態進行分類識別。

通過實現這些目標，本研究將提供更準確、更高效的MCI轉化預測技術，最終有助於AD的早期監測。

 

項目編號：UGC/FDS16/B04/25

項目名稱：聲音捕手：女性創業者如何發揮聲音特質影響資助者決策

首席研究員：吉莉博士（都大）

摘要

女性企業家在獲取資金方面常常面臨著挑戰，這可能源於一些固有的性別偏見。傳統的資金籌集機制研究往往忽略了女性企業家如何以更精準的方式向潛在投資者展示自己的策略。雖然機器學習技術已為研究人員探索聲音特徵與受眾感知之間的關係提供了可能，但目前尚缺乏系統性的研究來探討女性企業家如何利用這些聲音特徵來克服性別偏見並提高獲取資金的機會。

為了填補這一研究空白並提供實用的解決方案，本研究提案包括三項研究：第一項研究將通過對有經驗的投資人進行線上調查，識別哪些聲音特徵會造成性別刻板印象。第二項研究將圍繞女性企業家的聲音特徵對投資人的感知及決策的影響提出假設，並通過實驗室實驗對這些假設進行實證檢驗。第三項研究將利用Kickstarter的實證數據，驗證女性企業家的聲音特徵與資金籌集結果之間的關係。

這項關於女性企業家如何策略性使用聲音特徵的研究，將對創業學、傳播學和性別研究領域作出重要貢獻。一方面，本研究將通過識別並驗證影響受眾感知及資金成功的關鍵聲音特徵，特別是針對女性企業家，彌合新興聲音特徵文獻與傳統創業資金研究之間的差距。另一方面，我們的研究將通過實證檢驗聲音特徵如何影響資金提供者的感知及決策機制，進一步拓展傳播學文獻。

在實務層面，本研究的成果將對創業生態系統中的多方利益相關者產生重要影響。對於女性企業家，本研究將提供可操作的見解，幫助她們策略性地利用聲音特徵來提升演講表現，從而提高獲取資金的機會。對於投資者和資金組織，本研究將強調在評估過程中考慮動態聲音特徵的重要性。對於政策制定者和政府機構，研究結果將為制定支持女性企業家的政策和舉措提供寶貴的見解。

總體而言，本研究旨在創造新的知識，推動學術研究的進步，為女性企業家、投資者和政策制定者提供實用的策略，共同促進香港及全球更具包容性和公平性的創業環境。

 

項目編號：UGC/FDS24/E20/25

項目名稱：開發用於 3D MRI 分析和解釋的知識驅動的多模態框架：為診斷推理奠定視覺語言模型的基礎

首席研究員：KHAN Sheheryar博士（理大專業進修學院）

摘要

三維磁振造影（3D MRI）在疾病診斷、治療規劃與監測中扮演關鍵角色。深度學習（DL）技術的進展已在自動化的MRI診斷方面展現顯著潛力。然而，DL模型於MRI領域的可解釋性與泛化能力仍面臨挑戰。以卷積神經網路（CNN）為基礎的DL模型常如同黑箱，欠缺推理過程且難以詮釋。臨床醫生與放射科醫生需要可解釋性，方能對AI系統建立信任並有效協作。在泛化方面，一項主要問題為領域轉移（domain shift）：當模型橫跨不同臨床場域或病人群組時，表現易受影響。由於影像協定、脈衝序列、設備差異、族群特徵與疾病特性各異，於單一資料集上訓練的模型常在另一資料集上性能下降。

視覺-語言模型（Vision-Language Models, VLMs）提供了解釋性的可行途徑。然而，通用型VLM難以對多序列MRI資料進行推理，原因在於其無法自三維切片中擷取跨切面的關鍵微小細節。我們主張，有效分析此類資料需藉由具在地性（localized）的線索，以更精準捕捉解剖與臨床細節，即所謂的「定位（grounding）」。此可透過結合穩健之知識蒸餾式分割方法與明確設計之放射組學（radiomics）來建模。以三維膝關節骨關節炎（OA）MRI為例，其中包含如軟骨與半月板等薄層組織，需更高階的洞見。放射科醫生往往依賴跨切片的軟骨連續性、關節間隙，或綜合組織表面積等線索來判讀OA嚴重度。現有VLM欠缺處理這些以放射組學為基礎的特徵或生成三維厚度圖的能力，從而削弱其答案背後的堅實推理，限制其臨床適用性。

本研究提出一個通用的多模態框架，以同時回應MRI理解中的領域變異與可解釋性議題。我們主要聚焦於膝關節OA的MRI分析與詮釋，同時展示其於肝臟MRI分析的適用性，證明本方法可處理多樣化的解剖結構。整體框架由三個關鍵模組構成：知識蒸餾模組（KDU）、定位模組（GU），以及視覺—語言理解與推理模組（VLURU）。

KDU 提出一種新穎的半監督分割方法：連續特徵值噪聲輔助均值教師模型知識蒸餾（Successive Eigen Noise-assisted Mean Teacher Knowledge Distillation, SEN-MTKD）。此方法解決領域轉移與標註稀缺難題，並提高圖像分割效能，尤其針對軟骨與半月板等薄層組織。此外，亦提出無監督方法以產生MRI影像之力圖，輔助區域偵測。

GU旨在為VLM提供強健定位能力。我們透過定位實現具解剖與放射組學感知的對齊：即為關鍵解剖結構提供精確分割標籤，例如腹部影像中肝臟，以及膝關節組織（含半月板與軟骨）。這些分割結果可進一步萃取臨床相關之放射組學特徵，如表面積、組織體積、組織間隙，以及一組刻畫組織幾何與形態的精細指標。更進一步，從三維分割組織推導的二維厚度圖，能提供更豐富的空間特徵與視覺線索。

VLURU由兩階段VLM組成，結合結構化知識圖譜與領域特定的邏輯推理。其因果推理模組先以大規模醫學資料進行訓練，從視覺觀察生成知識圖譜，並結合邏輯規則，據以產生精確且可解釋的醫學解闡。VLURU利用來自GU的線索對VLM進行微調，使其能對MRI影像的提問產生具臨床相關性且語境精準的回饋。此多模態方法有效銜接像素層級的影像資料與高層次的語言驅動推理，塑造一個一致性的自動醫學影像詮釋框架。

 

項目編號：UGC/FDS16/B09/25

項目名稱：提升突破性創新：從外包中獲得的知識優先策略

首席研究員：KHURSHID Faisal博士（都大）

摘要

在競爭激烈且不斷變化的商業環境中，知識被視為實現績效優勢的關鍵戰略資產。當激進式創新出現時，現有企業可能缺乏應對新挑戰的專業技能。這類技術變革可能會擾亂市場，使原有的知識和能力變得過時，例如諾基亞、摩托羅拉和黑莓在早期智能手機時代的遭遇。為了適應這些變化，企業通常有三種策略：（i）通過深入研發在內部開發新產品；（ii）收購具備相關知識的供應商；或（iii）建立外包合作關係。由於前兩種方式耗時且資源密集，外包成為一種可行的生存策略。部分學者認為，完全依賴供應商在外包元件方面的知識，有助於企業應對激進性技術變革的挑戰。但也有學者強調，過度依賴供應商知識的風險，保留外包元件方面的內部知識有助於控制供應商的機會主義行為，並更好地理解技術變化的本質。實際上，企業可以同時利用內部和外部（供應商）知識來源，並根據市場環境和技術挑戰調整優先順序，並隨著技術演進不斷調整優先順序。然而，目前關於企業自身知識儲備與供應商知識儲備在技術變革不同階段中相對重要性的研究仍較為有限。

本研究聚焦於技術變革的兩個階段：主導技術出現前階段，此時多個技術並存，導致最佳特性與材料的選擇存在不確定性；以及主導技術出現後階段，此時主導技術顯現，降低了不確定性，並突顯了企業特有的設計特徵。本研究旨在探討企業與供應商的知識如何在激進式創新的兩個階段影響產品績效，並識別在每個階段中哪種知識來源更具優勢。此外，企業可以決定哪種類型的知識保留在內部，並將內部研發重點放在“架構知識”或“組件知識”上。架構知識涉及理解系統不同元件間的交互與集成，提供系統設計的整體視角；而元件知識則聚焦於系統的具體部分。基於戰略需求考量，企業可能會優先發展其中一種知識類型。本研究還將考察保留內部架構知識或元件知識對績效的影響差異。

本研究借鑒企業行為理論與交易成本經濟學中的“層級風險”與“交易風險”概念，探討這些風險在技術變革過程中如何對企業產生獨特影響。層級風險源於安於現狀的既定慣例，導致組織惰性並限制創新；交易風險則涉及供應商關係中的機會主義行為，增加交易成本。主導技術出現前後階段的技術需求與交易需求差異，使企業面臨不同風險。無論是內部還是外部控制，對企業緩解這些風險的能力具有重大影響。本研究以高科技行業為物件，使用企業與產品雙層級數據，採用多層級模型分析方法。研究旨在預測，在主導技術出現前階段優先考慮供應商知識，在主導技術出現後階段優先考慮內部知識，這可為企業應對激進式創新提供績效優勢。此外，相較於元件知識，保留內部架構知識更能帶來戰略性收益。

 

項目編號：UGC/FDS16/E04/25

項目名稱：應用於機器學習的新型梯度編碼分散式計算系統的研究

首席研究員：關可越博士（都大）

摘要

人工智能為我們生活各方面帶來革命性的改變。人工智能的核心在於其推理和預測的能力，而這種能力得益於過去幾十年來的技術進步，特別是機器學習。要充分發揮人工智能的潛力，準確的機器學習模型是必不可少的。然而，訓練這樣的模型通常需要大量的資料樣本和計算資源。為了解決這一問題，學術界最近提出了一種稱為分佈式機器學習的新範式。在這一範式下，主計算節點將大型計算任務拆分為小任務，並將其分發到網路中的邊緣設備進行處理。這種方法使得計算能力的擴展變得靈活且易於管理。然而，要實現廣泛應用，分佈式機器學習仍面臨一些挑戰。

其中一個主要挑戰是邊緣設備計算能力的差異所導致的「掉隊」問題。由於主節點通常需要等待所有邊緣設備傳回結果才能進行下一輪計算，掉隊邊緣設備會嚴重影響機器學習的效率。另一個挑戰是安全性。邊緣設備計算的結果需要傳回主節點進行合併，如果某些設備故意發送錯誤結果，可能會破壞機器學習模型的訓練。

梯度編碼是解決這兩項挑戰的有效方案。它透過將重疊的訓練資料區塊分配到各個邊緣設備，即使網路中存在無回應或惡意的設備，主計算節點也能利用編碼理論中的資料冗餘技術完成機器學習的過程。然而，目前採用梯度編碼的分佈式機器學習系統主要著重於優化訓練時間。從系統設計的角度來看，為增強系統的靈活性，在訓練時間和模型準確性之間進行權衡是必要的，此外，現有的防禦對抗性攻擊的措施尚未有效整合到使用梯度編碼的分佈式機器學習系統中，這可會削弱梯度編碼的效果。

在本專案中，我們團隊將設計一個低複雜度的分佈式計算系統，採用梯度編碼方案以優化計算時間，並在梯度計算的準確性與計算時間之間進行權衡。我們還將設計一個訓練資料區塊重新分配方案，以應對邊緣設備計算速率的差異，從而進一步優化模型訓練的時間。最後，我們將開發一種抵禦對抗性攻擊的機制，並將其完全整合到我們的系統中，以保護分佈式機器學習過程。期望我們的設計在高性能、低複雜度等方面成為未來業界分佈式機器學習標準化的參考。

 

項目編號：UGC/FDS16/P08/25

項目名稱：基於Vision Transformer的新型神經網路用於輕子味破壞過程中的影像分類與噴注標記

首席研究員：郭景煒博士（都大）

摘要

本研究計劃針對高能物理（HEP）實驗中一項關鍵且緊迫的挑戰：如何有效利用當前與未來日益增加的蒐集資料。難點在於要在合理的時間範圍內，以可接受的不確定度完成資料分析，因而必須在不同目標之間做出謹慎的折衷以尋求最佳解。具體而言，位於大型強子對撞機（LHC）的ATLAS實驗在Run 2（2015–2018）蒐集了質子—質子碰撞的累積亮度為140 fb^-1的資料；預期在Run 3（2022–2025）將成長至300 fb^-1，進一步加劇資料分析的挑戰。

將機器學習（ML）應用於HEP實驗資料分析已為既有構想，但其完整潛力尚未被充分發揮。於Run 2末期，將ML應用於HEP的興趣顯著上升，產生了如白皮書（Kim et al., 2017）及多篇綜述文章（Guest, Cranmer & Whiteson, 2018；Kheddar et al., 2024）。甚至有一場Kaggle競賽（Strong, 2020）吸引公眾參與，探討ML在HEP分析上的應用。

卷積神經網路（CNNs）採用階層式特徵擷取，從局部模式逐步構建至更複雜的表示。一項針對強子量能計（hadron calorimeter）能量沉積模式，用以區分原發（prompt）與位移（displaced）噴流的研究顯示，CNN在背景抑制（background rejection）上優於提升決策樹（BDTs）：在60%的訊號效率下，CNN的背景抑制率達93%，而 BDT為69%（Bhattacherjee, Mukherjeeb & Senguptaa, 2019）。另一項以CNN 為基礎的深度神經網路（DNN）研究，對五種類型噴流（頂夸克、W 玻色子、Z 玻色子、膠子與輕夸克）進行分類，前三類的準確率均超過89%，後兩類則超過60%，且整體表現優於BDT（Sandoval, Manian & Malik, 2024）。

Transformer模型（Vaswani, 2017）最初為自然語言處理所開發，其多頭注意力機制於2019年被改編至電腦視覺領域，成為Vision Transformer（ViT）（Ramachandran et al., 2019）。ViT在圖像分類任務上已展現與傳統CNN相當甚至更優的表現，特別是在訓練資料充足時。有研究指出，經微調的ViT在top-1準確率上比CNN高出四倍（Paul & Chen, 2021）。雖然ViT具有較高的模型容量，但其資料效率可能低於CNN；然而後續的變體如DeiT（Touvron et al., 2021）與PVT（Wang et al., 2021）已部分克服這些限制，提升效率、準確度與領域適用性。近期針對天氣與氣候預測開發的大型ViT（約 1130 億參數）更突顯了ViT的潛力（Wang et al., 2024）。鑒於HEP實驗通常擁有龐大資料集，將ViT及其變體應用於如噴流分析等任務，有望帶來顯著的效能提升；此一潛力亦由近期以ViT為基礎的ParT架構在噴流標註（jet tagging）上將準確率提升1.4%（達 85.2%）的研究所支持（Qu, Li & Qian, 2024）。

本研究旨在為違反輕子味（lepton-flavor violating, LFV）過程開發Vision Transformer（ViT）架構，應用於影像分類與噴流標註。此類在標準模型之外（BSM）可能發生的過程，常由例如R對稱違反超對稱（RPV SUSY）、Z'玻色子模型及量子黑洞（QBH）模型所預測。本研究將把所開發的ViT架構之效能，與Kim et al. (2023) 所使用的CNN以及傳統以提升決策樹（BDT）為基礎的基於切割（cut-based）方法（Kwok, 2021）進行比較。

Kim et al. (2023)使用基於CNN的影像分類架構研究R對稱違反SUSY事件，較基於切割（cut-based）方法達成1.845倍的訊號效率提升與1.2倍的預期顯著性提升。考量到ViT在大型資料集上通常優於CNN，且CNN常優於BDT為基礎的分析，保守估計在LFV研究中以ViT為基礎的影像分類架構，相較傳統基於切割方法至少可使訊號效率提高三倍、預期顯著性提高兩倍。此外，在噴流標註任務中採用ViT架構預期能進一步提升效能。

 

項目編號：UGC/FDS16/M25/25

項目名稱：抗β-類澱粉蛋白單株抗體能否確實為減低患上阿茲海默病的風險帶來希望？

首席研究員：郭文姬博士（都大）

摘要

認知障礙症(尤其阿茲海默症)對全球推動健康活齡構成挑戰。2021年6月，Aducanumab成為首次獲美國食品藥物管理局(FDA)批准用於治療阿茲海默症的藥物。然而，這款期待已久的阿茲海默症藥物仍存在爭議，包括其在延緩認知和功能衰退方面的臨床療效存疑，以及除與類澱粉蛋白相關成像異常外，尚未知的長期副作用。美國食品藥物管理局要求進行一項上市後試驗，以驗證Aducanumab的臨床效益，但該試驗已被藥廠終止。儘管如此，與Aducanumab屬於同一藥物類別的另外兩種藥物：Lecanemab和Donanemab於2024年獲得FDA批准。

透過孟德爾隨機化方法(Mendelian randomization)進行基因驗證，能提供急需的證據以釐清Aducanumab、Lecanemab和Donanemab的潛在效果，從而為臨床判斷和預防認知障礙症提供指導。本研究將利用此方法，闡明包括Aducanumab、Lecanemab和Donanemab在內的抗β-類澱粉蛋白單株抗體 (anti-amyloid beta monoclonal antibodies)對阿茲海默症的作用，並通過全表型組關聯分析(MR-PheWAS)識別其可能引起的長期副作用。

目的：通過孟德爾隨機化方法闡明包括Aducanumab、Lecanemab和Donanemab在內的抗β-類澱粉蛋白單株抗體對阿茲海默症的作用，並通過全表型組關聯分析識別其可能引起的不良反應。

設計：兩樣本孟德爾隨機化研究和全表型組關聯分析。

參與者：兩樣本孟德爾隨機化研究將使用類澱粉蛋白正電子掃描影像(amyloid PET imaging)基因組聯盟(Genome-wide association studies [GWAS])(n=11,556 西方裔和n=1,494 東亞裔)、西方認知障礙症 (n=455,258)和認知功能(n=23,066)基因組聯盟，以及東亞(日本)認知障礙症基因組聯盟(n=8,036)數據庫。全表型組關聯分析將使用英國生物樣本庫(n=~500,000)和日本生物樣本庫(n=~200,000)。

因素：遺傳預測包括Aducanumab、Lecanemab和Donanemab在內的抗β-類澱粉蛋白單株抗體的效果(減少類澱粉蛋白)。

結果：阿茲海默症和認知功能作為療效的主要結果；廣泛的疾病和相關特徵作為安全性的次要結果。

數據分析：使用乘法隨機效應(multiplicative random effects)的逆方差加權(inverse variance weighting)來評估遺傳預測的抗β-類澱粉蛋白單株抗體對阿茲海默症的影響，並進行敏感度分析(sensitivity analyses)，包括加權中位數(weighted median)、MR-Egger、MR-ConMix、MR-RAP、MR-PRESSO，以及利用多變量孟德爾隨機化方法(multivariable MR)。從MR-PheWAS中識別遺傳預測的抗β-類澱粉蛋白單株抗體與其他疾病和特徵的任何關聯，並應用共定位分析(Colocalization)。

預期結果：遺傳預測的包括Aducanumab、Lecanemab和Donanemab在內的抗β-類澱粉蛋白單株抗體可能與西方或東亞裔人群的阿茲海默症無關。而相較於東亞人群，西方人可能出現更多副作用。

啟示：研究結果將有助於揭示抗β--類澱粉蛋白單株抗體的潛在臨床療效和藥物安全性，從而進行受益與風險評估，並提供適時的證據以協助臨床判斷應否在有較高風險患上阿茲海默症的長者中使用Aducanumab、Lecanemab和Donanemab。

 

項目編號：UGC/FDS16/H42/25

項目名稱：一個使用GenAI代理自動生成護理學生情境式電子學習遊戲的新方法

首席研究員：郭泰安博士（都大）

摘要

使用情景式學習遊戲模擬場景來培訓護理學生是傳統教學方法的重要替代方案，因為其具有高度便利性（學生可以隨時隨地按自己的節奏學習）和多樣化模式（具有豐富多媒體內容的互動學習）。但是，創建此類學習模擬遊戲通常需要教職員在設計和開發過程中投入大量時間，並涉及開發成本。在此項目中，我們建議開發和評估使用生成式人工智能(GenAI)來自動化製作情景式學習遊戲。具體而言，我們將使用生成式人工智能開發兩項關鍵創新：

1）生成式人工智能代理(GenAI Agents)，通過我們的網絡應用程式，以簡單英語訪談護理教師（或相關課程團隊成員），以了解他們希望模擬的病人個案詳情。生成式人工智能代理將把這些對話轉化為遊戲場景的完整故事線。

2）基於生成式人工智能的工具鏈，可以從故事線自動構建遊戲軟件。生成式人工智能代理將生成互動遊戲所需的2D場景、角色動畫、聲音和程式碼，以構建一個基於HTML5的網絡遊戲，可在個人電腦、筆記本電腦、平板電腦或手機的瀏覽器中運行。情景遊戲將由教師審核並改進，然後供學生試用。

生成式人工智能工具鏈可以自動完成情景式學習遊戲開發中大部分耗時手工工作，以便教師能夠專注於教學設計。這種方法還可以使創建多人病人模擬遊戲變得更快更便宜。在此項目中，我們還將開發學習管理系統，為學生使用生成式人工智能生成的遊戲提供個人化學習和評估。另一方面，在此項目中，我們將利用生成式人工智能創建香港護士管理局概述內護理原則及實務的12個領域情景式學習遊戲。

我們將結合建構主義學習理論、情境學習理論和動機及參與理論作為開發和評估我們提出的生成式人工智能架構的指導框架：（1）建構主義：學習者通過經驗和反思這些經驗來建構自己對世界的理解和知識。情景式學習遊戲提供互動和沉浸式體驗，讓護理學生能夠參與現實場景。這有助於他們通過積極參與解決問題和決策過程來建立知識。（2）情境學習：學習在應用的情境中最為有效。情景式遊戲將學生置於真實的臨床環境中，幫助他們理解情境並在實際環境中應用知識。（3）動機和參與：自我決定理論等理論強調內在動機和參與在學習中的重要性。遊戲本身具有吸引力，可以通過挑戰、獎勵和故事敘述等元素激勵學生。這種增強的動機可以帶來更好的學習成果。我們將從以下方面對生成式人工智能架構進行全面評估：可用性、效率和教育成果。

此項目將使情景式學習遊戲在護士培訓中廣泛普及。我們的生成式人工智能技術還可以適用於為醫學、物理治療和其他醫療保健學生創建學習遊戲，有助培訓醫療工作者以提供優質病人護理。此外，項目的完成將為工程、教育和計算機科學等其他領域帶來更廣泛的學術貢獻。

 

項目編號：UGC/FDS16/M04/25

項目名稱：揭示BDE-47誘導的海洋青鱂魚跨代雄性生殖損傷中miRNAs的作用

首席研究員：黎鏡波博士（都大）

摘要

內分泌干擾物質（Endocrine-disrupting chemicals, EDCs）能夠干擾動物的內分泌系統，導致生殖功能受損和畸形，儘管這些物質在環境中的濃度極低（ppt），但仍對多種物種的可持續性構成重大威脅。研究表明，一些EDCs不僅會影響直接暴露的個體，還可能對後代產生跨代的不良影響，即使這些後代從未接觸過這些化學物質。這類EDCs可能通過改變表觀基因組或微小RNA（miRNA）來引發跨代的持久影響。多溴聯苯醚（Polybrominated diphenyl ethers, PBDEs）是一種常用的阻燃劑，已在全球環境中廣泛存在。PBDEs可能對魚類及包括人類在內的高等脊椎動物的生殖和發育產生不利影響。miRNA作為基因表達的轉錄調控因子，被認為是表觀遺傳的調節者。我們的初步跨代研究顯示，親代（F0）海水青鱂魚（marine medaka）暴露於2,2’,4,4’-四溴聯苯醚（BDE-47，一種常見的PBDE同系物）後，會損害後代（F1-F2）的精子運動能力，即使這些後代從未暴露於BDE-47。對每一代（F0-F2）精子的微小RNA測序分析顯示，一組與精子運動能力相關的miRNA表達異常，包括miR-28-3p、miR-182和miR-24-3p的上調，以及miR-296和miR-200的下調。這些異常表達的miRNA可能在BDE-47誘導的跨代男性生殖損傷中發揮關鍵作用。

本研究計劃旨在驗證以下假設：親代（F0）暴露於BDE-47會改變一組miRNA，這些miRNA靶向維持精子運動能力的基因，從而導致後代（F1至F2）雄性魚類的跨代生殖損傷。為了驗證這一假設，我們計劃使用體內海水青鱂魚（Oryzias melastigma）模型和體外青鱂魚睾丸細胞共培養模型進行研究，具體目標包括：(1) 鑑定miR-28-3p、miR-182、miR-24-3p、miR-296和miR-200靶向的與精子運動能力相關的基因；(2) 確定miR-28-3p、miR-182、miR-24-3p、miR-296和miR-200與這些靶基因的直接結合；(3) 揭示miRNA-mRNA對在BDE-47誘導的跨代精子運動能力損傷中的作用。

本研究的結果將揭示PBDE暴露（一種常見的全球水生環境污染物）誘導的跨代男性生殖損傷的潛在機制。通過探索miRNA變化如何影響跨代的精子質量，本研究將為污染物誘導的跨代生殖損傷提供寶貴的見解。這些發現對於政策制定、風險評估以及減輕污染對生殖結果的不利影響的干預策略具有重要意義。鑑於miRNA和生殖功能的調控在脊椎動物中高度保守，本研究的結果也可能為包括人類在內的高等脊椎動物提供啟示。

 

項目編號：UGC/FDS11/B04/25

項目名稱：農業文化旅遊促進鄉村韌性：可持續生計方法

首席研究員：黎天恒博士（方大）

摘要

本研究旨在建立一個農業旅遊框架，以實現永續鄉村的韌性。該框架將永續生計方法 (SLA) 的原則與以生計多樣性和生計自由度為重點的二維評估方法相結合。為此，本研究採用以解釋範式為基礎的質性方法，並以香港傳統客家村落荔枝窩為例進行研究。資料蒐集方式包括半結構式訪談、實地觀察和二手資料。半結構式訪談的對像包括當地社區成員、農業和旅遊業從業人員以及政策利害關係人。從理論層面，本研究將永續生計方法 (SLA) 擴展到農業旅遊領域，從而為評估農業旅遊在促進生計永續性方面的作用提供了一個更全面的工具。從實務層面出發，本研究亦強調了永續生計方法的農業旅遊在透過收入多元化、文化認同保護和生物多樣性保護來增強鄉村韌性方面的潛力，同時也重塑了香港的旅遊格局。

 

項目編號：UGC/FDS16/E28/25

項目名稱：光伏(PV)面板處置的可持續發展用於綠色混凝土生產以實現經濟、能源和環境效益

首席研究員：林紹基博士（都大）

摘要

自2005年香港政府首次大規模推行光伏（PV）面板以來，其日益普及的應用引發了對其在20至25年壽命結束後處置問題的關注。隨著大量光伏面板廢料即將湧入，這些廢料中的有毒物質（如鉛和鎘）可能會對環境造成重大挑戰，因為如果不當處置於垃圾填埋場，這些物質可能會污染土壤和地下水。同時，建築行業正面臨河砂短缺的問題，而河砂是混凝土生產中的關鍵材料。本研究提案旨在通過將光伏面板廢料回收用於綠色混凝土，解決這兩大挑戰，提供環保且經濟可行的解決方案。

香港政府為了實現可持續發展，已經做出了相當大的努力，以抑制能源需求的增長，同時維持更清潔的環境。自2005年以來，光伏面板已在香港以不同規模進行了應用。然而，由於光伏面板的壽命約為25年，預計到2030年將產生大量的光伏面板廢料。目前，處置選項僅限於垃圾填埋，這會因有毒和重金屬元素的滲漏而帶來環境風險。儘管人們對此問題的關注日益增加，但關於將光伏面板廢料回收應用於混凝土中的研究仍然有限，尤其是其環境影響。本項目旨在填補這一研究空白，探討將光伏面板廢料回收用於社會用途的可行性，而不是讓其最終進入垃圾填埋場並污染環境。

光伏面板由從砂中提取的晶體矽製成，理論上使其成為混凝土生產中河砂的潛在替代品。根據行政長官2023年的施政報告，本十年內計劃進行大量新的建築和建設項目，這將顯著增加對建築混凝土的需求。由於香港依賴外國供應河砂，供應的有限性可能會影響成本並加重整體建築預算的負擔。將光伏面板廢料回收作為河砂的替代品可能成為一個可行的選擇。

本項目旨在為環境保護、資源效率和綠色建築實踐的推進作出貢獻。本研究將全面評估使用不同混合比例和光伏面板碎片尺寸製成的綠色混凝土的各種性能。研究將分階段進行，包括處理以配製混凝土混合物、嚴格測試以及現場應用。此外，該項目還將探討使用回收光伏材料於混凝土中的環境影響和經濟可行性。預期成果包括開發和製造綠色混凝土，並建立其在建築中安全有效使用的指導方針。

 

項目編號：UGC/FDS16/M03/25

項目名稱：維生素D對骨鉅細胞瘤的抗腫瘤作用研究

首席研究員：劉寶盈博士（都大）

摘要

骨巨細胞瘤(GCTB)被歸類為中度惡性骨腫瘤，在亞洲比西方國家更常見，約佔原發性骨腫瘤的20%。骨巨細胞瘤術後復發率較高。輔助治療常與手術合併使用，以降低癌症的局部復發率。含氮雙磷酸鹽和地舒單抗是骨巨細胞瘤患者最常使用的輔助治療方案。含氮雙磷酸鹽（唑來膦酸）療法合併手術（刮除術或開胸手術）已被證實可降低術後復發率。然而，長期使用雙磷酸鹽類藥物有顎骨壞死、異常骨折等風險。此外，近期多項研究表明，術前使用地舒單抗治療會增加患者的復發率。地舒單抗誘導局部骨骼異常硬化，腫瘤細胞可能被包裹在增厚的新骨中，難以完全切除。由於目前輔助治療的副作用較大，迫切需要開發一種新的輔助治療方案來治療骨巨細胞瘤。

在我們之前的研究中，證實辛伐他汀能通過誘導細胞凋亡和抑制細胞增生來抑制細胞活性。此外，辛伐他汀可促進腫瘤基質細胞分化為終末狀態的成骨細胞，進而抑制腫瘤細胞增生。我們的核糖核酸定序結果顯示，辛伐他汀引導骨巨細胞瘤基質細胞成骨分化的過程，是通過活化維生素D訊號通路。而許多研究也證實，維生素D的荷爾蒙活性形式1α,25-(OH)₂D₃（骨化三醇）可抑制腫瘤細胞增生並誘導其分化。同時，維生素D還可促進細胞凋亡並抑制腫瘤微環境中的血管新生。因此，維生素D訊號通路的活化如何調節骨巨細胞瘤基質細胞的成骨分化非常值得探討，這或許有助於開發治療該疾病的新型輔助藥物。

本研究將以體外及動物實驗模式，探討維生素D於骨巨細胞瘤中的抗腫瘤效果。透過對骨巨細胞瘤基質細胞中維生素D訊號通路的深入研究，將有助於我們了解維生素D抗腫瘤機制的分子層次，並為未來開發特異性的骨巨細胞瘤輔助治療提供理論基礎，有望降低患者復發率、經濟負擔及社會醫療資源耗用。

 

項目編號：UGC/FDS15/H26/25

項目名稱：戰勝癌症之後：香港乳癌和婦科癌存活者如何議定和建構在親密關係和職場上的自我

首席研究員：劉珮欣博士（樹仁）

摘要

傳統研究對乳腺癌（breast cancer）和婦科癌症（gynaecological cancer）存活者主要集中在心理、性、關係和身體壓力以及社會污名上。然而，除了對這些存活者狀况進行實証分析外，還有必要以社會學的角度，對她們康復後的處境提供理論化的論述。此外，有關乳腺癌和婦科癌症存活者的社會科學文獻主要集中於西方國家和中東地區，而在香港本地的研究卻相對較少。在為數不多的本地研究中，主要強調情緒和生活品質（Chow et al., 2018; So et al., 2014; Zeng et al., 2011）以及工作能力（Cheng et al., 2023; So et al., 2022），這為進一步的研究留下了充足的空間。

本研究旨在探討乳腺癌和婦科癌症存活者對其女性化感知（sense of femininity）的影響，以及癌症本身如何形塑存活者對自我的感受。本研究將探究性與親密關係，以及乳腺癌和婦科癌存活者的工作情況，以作為研究私人和公共生活中重要的領域。厄文·戈夫曼對自我（selfhood）的理論（1961）和女性主義對理想女性的批判將作為理論的切入點。本研究的核心問題是：女性性徵的失去或損傷會否影響女性身份，以及因此對乳腺癌和婦科癌症存活者的性和親密關係有何影響？癌症如何影響她們的工作生活和職業抱負？她們如何應對變革性的經歷，並且有哪些人性化和實際的方法來應對康復後的生活？本研究希望通過癌症帶來的負面影響來重新找回並重構自我。此外，考慮到存活者面對有可能難以啟齒的困難，本研究將探索本地非政府組織及醫院管理局有可能提供到的適當服務和政策干預，以改善這一人群的狀況。

本研究將採用質性深入訪談方法，訪問不同的持分者，當中包括四十名乳腺癌和十五名婦科癌症存活者、十名親密伴侶及同事，以及十五名來自醫療保健領域的專業人士，包括醫務社工、輔導員、與醫療相關的非政府組織從業者、醫院義工和護士。為確保多樣的聲音和經驗，對於受訪者的種族和文化背景並不設限，只要他們在訪談時已在香港工作和生活便可。雖然如此，在預計五十五名存活者中，本研究將訪問至少四十五名本地華裔存活者。

本研究將作出以下貢獻：首先，在學術上，它將把性與親密關係、女性化和自我認同這些鮮有研究卻相當重要的議題帶入本地癌症研究領域。乳腺癌和婦科癌症存活者在性和親密經驗方面的研究結果，亦將為現有的自我和身份（identity）分析提供更進一步的見解。其次，本研究的結果將使醫療和保健行業的管理者和從業人員，包括醫院管理局和非政府組織，能夠設計相應的策略和服務來幫助這些存活者。它還將提醒勞工市場的人力資源管理，以人性化的方式關注女性癌症存活者的狀況。

 

項目編號：UGC/FDS24/H17/25

項目名稱：可持續消費行為的途徑：利用增強現實和虛擬現實技術推動香港的循環經濟

首席研究員：劉薇薇博士（理大專業進修學院）

摘要

香港政府推廣公眾教育活動例如「揼少啲、慳多啲、識回收」（環保署, 2018），旨在鼓勵市民參與回收。此舉呼應循環經濟中「減少、重用和回收」（3Rs）概念，這策略作為應對氣候變化與環境污染至關重要。特別是回收在降低自然資源消耗、更有效地運用可回收材料以減少環境污染方面，扮演關鍵角色。儘管政府持續推廣回收教育計劃，然而這些努力在多度上促使青少年採取環保行為，並將其良好意圖轉化為長期可持續習慣的影響，仍不明朗，這與常見的「態度與行為差距」現象有關。本研究探討如何利用沉浸式技術：擴增實境（AR）和虛擬實境（VR），促進以回收和減廢為重點的行為改變，從而促使香港青少年採納環保可持續行為。為回應上述缺口，研究採用刺激-內在狀態-反應（S-O-R）框架，並結合創新擴散理論與顧客價值理論，以探索AR和VR如何驅使行為改變與習慣養成。

本研究採用綜合研究方法，分析沉浸式和遊戲化體驗如何影響青少年對價值的感知、對可持續性的態度，以及採取回收行為的能力。第一項研究將探討AR/VR遊戲如何影響青少年對可持續性的態度和行為，並分析個人價值觀與態度如何塑其反應。第二項研究將對參與者進行為期三個月的追蹤，以觀察其可持續習慣是否改善並持續。研究結果將提供重要見解，闡釋沉浸式科技如何協助青少年環保態度轉化為實際的可持續行為。透過運用前沿的AR和VR工具，本研究將有助於推動循環經濟原則，減少廢物，並促進全球可持續發展目標之實現。最後，研究將為教育工作者、政策決策者與相關機構提供實務建議，以設計更有效的方案，推動回收和減廢，從而促進香港的綠色發展。

 

項目編號：UGC/FDS13/E01/25

項目名稱：利用物聯網-地理資訊系統感測器監測網絡對香港公共交通設施空氣品質的時空變化的研究

首席研究員：李小蘭博士（珠海）

摘要

空氣污染每年導致全球眾多人口提早死亡，並對人類健康造成嚴重危害。鑑於空氣污染對公共衛生的威脅，已引起人們對公共衛生的深切關注。大量公共交通使用者每天都暴露於公共交通轉乘站（PTI）內的空氣污染物中。公共交通轉乘站是獨特的微環境，近期的空氣品質研究並未充分關注，因為這些研究主要關注室內或室外環境，目前關於公共交通轉乘站與公共交通工具內空氣品質的資訊有限。同時，公共交通轉乘站內空氣污染物的空間變異性（這對於預測其污染程度至關重要）仍不清楚。

在本研究中我們計劃於香港高度城市化地區具代表性的半封閉公共交通轉乘站於兩個季節（即夏季與冬季）進行高密度的空氣採樣。我們將結合物聯網和地理資訊系統 (GIS)技術，分析多種空氣污染物的時空趨勢特徵。我們將利用健康指數評估這些空氣污染物的健康風險。此外，我們也將應用受體模型對資料進行微環境中空氣污染物的污染源解析。這些研究結果將有助於進一步揭示影響公共運輸設施內空氣品質的關鍵因素，並提出控制相關健康風險的實際措施。本研究的結果將闡明環境空氣中的污染物及其與人類的相互作用。本研究的目標是：(1) 開發並應用基於物聯網的感測器，在具有代表性的公共運輸設施內建立多種空氣污染物的監測網路；(2) 釐清多種空氣污染物的空間變異性及其最佳擬合插值模型；(3) 開發基於網路的警報系統，告知公眾相關的健康風險，並更好地管理公共運輸設施內的空氣品質。對這些問題的深入掌握，將有助於減輕有毒空氣污染物的來源和風險，應對空氣污染帶來的公共衛生挑戰，並為相關部門制定更有針對性的空氣品質改善措施提供科學依據。

 

項目編號：UGC/FDS41/H08/25

項目名稱：父母壓力、教養方式及學習環境對幼稚園學齡兒童工作記憶發展的影響

首席研究員：李敬廉教授（耀中）

摘要

工作記憶容量（working memory capacity, WM）影響高階認知過程的執行效率，並與學業成就密切相關。儘管 WM 從幼兒期到青少年期間顯著增長, 但 Lee 與 Bull（2016）發現，不同個體的工作記憶容量增長速度相近。此外，他們也發現在幼稚園學齡兒童之間存在顯著的 WM 差異。這些發現意味著，幼兒期 WM 較低的兒童往往無法透過更快的 WM 增長獲益，其劣勢將持續至青春期。如果要設計早期 WM 介入以協助這些兒童，釐清造成個體差異的因素與機制至關重要。

過往研究顯示，社會經濟地位（socioeconomic status, SES）、父母壓力、教養方式及父母提供的學習機會，均與兒童 WM 發展相關（Duran et al., 2020; Lawson et al., 2018）。然而，這些因素之間的相互關係及其影響 WM 的機制仍待探討。針對變量間的關聯，本研究將檢驗兩種機制的相對重要性：其一，家庭壓力模型認為 WM 受教養方式影響，而教養方式又受父母壓力與 SES 影響；其二，家庭投資模型主張 WM 主要受家庭能否提供足夠財務資源以創造適當學習機會所影響。我們也將探討哪些教養方式與 WM 發展更密切相關。根據先導研究（Lee, 2023）結果，我們推測 WM 較低的兒童，其父母可能教養方式不一致，或傾向放任且缺乏引導。

本研究採用縱貫性交叉追蹤設計，對 191 名 4 至 5 歲幼兒進行為期 14 個月的追蹤。幼兒將於四個時間點完成三項 WM 任務（Lee, 2023）：柯西任務（Corsi）、數字倒背（Backward Digit Span）與動物更新（Animal Updating）任務。受試兒童將從低、中、高收入階層的幼稚園中招募，其父母將接受問卷調查，內容涵蓋社經地位、財務充足性憂慮、壓力、教養風格及對子女學習的投資程度。我們將採用能夠區分個體內與個體間變異的統計模型（Hamaker et al., 2015），以檢驗各構念間的相互關係。本研究將揭示影響 WM 發展的具體父母相關變量及其作用路徑，為開發新型 WM 介入方案提供關鍵依據。

 

項目編號：UGC/FDS16/H05/25

項目名稱：記錄者的視角：中國古代禮儀文本的編寫與記錄研究

首席研究員：李洛旻博士（都大）

摘要

禮是中國文化的核心，古代重要禮典依頼中國古代禮儀文本記錄並保存至今。《儀禮》作為儒家經典之一，同時亦是中國古代禮儀文本的源頭。不同於其他經典文本，「禮」往往涉及行禮者的實踐與演示，學者考證古禮儀節必需在文本記錄上進行想像，嘗試還原對當時儀軌的實際行進形態。換句話說，對文本的記錄及編寫方法的理解，成為了解讀《儀禮》文本的關鍵。

本研究計劃為期兩年，冀以記錄者的視角針對《儀禮》文本作有系統並深入的研究。學界雖對《儀禮》不乏研究，但從記錄者視角探討其編寫記錄方式，並回應學術議題者，為數不多。因此，首席研究員希望運用嶄新方法，結合過往的研究經驗進行本研究計劃，力圖回答三方面的研究問題：（一）記錄者運用了何種手法，把禮典記錄成為禮儀文本？（二）《儀禮》十七篇的寫法是否一致？（三）將考察結論放在禮學史視野下再重新思考，尤其有關《儀禮》一書的文獻完整性及其編纂形成情況，如何回應相關學術討論？

本研究的設計及方法，希望依循有系統條理的方式，開展細緻的文本分析。研究將分為兩大階段：（一）資料整理及分類。研究團隊將就傳世《儀禮》文本，輔以出土文獻，以書寫的性質分門別類。此外，團隊亦會整理《儀禮》文本詞彙，務求全面整合可資參照比對的《儀禮》文本。（二）文本分析。研究團隊依據第一階段整理的資料，利用文本對讀的方法逐條進行分析，以此尋找及歸納《儀禮》記錄者的各類記錄慣性和手法，同時亦嘗試識別箇中特殊或異常寫法。此外，團隊亦會透過篇章整理分析，描繪《儀禮》各篇章記錄時的側重點或特性。考察結果將撰成論文，發表於認可的學術刊物上。

本研究透過全新角度考察《儀禮》的書寫，總結古代禮儀文本的記錄方法，填補學術空白，開闢針對儒家經典的嶄新研究方法。此外，本研究計劃亦將有助重新認識《儀禮》，減低閱讀困難，藉此提昇大學對禮儀文本教育的重視。長遠來說，計劃亦有利於中國禮儀的傳承與傳播，為延續中國禮儀的復原和建設提供條件和堅實的學術基礎，有助中華禮樂文明的保育和傳播。

 

項目編號：UGC/FDS15/B01/25

項目名稱：檢視渠道增加/消除對感知控制和網絡安全擔憂的影響：基於虛擬銀行情境的調查研究

首席研究員：李天潤博士（樹仁）

摘要

由於新冠疫情的影響，淘汰實體渠道在近年來引起了廣泛關注。以往對零售服務的研究主要集中在渠道的增加和整合。然而，關於渠道淘汰和強迫採用剩餘渠道的研究相對較少。具體而言，以往的研究尚未探討線下接觸點的分布與在線渠道的網絡安全之間的關係。

在本研究中，我們將進行情境式調查，以了解淘汰和增加渠道的影響。特別是在增加線下渠道的第一個接觸點和移除最後一個線下渠道接觸點的邊際案例上，對人們對在線渠道的控制感和網絡安全擔憂的影響。我們強調接觸點和渠道之間的差異。據我們定義，當一種渠道類型的所有接觸點被移除時，該渠道選擇將被視為被淘汰。調查情境以香港的銀行業為背景。在第一項研究中，我們將展示從多渠道的傳統銀行中淘汰所有實體接觸點（而不單單是部分接觸點）將導致人們的控制感顯著降低，並使對網絡安全的擔憂顯著增加。在第二項研究中，我們旨在發現僅通過向一個虛擬銀行添加一個實體接觸點，可以顯著提高人們對銀行在線渠道的控制感。接觸點的增加也將顯著減少人們對其在線渠道的網絡安全擔憂。 

關於理論意涵，本研究將建立線下接觸點與在線網絡安全之間的關係，還將解決當前研究忽視逐步淘汰某一渠道的問題。在實踐意涵方面，我們建議多渠道企業應避免關閉所有線下渠道接觸點。當實體渠道的規模縮減至零時，因缺乏渠道選擇自由而產生控制感方面的負面效果是相當顯著的。如果多渠道企業決定不保留任何一個實體店鋪，我們將建議企業做好升級在線渠道網絡安全的準備。

此外，對於數字企業，我們將提出採用在線渠道以外的方法來減少網絡安全障礙，即添加一個實體接觸點，這樣可以為顧客提供額外的渠道選擇來完成他們的顧客旅程。顧客可能因為有一個線下接觸點而減少對在線購買的猶豫。

 

項目編號：UGC/FDS16/H34/25

項目名稱：布倫登在香港 (1953-1964)

首席研究員：李思華博士（都大）

摘要

埃德蒙·布倫登（1896-1974）是一位英國詩人，以其在第一次世界大戰中服役經歷所創作的戰爭詩歌而聞名。他長期從事英國文學寫作和教學，作品豐富，足跡遍佈全球，其中包括擔任香港大學英文系教授（1953-1964）。這段時期香港經歷二戰後現代化進程，港大的英語教育也發展迅速。然而，關於布倫登在香港長達十一年的生活及詩歌創作的研究卻寥寥無幾，在迄今為止唯一的傳記中僅有十五頁記載。本研究計劃旨在填補這一空白，主要透過檔案和口述歷史研究方法，全面整理布倫登在香港的生活，以分析及展現他對香港社會各界以及全球英語現代主義文學的貢獻和影響。

布倫登在冷戰時期的香港參與東西方文學和文化交流，是重要的文學和歷史研究案例。首先，他是最早以香港為主題的英語作家之一，開創了香港英語寫作的先河。其次，作為詩人、英國文學教授和學者，他的專長不僅體現在港大英文系的課程和教學中，也體現於港大的戲劇教育活動，所培育的新一代人才對香港英語寫作和戲劇的進一步發展起了重要的作用。第三，他以客座演講者的身分活躍於本地各院校和藝術社團，在教育、藝術和文化領域產生廣泛的影響。他的國際人際網絡亦將其影響力延伸至香港以外的地區，本研究將探討他與兩個鄰近地區的聯繫：一是他曾兩度在日本工作，共計六年，並與許多當地人保持密切的通信；二是他於1955年和1964年曾兩次訪問中國，在第一次訪問中率領港大代表團獲周恩來總理接見。

本計劃旨在探討布倫登在英語寫作與文學批評、英國文學教學以及藝術文化推廣等方面的貢獻和影響，不僅局限於本地背景，更著眼於國際間的影響。研究將採用創新的多管齊下方法，尤其運用未曾被引用過的檔案（包括大量信件）及第一手資料，以及對他在港大的學生、家人以及其他與他相識的人士進行口述歷史訪談。此外，研究還將結合全球現代主義和冷戰背景的文獻，分析布倫登在香港的創作和學術成就。

這項質性研究不僅將填補布倫登生平的空白，還將加深大眾對二十世紀五十至六十年代香港英語文學、戲劇和高等教育的發展及對當代影響的理解。此外，本研究亦會重點介紹香港對二十世紀東西方文學和文化交流、跨國現代主義以及全球英語文學的貢獻。這項跨學科計劃將產生一系列研究成果，包括一本關於布倫登在香港的學術專著、期刊論文和學術會議論文。此外，本計劃亦會開發一個互動網站，全面介紹布倫登在香港的生活，並開發一個關於他在香港所創作詩歌的聊天機器人，旨在以簡單易懂、引人入勝的方式向大眾提供學術知識，以加深大眾對布倫登及其創作背景的理解。

 

項目編號：UGC/FDS16/H27/25

項目名稱：第二語言學習者對第二語言慣用語的「認知」與「感受」: 中文英語學習者慣用語處理的跨語言、心理語言學和情感研究

首席研究員：梁頌康博士（都大）

摘要

成語（如 ‘fall head over heels’ 和 ‘see red’）的比喻意義與組成單詞的字面意義截然不同。雖然成語在母語（L1）英語使用者的日常語言中佔有重要地位，但英語作為第二語言（L2）的學習者在理解和使用成語方面往往遇到困難。研究指出，L2 學習者在使用英語成語的頻率和準確性上低於 L1 使用者。跨語言研究將這些困難歸因於母語與第二語言之間的轉移效應，而心理語言學研究則指出 L1 使用者與 L2 學習者在成語理解方面存在系統性差異。

近年來，越來越多的研究關注成語的心理語言學屬性（即人們對成語的「認知」）以及其情感屬性（即人們對成語的「感受」）如何影響成語的處理。雖然這些屬性在 L1 成語處理中的影響已被廣泛研究，但它們對 L2 成語處理的影響仍然缺乏深入探討。換言之，研究 L2 學習者對英語成語的「認知」（例如，他們如何將 ‘fall head over heels’ 與「深愛」的意義聯繫起來）以及 L2 學習者對英語成語的「感受」（例如，’see red’ 表示「非常憤怒」是否讓 L2 學習者感到強烈情緒）將豐富 L2 成語處理的知識體系，並為 L2 英語教師和學生在成語教學與學習實踐中提供更好的指導。

本研究項目旨在採用跨語言框架，通過收集和分析中國英語 L2 學習者對英語成語的心理語言學和情感屬性的評估與反應，探討 L2 成語處理。本研究將分為七個階段，為期 24 個月。在第一階段，將根據特定標準（包括廣泛使用及來自五個來源領域的代表性），精選 250 條英語成語作為研究對象。第二階段將採用獨特的跨語言比較模型，根據這些成語與其中文對應表達在語言和概念上的重疊程度，對其進行分類。第三至第五階段包括在 Qualtrics 平台上開發一份線上問卷，並將問卷分發給 400 名中國英語 L2 學習者，收集他們對選定英語成語的心理語言學和情感屬性的評估與反應。在第六階段，將對線上問卷收集的數據進行分析，包括數據篩選、編碼和相關性測量。研究的第七階段將基於研究結果，將其納入《英語成語情感與心理語言學評估清單》（APREIL），並通過會議報告和期刊文章分享研究項目的綜合見解。

本研究具有重要的理論意義，旨在探討 L2 學習者在跨語言背景下對英語成語的認知和感受，揭示 L2 成語處理的複雜性，並為語言教育實踐提供啟示。在教學應用方面，研究成果將有助於改進成語教學與學習策略、比喻語言課程的開發，以及提高 L2 學習者的比喻語言能力。

 

項目編號：UGC/FDS24/B18/25

項目名稱：從玩遊戲到健康：透過可供性和目標框架理論增強老年人對運動遊戲的參與度 – 在香港的縱向研究和實驗

首席研究員：梁嘉誠博士（理大專業進修學院）

摘要

香港正經歷全球最快的人口老化速度之一，預計老年人口將在未來十年達到頂峰。預計 65 歲及以上老年人口數量將從 2021 年的 150 萬增加到 2039 年的 252 萬人（醫務衛生局，2023）。與老化相關的最顯著問題之一，是跌倒風險的增加，這通常歸因於肌肉流失和無力，再加上缺乏規律運動所導致，進而可能造成骨折，需要長時間且具有挑戰性的原復時間。在部分情況下，更可能導致昏迷甚至死亡（Chaabene 等人，2021）。此情況給本地公共醫療系統帶來了沉重負擔。減少老年人健康衰退風險的一個可能方法，是持續進行規律運動。有鑑於此，香港政府持續投放資源，透過資助地區和鄰里社區中心為老年人提供運動訓練和運動器材，鼓勵老年人多運動（社會福利署，2025）。儘管運動正面作用眾所周知，但香港老年人的體力活動水平甚至比新冠疫情爆發前更為低落（Wang 等人，2023）。因此，若老年人缺乏積極規律運動參與，他們健康狀況將進一步惡化。

一種名為「運動遊戲」的老年科技最近應運而生，專門針對老年人。運動遊戲是一個結合了「鍛鍊」和「遊戲」的術語，被定義為一種將各種遊戲元素融入日常鍛鍊的體能活動形式。運動遊戲透過引人入勝的互動形式激勵使用者參與體育活動，包括增強力量、平衡和柔韌性的活動（Vernadakis 等人，2015）。玩家可以從遊戲系統中即時獲得關於其鍛鍊表現的回饋（Bakker 等人，2020）。這種有趣的運動方式在促進健康老化和長期減少政府支出方面具有巨大潛力。然而，關於運動遊戲如何有效鼓勵老年人定期運動並增進健康的實證研究仍屬有限。研究團隊由資訊系統 (IS) 和醫療技術研究人員組成的跨學科研究團隊，憑藉研究團隊在醫療技術領域的專業知識，正在與老年服務機構（例如嗇色園）以及一家專門從事運動遊戲的老年科技公司（例如 Medmind Technology）合作。透過三項研究，研究項目旨在探討老年用戶如何參與運動遊戲，特別著重於可供性理論和遊戲化元素所建構的使用者目標與遊戲功能之間的相互作用，以及這種參與如何影響他們的使用行為和幸福感。

為了彌補既有的研究空白，本研究開發了一個三階段理論模型，融合了可供性理論、體育訓練技術原理和自我調節理論，旨在解釋老年用戶如何藉由遊戲的可供性來參與運動遊戲，以實現其個人目標（例如，幸福感）。在合作機構協助下，研究將從來長者中心招募研究對象來檢驗多階段模型，並將採用混合方法設計來開發和驗證新的測量方法。此外，本研究還將進行兩項實驗，以探討遊戲化元素在鼓勵老年用戶參與運動方面的有效性，並透過 PLM-SEM 和 ANOVA 進行數據分析。研究團隊將進行一項定性研究，以擴展從調查結果中獲得的見解。整體而言，本研究預期不僅豐富了資訊系統文獻，也為政府、老年服務機構、老年科技公司和高等教育機構提供具體管理指導啟示，協助更有效地促進老年人身體健康。

 

項目編號：UGC/FDS11/E08/25

項目名稱：透過深度製作素材理解與運動分析之高效動畫製作流程開發

首席研究員：李承澤博士（方大）

摘要

傳統動畫製作過程繁複，每個場景都需要大量人手繪製，因此只有大型工作室方能負擔。本研究旨在開發實用的人工智能工具，在動畫師主導動畫設計之時，加快他們現有的工作流程。

首先，我們將訓練人工智能解析初步的故事板（即草擬每個分鏡的草圖），使其能夠識別角色、運鏡及導演的筆記。接下來，系統會將分析結果轉化為「動態分鏡」（Animatics），一種用於規劃時間點和場景轉換的快速動態預覽。我們繼而利用人工智能輔助關鍵幀（Keyframes）的著色與陰影處理，並在關鍵幀之間生成流暢的過渡動畫，同時提供操控選項，令導演微調角色的姿勢、物件和鏡頭。

除了開發工具，我們還會整理並發布一個大型、具備清晰標籤的數據集。此數據集將連結故事板、動態分鏡與最終的動畫片段，為未來研究團隊提供基礎。

此項目的預期成果將會是一個互動、由動畫師主導的全新工作流程，能在不犧牲藝術風格與品質的前提下，降低製作成本、縮短製作週期。這將有助獨立創作者及小型工作室挑戰更宏大的製作，同時亦能優化動畫電影的前期製作流程。我們將透過學術論文、開源程式碼和模型公開研究成果，以加速創意社群對此技術的應用。

 

項目編號：UGC/FDS14/B09/25

項目名稱：金錢激勵與創造力：實驗研究

首席研究員：李景景博士（恒大）

摘要

創造力是企業創新、商業策略、經濟發展以及建立更美好社會的引擎（Charness and Grieco, 2023; Aghion and Howitt, 2008; Ko and Butler, 2007）。了解如何培養創造力不僅是學術研究的重要議題，而且具有重大的社會價值。目前，對此問題的調查有限，證據既稀疏又混雜。

本研究透過實驗室和實地實驗研究金錢激勵對創造力的影響。我們透過實驗研究金錢激勵對創造力是否有擠出效應，具體來說，我們比較有金錢激勵和沒有金錢激勵時受試者的創造力。我們透過實驗研究不同的激勵方案在不同類型的創意任務（包括寫作和設計新產品）下的表現。我們進行實地實驗來研究不同的激勵方案的效果。這將是第一個關於創造力的實地實驗之一。

我們的研究結果將對公司的商業策略產生重要的政策影響，以設計最佳激勵計劃來促進創造力和創新，在這個以創新推動業務和保持經濟競爭力的世界中，這對於公司如何取得成功來說至關重要。我們的研究結果也將對如何設計最佳的教育政策培養學生創造力方面產生重要影響，例如，在STEM競賽中設計最佳獎勵方案。

 

項目編號：UGC/FDS14/E04/25

項目名稱：面向資源受限邊緣環境的生成式人工智能推理優化研究

首席研究員：李檀博士（恒大）

摘要

大型語言模型（Large Language Models, LLMs）與多模態生成式人工智能（Generative AI, GenAI）正在改變我們處理各種任務的方式，涵蓋從文件摘要、影像場景理解，到即時語言翻譯與互動對話系統等多個領域。傳統的GenAI服務主要依賴雲端推理，用戶的任務（提示詞）需要上傳至集中式雲端伺服器進行處理。然而，隨著這些GenAI應用擴展至行動端與分散式場景，如智能家庭與自動駕駛車輛，雲端推理在延遲與成本方面面臨愈來愈多的挑戰。邊緣推理（Edge Inference），即在分散式邊緣集群上部署LLMs，被視為一種可確保服務回應迅速與運算高效的有前景方案。這種向邊緣推理的轉變，對於讓GenAI服務更加普及且實用具有關鍵意義。

然而，目前針對GenAI任務的邊緣推理框架在運算與通訊資源受限的情況下仍面臨三大挑戰。首先，用戶提交的GenAI提示詞在輸入大小、模態（例如文字、影像）與延遲需求上差異極大；同時，不同邊緣集群之間在GPU記憶體、運算能力、部署模型以及網路頻寬方面也存在顯著差異。這種在用戶需求與邊緣資源之間的「雙重異質性」，常被現有提示詞調度機制所忽略，導致任務被分配至不適合的邊緣集群，進而造成系統負載不均、回應延遲時間過長與推理品質下降。其次，在頻寬受限的情況下處理多模態GenAI提示詞（如高解析度影像、長文字序列或影片資料）會產生相當高的端到端延遲，這種延遲來自提示詞上傳與推理階段。此類瓶頸對於即時應用尤為關鍵，如交通影片即時分析或互動式AI助手，其中的延遲可能嚴重影響用戶體驗。最後，目前缺乏針對GenAI任務邊緣推理框架效能的專用評估平台，使得系統性驗證與效能基準測試變得困難。

為了回應這三項挑戰，本項目提出一個針對資源受限環境的優化GenAI邊緣推理框架。此框架透過三個關鍵組件來解決上述挑戰：1）具任務與負載感知的智能調度機制，有效管理用戶提示詞與邊緣集群之間的雙重異質性，實現系統負載平衡並優化用戶服務品質；2）具延遲與模態感知的多模態GenAI提示詞壓縮機制，在頻寬受限的條件下，最小化推理品質損失並滿足延遲需求；3）一個全面的評估平台，可用於在多樣工作負載與網路條件下，系統性地對邊緣GenAI推理框架進行基準測試。

若本項目成功，將能顯著提升GenAI任務在真實場景中的邊緣推理效率，進一步優化用戶體驗與資源利用率。此外，該框架可與現有的多種邊緣智能架構（如智能製造與智能交通系統）無縫整合，從而提升都市運作效率，並改善市民的生活品質。

 

項目編號：UGC/FDS16/E24/25

項目名稱：考慮氣候變化引發退化與交通荷載影響的公路橋梁可持續維養策略研究

首席研究員：李瑤函博士（都大）

摘要

高速公路橋樑是基建網絡的重要組成部分，對於人口稠密的大灣區尤為關鍵。然而，這些橋樑正面臨日益嚴峻的挑戰：一方面，氣候變化帶來的影響，例如溫度變化、濕度差異，以及沿海環境下的氯鹽侵蝕，會加速橋樑退化；另一方面，不斷增加的車流量亦會對結構造成額外損傷。當兩者同時作用時，橋樑的安全和長期表現更容易受到威脅，因此沿海橋樑需要長期而全面的養護管理。然而，目前相關研究大多僅單獨關注氣候因素導致的劣化或短期交通荷載，卻缺乏對兩者長期交互影響的評估。例如，現有交通模型未能充分反映車流荷載極值隨不同時間空間的變化；而混凝土結構的劣化模型，在本地區域性氣候條件下亦缺乏相關實驗驗證。同時在碳中和的目標下，如何制定兼顧安全、經濟及環境效益的可持續養護策略就成為重要課題。

本研究計劃將建立一個多維分析框架，綜合考慮長期氣候變化與交通需求對鋼筋混凝土橋樑的影響。框架內容包括：長期交通荷載的隨機建模、區域性氣候下的結構劣化評估、人工智能輔助的結構可靠度分析，以及具成本環境效益的橋樑養護管理。特別是，本計劃將把碳排放評估納入維護方案設計，以配合可持續發展趨勢，並呼應香港及大灣區的碳中和目標。研究成果預期能促進高效利用資源的基建管理策略，確保橋樑的長期安全性與可持續發展。

 

項目編號：UGC/FDS16/E25/25

項目名稱：從語言到邏輯：軟件建模自動化的智能情境學習

首席研究員：李一舒博士（都大）

摘要

軟件建模是軟件開發中的關鍵步驟，涉及將自然語言需求轉換為統一建模語言（UML）圖，以確保高質量的代碼實現。儘管自然語言處理技術已有所進步，但大型語言模型（LLM）在處理複雜的軟件建模任務時仍面臨挑戰，特別是在生成需要深入理解自然語言需求的建模語言圖方面。最近的研究探討了大型語言模型在執行初步軟件建模任務（如推導概念類別圖）方面的潛力。然而，目前的方法，包括單次提示和思維鏈技術，未能充分捕捉進行軟件建模所需的上下文關係，因為這項複雜的任務需要全面的分析和協作努力來解釋自然語言需求。

為了解決這些挑戰，我們提出了智能情境學習建模框架（ICLMod），旨在模擬人類在軟件建模中的分析和協作過程。該框架結合了先進的情境學習技術，如角色扮演和思維樹，指導大型語言模型生成上下文相關且邏輯一致的建模語言圖，並依次處理類別圖、序列圖、活動圖和狀態圖等關鍵軟件建模任務。

本項目將首先對大灣區的行業進行實證研究，專注於軟件開發協作模式和分析行為。從這些實證研究中獲得的見解將被整合到專為智能情境學習建模框架設計的提示技術中。框架的性能將通過定量和定性方法進行評估，以確保其輸出符合現實世界的期望。最終，我們將開發基於該框架的工具，自動將自然語言需求轉換為建模語言圖，旨在簡化軟件開發，提高效率，並增強香港及大灣區科技行業的競爭力。

 

項目編號：UGC/FDS24/E17/25

項目名稱：結合超構共振系統與高效吸音單元開發超寬頻通風隔音屏障

首席研究員：梁善軍博士（理大專業進修學院）

摘要

香港市民深受市區噪音污染之影響。根據環保署統計，戶外噪音主要來源包括建築施工、交通運輸和工業活動。噪音污染不僅危害市民身心健康，還對城市的整體發展帶來潛在威脅。研究顯示，長期暴露於高噪環境可導致聽力受損，過度噪音亦會引發壓力、焦慮、干擾溝通與專注，甚至增加安全隱患。除此以外，噪音污染還會削弱市民生活質素，進而影響城市宜居性，同時可能降低香港作為投資和移民目的地的吸引力，對城市長期發展構成挑戰。

為紓緩噪音問題，政府已透過相關法例與規管措施控制噪音源，同時廣泛設置隔音屏障以削減噪音傳播所造成之影響。然而，現有隔音屏障方案仍存在諸多局限。例如，傳統質量隔音定律要求屏障具備足夠密度，這雖然提高了隔音效果，卻也使屏障過於笨重。此外，密閉性隔音屏障設計阻礙自然通風。在戶外環境中，抗風荷載更推高建造成本。另一方面，住宅區與辦公樓宇往往犧牲自然通風，致使空調成為香港最主要的電力消耗之一。

隨著製造工藝和波動學物理理論之進展，為噪音隔絕提供新解決方案，尤其針對通風與隔音之矛盾提出突破。近年研究發現，經精密設計格柵型「噪音欄柵」可在保持氣流通透的同時反射聲波，此技術已具理論依據並獲實驗驗證。此類新型結構稱為聲學超材料或超結構，其由週期性分佈的功能單元組成。通過幾何結構的共振效應，這些單元顯著提高了聲音傳播損耗。超材料的幾何構型多樣化，大幅拓寬設計空間。然而從實用性角度而言，現行方案仍待在減薄超材料聲屏障結構厚度、提升低頻噪音隔離性能，以及適應多變噪音源位置等方面精進。為此，本研究擬透過理論分析、數值模擬和實驗驗證，進行通風隔音屏障實用化。研究將從以下幾個方面展開：首先，基於聲學散射理論構築具有效吸音和隔音雙重需求晶格結構，開發具有系統性和寬頻帶特性的聲屏障設計方案。其次，利用實驗設備對設計的樣品進行充分評估，驗證其性能。最後，將在接近實際應用條件下，製作對等比例尺寸的隔音屏障，對通風隔音屏障的實用性進行全面評估，並與學術界與業界既有方案進行對比。

預期在研究順利推進後，將有望研發多款兼具寬頻帶隔音效果和高通風效率的聲屏障的設計方案，促進通風型隔音屏障於學術與應用層面的發展，並推動自然通風與隔音裝置在香港的更廣泛應用。

 

項目編號：UGC/FDS11/E03/25

項目名稱：提升視覺語言模型的零樣本學習能力

首席研究員：劉卉博士（方大）

摘要

CLIP這樣的視覺語言模型（VLMs）已展現出驚人的零樣本學習能力。面對新任務時，訓練的VLMs無需微調即可表現優異。具體而言，在新任務中VLMs通常先為樣本生成偽標籤，隨後將這些偽標籤作為監督信號來指導提示學習，使輸入更適配VLMs，從而實現零樣本學習。儘管該流程已被驗證有效，但仍存在三大局限：首先，由於訓練域與下游任務域存在差異，VLMs生成的偽標籤必然存在標註錯誤，這些錯誤會削弱模型的零樣本學習能力；其次，VLMs包含多模態特性，模態間的語義鴻溝會降低零樣本學習模型的可靠性；最後，現有流程對提示詞設計過於敏感。

本項目旨在提升VLMs的零樣本學習能力：（1）改進偽標籤生成策略。我們將為每個實例選取一組候選偽標籤而非單一標籤，雖然此舉能提高正確標籤的覆蓋率，但會引入標籤歧義。因此，我們將該策略構建為多目標優化問題，同步優化候選標籤集規模縮減與質量提升。即使採用該策略，真實標籤仍可能超出候選集範圍（OCLS問題），我們將深入研究OCLS問題的解決方案；（2）縮減 VLMs 的模態鴻溝。首先將不同模態的嵌入表徵構建為概率分佈而非單點表示以增強魯棒性，隨後構建跨模態分類器實現模態間協同學習。鑒於不同模態可能擅長預測不同類型實例，我們將提出不確定性感知的分類器融合策略；（3）探索更高效穩健的零樣本學習範式。通過自步學習先挖掘簡單樣本再逐步引入困難樣本，以降低偽標籤噪聲影響；同時改進提示學習方案，提升零樣本模型的穩定性與魯棒性。

本項目將推動視覺語言模型與機器學習的基礎研究，顯著降低醫療、汽車等行業的標註成本，並為醫療、教育等涉及視覺語言模型的社區生活提供技術支持。

 

項目編號：UGC/FDS25/E04/25

項目名稱：利用靜電紡絲技術製造生物可降解聚羥基丁酯戊酯(PHBV)/聚己內酯(PCL)複合膜探討水/油分離機制

首席研究員：劉耀輝博士（高科院）

摘要

本研究旨在開發一種新型環保薄膜，能夠有效分離油水混合物，特別適用於溢油事故應急處理和含油廢水淨化。該薄膜採用可生物降解的特殊塑料製成，使用後不會對環境造成危害。研究團隊運用靜電紡絲技術，將聚合物製成具有微孔結構的超細纖維網——這種特殊結構使薄膜能選擇性吸附油性化學物質並阻隔水分。

製備過程主要使用聚(3-羥基丁酸酯-co-3-羥基戊酸酯)(PHBV)與聚己內酯(PCL)這兩種可自然降解的材料。通過調整兩種材料的配比，研究人員能精確調控薄膜的疏水性和親油性。初步測試表明，該薄膜吸油量可達自身重量的十倍以上，且具有優異的疏水性能。研究目標是通過增強吸附強度與性能，構建一種切實可行的生態友好型解決方案。

通過深入研究吸油特性的科學機理，我們將基於已驗證的科學原理開發更優質的產品。這項研究有望為保護水資源免受油污染提供更安全、更綠色的技術路徑。

 

項目編號：UGC/FDS24/E26/25

項目名稱：強化學習驅動的自適應交通隔音屏障

首席研究員：陸偉强博士（理大專業進修學院）

摘要

交通噪音已成為城市環境中當中一項重要議題，對公共健康與社會福祉產生負面影響。傳統噪音屏障雖有一定程度效用，但往往是龐大笨拙結構，且在低頻噪音削減方面成效有限，猶限於空間受限環境。隨著聲學超常材料(AMM)研究迅速發展，因其具備負質量密度與負體積模量等獨特特性，AMM展現出能於亞波長尺度實現優異聲衰減效果的潛力。本研究旨在探討AMM於交通低頻噪音控制之應用，聚焦於改良型穿孔蜂巢—波紋混合式超常材料(PHCH)。

為提升噪音屏障的適應性，本研究結合強化學習(RL)及物聯網(IoT)技術，建立一套智慧化、即時的噪音抑制系統。透過沿屏障策略性佈置之感測器，可即時收集並處理環境與聲學數據，並由IoT架構加以分析，使系統能動態調整其聲學特性，以因應環境與噪音條件之變化。在此框架中，RL發揮關鍵作用，透過優化PHCH幾何參數與吸聲性能間之關係，反覆調整與改善屏障構型，並藉由持續回饋提升設計流程之效能，確保PHCH吸收體能以更高精度與效率達致特定聲學目標。

此外，本研究引入磁流變彈性體(Magnetorheological elastomers)，以賦予噪音屏障可調控的聲學特性，使其更能適應多變的都市環境。所提出之基於IoT的自適應噪音屏障系統，亦整合主動噪音控制(ANC)技術，藉由生成反噪音波進行破壞性干涉，以抵銷不需要之噪音。IoT連結則確保感測數據能及時處理，並透過預測噪音模式進行自動化屏障調整。該方法顯著提升交通噪音抑制方案之功能性與即時反應能力。同時，RL系統將與IoT框架協同運作，利用實時環境與聲學數據，動態調節噪音屏障之吸聲性能。

本研究將開發之AMM原型將於消聲室進行實驗測試，並於真實環境中進行實地驗證，性能評估將與有限元素模擬(FEM)進行對照。透過RL、IoT與ANC之整合，本研究旨在開發新一代智慧化噪音控制方案，使其兼具空間效率與高度適應性。研究成果將對都市噪音治理產生深遠影響，尤其是在如香港般人口稠密地域，傳統靜態噪音屏障往往不足以應對日益嚴峻交通噪音挑戰。本研究將有助推動智慧基礎設施與可持續城市規劃之發展，並提供可擴展之解決方案，以有效減緩交通噪音污染的問題。

 

項目編號：UGC/FDS11/H10/25

項目名稱：香港專題研究：國際普通中學教育文憑考試中學科讀寫能力的重要性

首席研究員：駱澤盈博士（方大）

摘要

寫作能力是學生在學校階段取得學術成就的重要關鍵。本研究旨在探討香港學生於國際普通中等教育證書(iGCSE)考試階段的學科素養與寫作發展，期望為本地教與學實踐提供具原創性的理論洞見。研究目標在於分析不同類型學校學生於各學科寫作中所展現的語言模式，從而揭示學科寫作的語言特徵。

本研究聚焦於分析由參與學校學生於iGCSE課程中撰寫的文本資料，系統性地探討其在不同學科中的語言運用特性。研究特別著重於為各個iGCSE科目制定學科專屬的高頻詞彙表、語法結構及其實際用法，同時亦旨在識別針對不同題型的有效文本組織模式。所有蒐集的資料有望建構一套具代表性且富真實性的語料庫，供教學、學習及學術研究之用。

研究成果將提供有關學科語言使用、學生寫作發展及學科素養語言模式的原創知識，進一步豐富香港地區的教學資源，並提升教與學的效能。

 

項目編號：UGC/FDS24/H13/25

項目名稱：漢語方言進行體的共時與歷時類型學比較

首席研究員：陸文博士（理大專業進修學院）

摘要

文獻中漢語語法的研究普遍匱乏，這主要源於對漢語各方言共享「普世漢語語法」(Chao 1968)的長期誤解。然而近年來，「方言」語法的研究顯著增長，其中也包括對漢語時態與體系統的研究，著作有項夢冰（1997）對連城客家話的研究、李小凡（1998）對蘇州吳語的研究、伍雲姬（1999）對湘語動詞助詞的探討、蔡國妹（2006）對吳語與閩語進行態與持續態的比較分析，以及莊初升（2007）對十九世紀末「開」與「裏」兩種體標記的歷時性論述等。

然而在方法論層面，諸多方言語法研究（含動詞體類研究）仍高度依賴以翻譯任務為基礎、以普通話為範本的問卷調查模式。就樣本而言，這些研究未能均衡涵蓋主要漢語方言，因而忽略了主要體標記機制的潛在變異；就目標而言，它們旨在提供概括性描述，而非對共時數據的解釋性分析（如區域趨同與語言接觸的結果），亦未進行歷時分析（如動詞不同詞源的語法化過程）。

儘管動詞體在漢語方言時態、體態與情態系統的類型學研究中至關重要，且對理解漢語語法具有深遠意義，但迄今仍缺乏從共時與歷時雙重視角探討進行體標記類型學特徵的專著。本研究旨在填補此空白，通過對約66種漢語語言的平衡樣本進行研究，涵蓋十個漢語支系中每個主要支系至少一種方言，聚焦特定體類別——進行體。我們將結合世界語言進行體的類型學框架《進行體問卷》（Bertinetto and Dahl n.d.）以及 Yue-Hashimoto（1993: 80-81）在《比較中國方言語法》中提出的進行體問卷，以更深入理解漢語獨有的特徵。具體而言，本研究旨在：

(1)    全面描繪漢語各方言中的進行體標記；

(2)    對漢語方言中的進行體標記進行類型學與區域分佈分析；

(3)    闡釋主要進行體標記類型的潛在源動詞與語法化路徑。

作為首個從共時與歷時雙重視角探討漢語方言進行體標記類型學的綜合性調查，本計劃旨在促進前沿科學研究。此外，本計劃將建立涵蓋例句的進行體資料庫，促進學者與大眾的知識共享實踐。最後，當地社群也將受益於田野調查期間項目團隊的推廣活動，提升其語言意識，促進方言所承載的當地文化得以更完善地保存。

 

項目編號：UGC/FDS16/E19/25

項目名稱：利用先進的人工智慧技術與物聯網監測系統研究海水入侵對內陸河流水質變化的影響

首席研究員：盧懌博士（都大）

摘要

海水倒灌入侵河流與淡水系統是一個日益嚴峻的全球性威脅，對於香港這類沿海地區尤其如此。此現象不僅污染飲用水源、危害水生生物，更會破壞生態系統平衡。氣候變遷與海平面上升正加劇這一問題，例如暴雨頻率和颱風強度增加會迫使海水更深入內陸。香港的河流承載著社區生活與農業生產的重要功能，卻極易受海水入侵影響，然而目前關於此現象對本地河道的具體影響研究仍顯不足。

本項目通過利用先進的人工智慧技術與物聯網監測系統結合應對這一挑戰。我們將沿河道佈設物聯網（IoT）傳感器，採集水質數據（如鹽度、濁度、電導率及含氧量），以追踪海水內侵的動態。這些傳感數據結合氣象與潮汐資料，將輸入人工智能驅動的預測模型，精準預判海水入侵的時空規律。

基於在香港荔枝窩流域多年的研究基礎（已繪製風暴與農業活動對河流健康影響圖譜），本項目引入創新技術手段：無人機將對河道區域進行掃描以捕捉變化，計算機模擬則重現潮汐、降雨及氣候變遷如何驅動海水入侵。通過多源技術融合，我們將構建預警系統，向社區與決策者發出分級風險警報（「緊急」、「監察與行動」、「建議」三級）。例如，農民可據此在高鹽度時期避開灌溉，政府則能優先部署防潮水閘或採取生態保護措施。

項目目標不僅是守護香港淡水資源，更為全球面臨海水入侵的沿海區域提供解決範本。通過將數據轉化為可執行的行動建議，本項目致力於保護生態系統、推動可持續用水、並提升應對氣候變化的韌性——為後代確保清潔水資源的永續未來。

 

項目編號：UGC/FDS16/M19/25

項目名稱：破解RBEL1A在癌細胞遷移和擴散的作用和機制

首席研究員：呂琪博士（都大）

摘要

根據世界衛生組織的數據，2022年（最新統計年份）全球估計新增2,000萬癌症病例及970萬癌症相關死亡，且這一數字預計到2050年將翻倍。這些驚人的統計數據凸顯出我們目前對癌症認知仍存在不足。因此，我們極需加強對癌細胞遷移與轉移機制的研究—這正是導致癌症相關死亡的主要原因。

我們的團隊最早在乳腺癌中發現Rab樣蛋白1A（RBEL1A）蛋白。本團隊及其他研究組的後續研究表明，與正常組織相比，多種癌症組織中均存在RBEL1A的異常高表達。RBEL1A通過激活多種細胞增殖與存活通路增強細胞增殖能力，同時抑制多種細胞死亡信號。癌症中RBEL1A的高表達與患者較低的生存率和預期壽命縮短相關，而這種關聯性與癌症轉移過程密切相關—超過90%的癌症死亡是由於癌細胞從原發部位擴散至其他器官所致。儘管本團隊及其他研究組已確認這一相關性，但RBEL1A促進細胞遷移與轉移的具體分子機制仍屬未知領域。通過揭示這些精確機制，我們希望為未來開發靶向RBEL1A的療法奠定基礎，以幫助癌症患者降低轉移風險。

本提案中，我們呈現了來自約4,000名癌症患者的臨床大數據，證明RBEL1A在多種癌症中頻繁上調。大數據分析顯示這種上調與患者較差的生存率和更高的轉移發生率相關。體外實驗數據進一步支持RBEL1A在細胞遷移中的關鍵作用：當細胞遷移信號增強時，癌細胞在侵襲過程中的轉移潛能隨之提升。此外，我們的初步數據表明RBEL1A會抑制腦啡肽酶（MME）—一種負責降解細胞遷移信號肽內皮素-1（ET-1）的細胞表面酶。我們將證明高表達RBEL1A的癌症通過抑制MME來維持ET-1水平，從而促進轉移。我們假設RBEL1A通過抑制MME來激活RhoA（一種關鍵調控GTP酶，通過促進肌動蛋白絲形成來增強細胞運動），並將通過離體ET-1介導的細胞遷移實驗證實抑制RBEL1A能有效阻斷細胞遷移與轉移。

更重要的是，我們的實驗數據與AlphaFold人工智能對接模型均表明，RBEL1A與肌動蛋白相關蛋白3（ARP3）存在相互作用。ARP3是通過形成遷移分支來促進細胞遷移的關鍵蛋白，這些分支有助於形成更多肌動蛋白絲，進而產生驅動細胞爬行運動的細胞突起。我們推測RBEL1A通過與ARP3結合來增強肌動蛋白絲的形成。為驗證此假說，我們將繪製RBEL1A與ARP3的相互作用區域，並證明RBEL1A能增強ARP3介導的肌動蛋白絲形成。尤為重要的是，通過上述離體實驗，我們將證實破壞RBEL1A-ARP3相互作用可減少肌動蛋白絲形成，並抑制細胞遷移與轉移。本研究項目聚焦於利用體外和離體模型來解析RBEL1A在人類數據中觀察到的轉移機制中的分子作用。本研究完成後，後續將開展體內實驗作為下一階段研究。

總而言之，本項目旨在揭示RBEL1A調控癌細胞遷移的分子機制新知識，並證明抑制RBEL1A具有治療潛力，可為未來開發靶向RBEL1A的癌症轉移療法提供理論依據。

 

項目編號：UGC/FDS14/E01/25

項目名稱：機器人移動履行系統：新的貨架物品補充方法

首席研究員：馬凱琳博士（恒大）

摘要

機器人移動履行系統（RMFS）是一種零件到取貨系統，目前被許多電子零售商（例如亞馬遜）和電子商務中心（例如DHL）廣泛應用於其智能倉庫，以處理來自線上銷售的大量的小產品和海量的小數量訂單。根據《福布斯》在2024年的報告，亞馬遜的會員日銷售額在兩天內達到了142億美元。在中國，京東物流營運超過1600個倉庫，每天處理超過100萬的線上銷售訂單。因此，RMFS的效率和穩定性變得尤為重要。

然而，現有RMFS的不足之處在於其貨物補給機制。順暢的取貨過程始於自主移動機器人（AMR）將存儲區內所需商品的貨架移送到工作站進行取貨。然而，先前的文獻通常假設貨架上的商品是無限可用的，這顯然是不現實的。因此，我們從公司了解到，在實際操作時，只有當取貨員在取貨過程中發現所需商品不可用時，貨架才會被送去補給。這嚴重影響了RMFS的操作，導致了中斷和重做。因此，系統的效率和穩定性受到嚴重威脅。

為了解決現有的不足，我們提出了一種新穎的貨物補給方法，以避免在取貨過程中出現貨物不可用的情況和不必要的補給。為此，我們將開發一種新穎的定制高效算法作為此決策支持工具。我們獲得來自香港的一家領先電子商務中心的支持後，將能使用真實和半真實數據進行數值實驗和試點測試，以評估所提議的決策支持工具，並探索所提出的貨物補給方法對RMFS效率的重要性。本研究不僅為RMFS研究提供了理論突破，還為工業應用做出了實踐貢獻。它可以通過避免由於貨架上商品不可用而導致的中斷來提升系統的效率和穩定性，同時提高系統的反應能力，以滿足實際商業需求。我們的發現可以為RMFS的運營管理提供新的見解。這種新穎的貨物補給方法不僅對於支持電子零售商和電子商務中心的快速發展至關重要，也對我們在倉庫運營和管理課程中的教學材料非常有價值。

 

項目編號：UGC/FDS16/E27/25

項目名稱：用於提昇軟件主動性和安全可靠性的自適應日誌分析框架

首席研究員：馬笑雪博士（都大）

摘要

軟件系統的可靠性與維護對金融、電子商貿、電訊、醫療保健及交通運輸等行業至關重要，這些領域高度依賴網上服務。為確保營運順暢，各行業需高質素、穩定的軟件系統。系統運行時的信息以日誌數據形式記錄，運維工程師分析這些日誌以支援監控和故障排查。隨著每日產生大量數據，自動化日誌分析已成為研究重點，旨在減輕時間及成本壓力，並有效將非結構化日誌轉換為結構化格式，以提升分析效率，準確識別可能導致系統故障的異常。

儘管機器學習和深度學習技術日益普及，仍面臨挑戰：1）研究方案與業界需求之間的落差；2）依賴侷限性數據集，導致泛化能力弱；3）處理敏感日誌時易受私隱攻擊；4）結果缺乏解釋性，削弱信任。為應對這些挑戰，我們提出主動式軟件可靠性與維護自適應智能框（AIFORM），這是一套模組化的解決方案，旨在推動日誌分析技術發展，兼顧效能與安全，提供可行的洞見。AIFORM的主要創新包括透過對抗式數據生成增強數據多樣性，實施可靠的安全防護以保障敏感日誌，結合大型語言模型提供可解釋的異常檢測，自動解析日誌數據，以及以用戶為中心的設計，切合實際需求。

AIFORM的模組化設計確保靈活適用於各類系統，為全面日誌分析提供可擴展、可解釋的方案，提升軟件可靠性，支援各行業的重要營運，並推動自動化日誌分析的創新。

 

項目編號：UGC/FDS25/M01/25

項目名稱：通過調節神經炎症的新型抗帕金森氏小分子藥物的設計與藥理學研究

首席研究員：麥成雄博士（高科院）

摘要

神經退行性疾病，如阿茲海默症（AD）和帕金森氏症（PD），由於其複雜且尚未明確的發病機制，被認為是現代醫學面臨的重大挑戰之一。多種病理因素，包括環境和遺傳因素，被認為與PD的發生有關。目前臨床上可用的單一靶點藥物僅能為PD患者提供有限的治療效益。多巴胺能神經元的的凋亡與PD的病程發展密切相關。因此，「多靶點導向配體（MTDLs）」被認為是開發治療PD的新型候選藥物的重要策略。此外，持續的神經發炎也被認為在促進神經退行性疾病病程中發揮著重要作用。

最新的研究顯示，α-突觸核蛋白（α-synuclein）聚集可調控神經發炎訊號途徑中的關鍵因子，如NLR家族吡啶結構域蛋白3（NLRP3）和核因子NF-κB。因此，針對NLRP3和/或NF-κB等促炎信號分子，可能是治療PD的有效策略。我們採用虛擬篩選技術和分子對接分析，優化並設計了多種新型虛擬藥物先導分子，旨在透過針對NF-κB和NLRP3等關鍵炎性因子來調節神經炎症反應。目前，我們已成功合成數個新型先導分子。初步結果顯示，這些先導化合物在PC12細胞中沒有細胞毒性。

在本研究中，我們將首先合成新型多靶點抗PD先導化合物，並探討其對不同的神經炎症靶點的抑制作用。我們將採用酶學、ELISA及蛋白質免疫印跡（Western blot）等實驗方法，評估這些先導化合物對多個靶點的作用，包括異常摺疊的α-突觸核蛋白的表達與聚集，以及NF-κB和NLRP3等潛在治療靶點。對於具有顯著抑制作用的先導化合物，我們將進一步評估其在體外對神經保護作用。此外，我們還將透過分析促細胞炎性因子的釋放，研究這些新型多靶點化合物對神經炎症反應的影響，特別關注調控NLRP3炎症小體介導的神經炎症信號通路。

總結來說，本研究旨在開發一系列主要針對神經炎症反應的多功能治療PD藥物的候選化合物，並探討其作用的潛在機制。本研究的成果將有助於開發治療PD的新型藥物，以回應此領域的迫切需求。

 

項目編號：UGC/FDS16/M13/25

項目名稱：氣候變遷引起的長期洪水和鹽度升高：鹽田紅樹林沉積物微生物組的反應

首席研究員：巫永然博士（都大）

摘要

紅樹林是重要的海岸森林，能保護海岸線、支持多樣的海洋生物，並透過碳封存在緩解氣候變遷中發揮關鍵作用。在這些生態系統的核心，是沉積物微生物組──由微生物構成的複雜群落，驅動養分循環、促進有機質分解，並調節溫室氣體排放。然而，這些微生物群落對周遭環境的變化極為敏感，即使是水文、氧氣供應與鹽度上的細微波動，都可能打破其脆弱的平衡。隨著氣候變遷加速海平面上升並加劇海水入侵，維繫這些沉積物微生物組的自然條件正迅速改變，導致整個紅樹林生態系統承受壓力。

除了氣候變遷的影響外，許多紅樹林區域已被轉作鹽田與魚塭，劇烈改變了其自然條件。這些經由人類改造的區域，具有受控制的淹水狀態與天然高鹽度，如今與未來預測的環境情境相似。然而，至今尚未有研究實驗性地探討升高鹽度與長期淹水的組合效應，如何在紅樹林復育過程中影響沉積物微生物組的結構與功能。因此，廢棄鹽田提供了一個獨特的天然實驗室，可用來評估這些微生物群落的韌性，以及不同復育方法在未來氣候情境下的整體成效。

本研究計劃劃分為兩個部分，以彌補這些關鍵知識缺口。第一部分，我們將在三種類型的場域展開大規模野外調查：(1) 透過人工補植於鹽田中復育的紅樹林區，(2) 自然殖入廢棄鹽田的紅樹林，(3) 作為對照的天然紅樹林森林。這些場域提供理想的比較環境，可用來分析不同復育策略下沉積物微生物組的建立及功能表現。我們將評估微生物群落的組成，並調查支撐關鍵生物地球化學過程（包含溫室氣體排放調控）的功能基因之空間分布。

第二部分，我們將從野外調查中挑選出溫室氣體排放最高與最低的場域，以進行更深入的研究。將設計控制實驗，模擬未來環境條件，特別是延長淹水時間與進一步提高鹽度。透過監測微生物代謝途徑的變化，以及追蹤功能基因的豐度與多樣性變化，我們旨在判斷哪種復育方法能在壓力下展現更高的韌性，同時有效調節溫室氣體排放。這一階段將提供機制層面的理解，揭示沉積物微生物組如何回應並可能緩解環境壓力帶來的不利影響。

本研究的成果將帶來關鍵洞察，釐清支持紅樹林生態功能的地下過程。藉由在機制層面闡明沉積物微生物組、環境壓力因子與溫室氣體通量之間的互動，我們將建立堅實的科學基礎，以改進紅樹林復育實踐。這些洞察對於負責發展具氣候韌性復育策略的保育管理者、生態學家及政策制定者都至關重要，因為這些策略不僅能恢復關鍵生態系統，亦能增強其碳封存能力並減少有害的溫室氣體排放。最終，我們的研究將有助於在快速氣候變遷的時代，守護紅樹林生態系統的長期健康與功能。

 

項目編號：UGC/FDS15/H17/25

項目名稱：冷戰時期社會主義現實主義與日本報道繪畫

首席研究員：吳妮娜博士（樹仁）

摘要

冷戰雖常被視為已終結的歷史篇章，但其文化遺產的持續影響仍亟待學界深入探究。既有研究多從以美英為首的資本主義陣營與蘇中結盟的共產主義集團之意識形態對立框架（Christopher 2014; Davies 2022; Westad 2017），解讀二十世紀中後期歷史，然而當代日本藝術史論述仍侷限於戰後反共敘事，側重日本在美國遏制戰略中的角色（Broinowski 2016; Kitazawa, Kuresawa, and Mitsuda 2023; Mikkonen, Scott-Smith, and Parkkinen 2019）。此研究取向遮蔽了關鍵的地緣政治交匯點，特別是亞太動態對日本藝術發展的影響。值得注意的是，儘管具體派與物派等前衛運動主導學術話語，但1950年代具有政治批判性的「報導繪畫」運動——作為對美國軍事化與日本從屬地位的回應之社會主義現實主義實踐——卻揭示了值得深究的跨國張力（Carroll 2024）。

報導繪畫崛起於1950年代初，融合社會主義現實主義的通俗美學，針對美軍駐日影響與日本主權爭議提出尖銳批判（Jesty 2018）。該運動興起適逢韓戰（1950-1953），這場關鍵戰役中中國對抗美國主導的聯合國軍，重塑了東亞權力結構。1953年板門店停戰協定——被多方解讀為美國讓步——促使日本知識分子重新評估冷戰聯盟關係，推動社會主義思想在公共論域中的復興（Kami 1996; Namiko 2017）。雖有學者分析報導繪畫在國內社會政治異議中的角色（Merewether and Hiro 2007; Western 2004），其跨國性層面仍遭忽視：包括其與蘇中社會主義現實主義的風格差異，以及與當時作為全球交流新興樞紐的香港之間的對話。極需進一步探究日本藝術家如何在其獨特的意識形態「場域」中——即處於資本主義與共產主義集團交匯點的位置——重新詮釋社會主義美學。

本研究採用皮埃爾·布迪厄的場域理論，剖析報導繪畫實踐者如何透過市政機構、藝術資助體系、展覽及媒體等體制參與，在政治意識形態之間進行策略性周旋與定位。本文主張：報導繪畫雖植根於俄羅斯影響，但實由韓戰催化而生，其反映了日本知識藝術框架的有機演進，而非單純衍生自社會主義理論。透過將此運動置於更廣闊的亞太冷戰地緣政治中（包括香港在意識形態傳播中的角色），本研究成果挑戰簡化的東西方二元對立，闡明日本既作為美國盟友、又成為社會主義藝術創新場域的複雜定位。

 

項目編號：UGC/FDS14/P03/25

項目名稱：張量因子時間序列分析的最優抽樣策略

首席研究員：吳自添博士（恒大）

摘要

現代技術進步，研究人員已經能從不同時間點收集張量值數據。例如在搜尋引擎上統計某國家在𝑇 = 52週內𝑃2 = 100個地區中𝑃1 = 100個健康相關關鍵詞的搜尋頻率。對這樣大型的矩陣值時間序列數據進行統計分析時，就會面臨所謂“維度詛咒”的困難。

本研究考慮更一般的張量值時間序列數據。目標是在某些張量因子分析模型下，提出一種抽樣策略，以便從完整數據中選出子樣本，從而在可承受的計算時間內一定程度上準確估計數據的時倚結構和因子載荷。為此，我們開發一種兩階段的方法：一）對完整時間序列隨機抽取𝑃個觀察值樣本，並獲得初步估計。二）用遺傳演算法進一步優化均方估計誤差，從而獲得最佳抽樣策略。此外，引入目標函數來描述樣本在各個維度中出現頻率的平衡程度。據我們所知，這是首次考慮張量值時間序列數據分析中的抽樣問題的研究。

我們將開發計算方法和軟體，用於實現所提出的抽樣和估計策略。建立統計理論，以解釋估計準確性與樣本大小之間的關係。

這項研究的成果對未來工程及許多學術領域中的張量值數據分析至關重要。我們以關鍵詞趨勢分析作為，說明所提出的抽樣策略和估計方法如何能在可承受的計算時間內估計關鍵詞效應、地區效應和時間效應對關鍵詞搜尋趨勢的影響，並對支配數據在時間演化的背後因素進行研究。所提出的方法也可應用於國家之間互動的數據，例如，不同項目在時間上從出發地／出口國到目的地／進口國的運輸成本、進出口量等。

 

項目編號：UGC/FDS24/E27/25

項目名稱：用於可持續玩具的金竹草強化聚乳酸物生物複合材料

首席研究員：吳新培博士（理大專業進修學院）

摘要

全球塑膠產量在過去70年顯著攀升，僅在2022年便高達驚人的四億公噸。倘若塑膠廢棄物未能透過回收、焚化或填埋等方式妥善管理，塑膠污染勢將演變為人類無可避免的環境危機。在眾多塑膠製品中，玩具對污染問題影響甚鉅。例如，樂高^®積木玩具的年均產量約為360億件，自2015年以來累計已生產超過6,000億個塑膠零件。丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(ABS)為製作硬質玩具傳統材料，因其耐用性與長壽命而著稱；以樂高^®積木為例，其約八成積木由ABS製成。然而，ABS不具生物可分解性，據耶魯大學環境學院報告指出，ABS在海洋環境中需約1,300年方能分解。儘管如此，針對如樂高^®積木般體積小、形狀多樣的ABS玩具零件，無論機械式或化學式回收方法皆不合適。其細小尺寸及形狀容易被卡滯於標準回收設備，或在分選篩網間隙滑落。此外，化學回收雖於理論上具可持續性，但在實務上成本高昂、能耗甚鉅，且帶來額外環境負擔。為解決此問題，樂高^®集團於2021年啟動以飲料瓶回收聚對苯二甲酸乙二酯(PET)為原料之研究；惟相關研發已於2023年9月中止，原因在於所需回收製程導致更高的二氧化碳排放與製造成本。因此，一項可行的研究方向是採用以可生物分解之木質纖維素填料或纖維加強化生物塑膠，以期其機械強度可與ABS相媲美，同時提升材料環境友善度與可持續性。

近年來，中國廣西省培育出一種新興農作物名為「金竹草」(Golden Bamboo Grass, GBG)，其纖維素含量極高（最高可達75.04%），源自蘆竹(Arundo donax L.)的改良栽培。GBG為具根莖的多年生禾草，生長迅速，且以營養繁殖為主。其因能在多種不利條件下（包括乾旱、鹽鹼、水淹、極端高低溫及重金屬脅迫)，被視為在邊際與退化土地上質量生產的熱門作物之一。基於其高度適應與韌性之生長特性，它的收割週期與經濟年限分別約為3個月與20年，因而成為來源穩定且易於取得的天然材料。憑藉其碳中和屬性、化學成分以及在嚴苛環境與多元栽培條件下快速生長，GBG於生物塑膠領域的應用潛力尤為值得注目。因此，本計劃擬將GBG作為聚乳酸(PLA)生物塑膠之增強纖維，以製備可完全生物分解之玩具。然而，GBG纖維素纖維表面的羥基(-OH)使其具親水性，而PLA所含之非極性甲基(-CH₃)使其呈疏水性。此等界面相容性不足導致GBG纖維與PLA之間黏結力偏弱，進而降低整體複合材料的機械強度。為解決上述問題，本研究將透過纖維表面處理並添加蒙脫石(montmorillonite, MMT)奈米黏土作為填料增強，開發具改良機械性質之GBG增強型PLA生物複合材料。研究將由形態、機械與熱性質評估中，確定PLA中GBG纖維與MMT奈米黏土之最佳含量。此外，亦將進行土壤可生物降解性之定量研究，以測定GBG增強型PLA生物複合材料之降解速率。

 

項目編號：UGC/FDS16/M02/25

項目名稱：不同紅樹林物種中由根鐵膜介導的鎘動態遷移機制

首席研究員：潘敏博士（都大）

摘要

不可持續的工農業實踐導致重金屬進入環境，對人類健康和海洋生態系統構成嚴重威脅。鎘（Cd）作為一種廣泛分佈且毒性強、具有持久性、生物富集性並能干擾生物過程的重金屬，在海洋生態系統中尤為令人擔憂。紅樹林是生長於熱帶和亞熱帶潮間帶的重要木本植物，具有顯著的生態價值。它們常被譽為“海岸衛士”，能夠抵禦熱帶氣旋引起的潮汐/波浪衝擊，並在環境淨化和污染控制中扮演關鍵角色，因其在海洋生態系統中時常面臨不同的金屬脅迫。值得注意的是，紅樹林已進化出自我防禦和抵抗污染物的機制。例如，紅樹根系表面的鐵膜（IPs）可作為屏障，有效固定和轉化根際沉積物中的重金屬，此過程深刻影響著重金屬在濕地中的遷移和轉化。根系鐵膜的形成並非一個穩態過程，它會受到沉積物中鐵含量、根系徑向氧輸運以及紅樹植物種類的影響。理解不同紅樹物種根系鐵膜的動態形成過程，並確定根系鐵膜如何貢獻於紅樹對鎘污染的抗性與回應機制至關重要。根系鐵膜是否會阻礙鎘在紅樹中的積累？它是否也會影響植物對養分的吸收？目前，關於紅樹林濕地中根系鐵膜如何影響鎘的動態遷移、養分運輸以及紅樹根中鎘轉運蛋白基因的研究仍處於起步階段。傳統的檢測方法無法連續監測植物體內鎘的動態遷移過程。新近發展的非損傷微測技術（NMT）顯示出潛力，但該技術此前的應用主要集中在陸生植物上，在紅樹林研究中的探索尚顯不足。

因此，我們旨在深入、系統地研究不同紅樹物種其根系鐵膜的時間形成過程，並探討它們在紅樹抵抗鎘污染以及影響海洋生態系統中養分運輸的作用。本研究的目標如下：

(1) 評估四種廣泛分佈的紅樹物種，在沉積物中含有低濃度和高濃度外源Fe²⁺時，其根系鐵膜的時間形成機制；

(2) 比較根系鐵膜對這四種紅樹物種在鎘污染沉積物脅迫下回應機制的影響，包括鎘從根際沉積物向根系鐵膜的動態遷移、鎘的吸收以及鎘在不同植物組織中的生物富集；

(3) 評估在不同鎘污染條件下，根系鐵膜對養分（包括K⁺、H⁺、Na⁺和NH₄⁺）從根際沉積物向根系鐵膜再向不同組織動態遷移、生物富集和運輸的影響；

(4) 通過轉錄組學方法，探索在不同水準鎘污染暴露下，不同紅樹物種根系鐵膜中鎘轉運蛋白基因的作用。

研究結果將為廣泛分佈的紅樹物種其根系鐵膜的形成及對鎘污染的抗性機制提供寶貴見解，並突顯紅樹林在挑戰性環境中茁壯成長的適應機制。本研究將利用NMT來評估特定紅樹物種中鎘和養分的動態遷移。理解從根際到具有鐵膜的紅樹根部的鎘遷移和積累的物種特異性動態，對於應用紅樹林資源增強濕地生態系統對重金屬污染的抵抗能力至關重要。

 

項目編號：UGC/FDS15/H31/25

項目名稱：「女性為女性工作」：民國新女知識分子吳貽芳（1893-1985）

首席研究員：彭淑敏博士（樹仁）

摘要

本研究計劃探討吳貽芳博士（1893-1985）擔任南京一所基督教高等教育機構金陵女子大學校長的職業生涯。本研究聚焦於她的個人生活和工作經驗的兩個面向，以更深入理解二十世紀中國所經歷的重大變革。

首先，透過吳博士職業生涯的個案研究，有助於深入探討民國動盪時期（1912-1949）中國基督教大學的興衰。在1920年代末，國民政府推行基督教大學的世俗化和中國化，這為吳貽芳成為金陵女子大學首位也是唯一一位華人校長鋪平了道路。吳博士調和了基督教與愛國主義這兩種看似相互衝突的教育理念，她本人也是一位政治活動家，其政治生涯在1945年達到高峰，當時她代表中國簽署《聯合國憲章》。本研究計劃將重點體現基督教與愛國主義之間的相互連繫。

其次，本計劃強調吳博士作為近代中國女性先驅的意義，她是二十世紀上半葉中國新一代女知識分子的典範。她的女性特質建立在女性獲得新的教育機會、職業前景、廣泛傳播並被接受的女性主義思想，以及基督教的影響。吳博士終生未婚，其女性特質與她作為卓越教育家和政治活動家的職業生涯緊密相連。

 

項目編號：UGC/FDS13/E02/25

項目名稱：預測混凝土早期強度發展的物聯網人工智能成熟度模型

首席研究員：彭怡欣博士（珠海）

摘要

確定混凝土的早期抗壓強度對建築工程質量控制與結構安全至關重要。混凝土成熟度法可透過溫度歷史無損評估混凝土強度發展，但現行方法存在局限：需為每種混凝土配比進行大量實驗室測試建立專屬成熟度曲線，阻礙了實時強度預測在工地現場的實際應用。此外，傳統成熟度法依賴溫度累積效應計算的「成熟度值」，未必能準確反映現場變動的固化環境條件。

本研究旨在開發人工智能成熟度模型，以實現混凝土早期抗壓強度的實時預測。該模型將根據配比設計、固化溫濕度等可測量參數進行訓練，無需建立個別強度-成熟度關係曲線。研究將採用物聯網監測系統自動收集現場混凝土的溫濕度數據，並透過網絡技術將傳感器讀數無線傳輸至實驗室固化箱進行平行試件測試。此法可促進開發更貼近現場變動條件的人工智能模型。

人工智能模型將基於綜合數據集進行訓練，該數據集整合了既有研究成果及本地採集的現場特定數據。既有數據可提供不同配比設計與固化條件的資訊，而現場實測數據將提供多變的溫度歷史記錄，兩者將共同用於構建預測性人工智能模型。儘管物聯網實驗數據量有限，仍能補充先前恆溫測試中未體現的時變固化條件。蒐集足夠數據後，本研究應用機器學習技術開發關聯實測數據與材料特性的人工智能成熟度模型，並採用獨立於訓練數據的混凝土配比進行模型驗證。此後，案例研究將評估自動化實時監測能力。最終，這種整合物聯網傳感器、無線通訊與人工智能技術的新型方法，旨在透過實時預測實際施工中波動固化條件下的早期混凝土強度，推動成熟度法的技術演進。

人工智能成熟度模型的成功實施，將能透過自動化大幅推動成熟度法在建築業的應用。基於實時強度預測的優化施工調度可降低項目成本，同時減少現場混凝土試件製作與測試需求，從而降低隱含碳排量。總體而言，本研究旨在透過創新的物聯網人工智能技術，提升建築安全與質量管理水平。

 

項目編號：UGC/FDS24/E19/25

項目名稱：基於3D介觀結構的低電壓驅動、靈敏度可調的薄型柔性有機電化學晶體管基(OECT-based)仿生電子皮膚，在仿人機器人觸覺感知的應用

首席研究員：石睿博士（理大專業進修學院）

摘要

本研究擬開發一種以有機電化學晶體管（OECTs）為核心的新型三維電子皮膚架構，以高仿真度模擬人類皮膚的觸覺感知。有別於傳統二維層疊式設計，本研究將通過三維結構實現壓力與應力信號的有效解耦能力，顯著提升電子皮膚的靈敏度、選擇性與動態響應性能。研究將利用OECTs核心優勢，包括可調式柵典電壓與固態離子液體電解質的高效傳導特性，以系統性優化器件結構與功能。本研究對柔性電子學前沿具有原創性探索價值，並將在智能義肢、機器人觸覺感知及新型人機交互等方向展現廣闊應用前景。

 

項目編號：UGC/FDS11/E13/25

項目名稱：基於深度學習和超分辨率前後呼應的多混合視頻編碼框架策略

首席研究員：蕭允治教授（方大）

摘要

儘管計算機技術與通信技術的進步可以緩解視頻編碼極限，這還是一個重要的研究課題。比如，在存儲方面，使用一個硬盤總比使用兩個硬盤更好；在傳輸方面，等待一分鐘總比等待兩分鐘更好。然而，傳統方法（如混合視頻編碼）似乎已經接近物理極限。因此，要取得進一步突破，我們必須跳出固有思維框架。我們提出一種新的視頻編碼基線，該基線是充分利用最先進任何編碼和解碼器，及用具備生成能力和超分辨率技術的深度學習架構，這基線只是一個良好的起點，發展潛能極大。

本研究的整體目標是提出一種新的視頻編碼核心基線，用簡單方式將原視頻幀尺寸降低到更低開始，之後使用任意現有的視頻編碼器對降尺寸視頻進行編碼以用於存儲或傳輸。在解碼端，借助深度學習的生成能力，使用超分辨率技術重建接近原視頻。以下用要點形式概述本提案的目標。

1.          我們提出一種新的分層基線架構用於視頻編碼，它可用“現有”最佳的視頻編解碼器作為組件，並結合深度學習的生成能力與超分辨率能力作視頻編碼。

2.          選擇一種視頻編碼器，使其能夠與基礎模型和超分辨率單元協同工作。所選的編碼器不一定要最新的(例如H.266，其結構太複雜，甚至H.265也可能帶來非常複雜的授權問題)。我們必須選擇或設計一種能夠實現快速解碼，同時又能輸出高品質視頻的編碼器。

3.          我們期望在本項目中提出一種基於參考的超分辨率單元，該單元能夠與下採樣濾波器有良好配合。它應具備快速處理能力，適應當前的編碼方案，並有望支持分步式超分辨率，從而實現漸進式編碼和解碼。

4.          為了利用基於參考的超分辨率單元，需將少量幀用作參考幀(R-幀)，其餘幀則為低質量(L-幀)視頻幀。本研究旨在探索一種高效的方案，合理組合R幀和L幀等參數，以實現高效的超分辨率處理。該方案還應包括對原始視頻幀進行下採樣的方法，該下採樣方式可能會影響整體編碼架構。

 

項目編號：UGC/FDS11/H03/25

項目名稱：長者孤獨感與健康素養：序列混合研究

首席研究員：史學禮教授（方大）

摘要

孤獨是一種高度主觀的體驗，是指社交接觸實際與期望之間的落差。據統計，香港約有35%的長者受到孤獨影響。孤獨會令任何因素的死亡率增加四分之一，並與醫療開支上升相關。社會層面的措施，如促進社會參與的公平性，被認為有助於減少孤獨感。

在全球範圍內，偏低的健康素養，是一項重要的健康公平問題，因為健康素養比種族和教育程度更能預測健康結果。健康素養是一種認知及社交的技能，以理解、評估及運用資訊來促進和維持自身健康。於國際層面方面，29%至75%的長者健康素養水平偏低。長者的人口統計資料（如年齡、性別、婚姻狀況、教育程度、收入、居住安排）、健康狀況及社會參與，與孤獨感和健康素養，均有一致的關聯。

鑑於低健康素養是全球長者面臨的健康公平挑戰，及其與孤獨之間的關係，被視為一項公共健康的威脅，故具體的實證研究，是有急切性的。

本研究採用序列式混合方法（量化-質化）設計，旨在探討社區長者的孤獨感與健康素養之間的關係。我們假設健康素養與孤獨感呈負相關。

本研究的主要目標包括：

1.   在控制其他已知的個人特徵、身體功能、認知功能及社區長者於非政府機構的社區中心的參與情況下，探討健康素養與孤獨感之間的關聯；

2.     描述不同健康素養水平的長者在面對孤獨時所遇到的挑戰；

3.     透過收集不同健康素養水平的長者敘述，探討孤獨的意義；

4.     發展一項具文化特質、專為長者制定的健康素養介入措施。

本研究對象為居住於社區的長者（年齡60歲或以上）。為了提升孤獨與健康素養的臨床意義，或二者關聯的演繹，這兩個變項將以二元變項進行分析。而混合方法則用於研究可量化孤獨感與健康素養；因低健康素養而產生的主觀感受（如羞愧），則採用質性方法。

第一階段量化調查，會用一系列有效且可靠的量表，包括中文版6項De Jong Gierveld孤獨量表、中文版12項簡短健康素養問卷（HLS SF-12）、中文版6項Lubben社交網絡量表、中文版9項Lawton工具性日常生活活動量表及一份人口統計資料表。

第二階段將透過個別面對面訪談並錄音收集質性資料。

第三階段將綜合量化與質性的研究結果，以發展為一項針對孤獨，而具文化特性的健康素養介入措施，以提升香港長者的福祉。

藉著彌補此知識差距，有助於為香港長者提供更優質的照顧，促進健康老齡化。

 

項目編號：UGC/FDS14/H01/25

項目名稱：今昔變遷：香港財經新聞實踐與教育的縱向研究（2015-2025）

首席研究員：宋昭勛博士（恒大）

摘要

過去十年，香港財經新聞業經歷了深刻變革，技術進步，尤其是人工智能的迅速崛起，已成為推動這一轉型的核心動力。本研究項目《今昔變遷：香港財經新聞實踐與教育的縱向研究（2015-2025）》可視為本人2014年獲研資局資助項目《從編輯室到課室-彌合香港財經新聞實踐與教育差距之研究》的延續，旨在系統梳理十年間香港財經新聞實踐與教育的演變軌跡，重點探討人工智能技術的融合、數據新聞的興起，以及由此帶來的挑戰與機遇。

人工智能技術在香港媒體行業的應用日益廣泛。以香港電台人工智能實驗室為例，其在語言翻譯、歷史影像修復、圖像與視頻增強、降噪處理以及文本生成視頻等方面的技術應用，充分展現了AI對媒體內容生產的變革性影響。這些創新不僅顯著提升了製作效率，亦改善了視覺呈現質素，標誌著AI驅動的新聞時代已然來臨。

十年前，人工智能尚未成為業界關注的焦點；而如今，AI已成為新聞業界的核心議題。那麼，過去十年間，新聞業界發生了怎樣的結構性演變？新聞教育課程是否也與時俱進，將人工智慧納入核心教學內容？財經記者應具備的核心能力有何變化？AI時代香港新聞業界與教育界之間存在多大差距？又應通過怎樣的課程改革有效彌合這一鴻溝？

本縱向研究旨在通過系統研究和分析上述發展，洞察香港業界與學界之間的差距，並為未來課程設計提供實證依據，同時致力於推動新聞機構與教育機構之間的深度合作，確保香港財經新聞教育始終保持時代關聯性與行業影響力。研究成果將上載至「香港商業新聞歷史數據庫」（HKBJHD）專題網站，為廣大研究者、學生及公眾提供寶貴資源。

 

項目編號：UGC/FDS16/H24/25

項目名稱：人工智能在教育領域的倫理使用：評估教師理解和教學建議的框架

首席研究員：鄧高瑋博士（都大）

摘要

人工智能（AI）在教育界開始廣泛應用，但同時也引發了對其倫理問題的熱烈討論。雖然人工智能技術的能力不斷提升，但教師在教育情境中如何理解和處理人工智能倫理仍有明顯不足。本研究旨在透過「科技內容教學知識」（TPACK）框架，以及聯合國教科文組織（UNESCO）的《教師人工智能能力框架》（AI CFT），探討香港教師在人工智能倫理方面的認知、實踐與需要，以填補這方面的研究空白。

研究的主要目標有兩個方向：第一，評估香港中小學教師對人工智能核心倫理議題的理解程度；第二，探索及提出適合的教學策略，以幫助教師更有效地向學生傳授人工智能倫理。透過這些方向，本研究期望能裝備教師，讓他們能更好地應對人工智能在教學應用中所帶來的倫理挑戰。

本研究設計採用「混合研究方法」。首先會進行文獻回顧及訪談，歸納出人工智能倫理的重要議題。訪談所得的結果將用來設計結構化的問卷及情境式評估，以測試教師在人工智能倫理上的知識及道德判斷。這些研究工具會先經專家審核，然後於香港不同學校的教師群體中進行問卷調查。

本研究的預期成果包括全面了解教師對人工智能倫理的知識水平及教學實踐、找出需要改進的地方，以及歸納有效的實踐方法。研究結果將為教師培訓機構提供具體建議，提高教師對人工智能倫理的敏感度。本研究亦希望為教育決策者、科研人員及社會大眾提供有價值的參考。

 

項目編號：UGC/FDS16/M22/25

項目名稱：血小板泛凋亡在膿毒症中的調控作用及機制研究

首席研究員：鄧偉豪教授（都大）

摘要

敗血症是由於身體對感染的反應失調所導致的危及生命的器官衰竭，已成為全球公認的公共衛生問題，具有高發病率和死亡率。其中對於擴散性血管內凝血（DIC）和血栓性微血管病（TMA）等的區分至關重要，因為這對患者的管理和臨床結局有顯著影響。然而，目前對敗血症的主要治療仍然是經驗性的抗生素和對症支持治療。血培養被認為是診斷的“金標準”，但其過程耗時，可能會延誤敗血症的治療。這突顯了急需有效的生物標記來監測敗血症的進展。研究表明，血小板在敗血症中的止血和免疫功能中都扮演著重要角色。然而，血小板在敗血症誘導的血栓形成、過度炎症和血小板減少中的作用及其調節機制仍然不明。

先前的研究顯示血小板在膿毒症中經歷焦亡、從而加劇炎症。PANoptosis是一種由PANoptosome複合體調控的炎症性程序性細胞死亡，其特徵為焦亡、凋亡和/或壞死性細胞死亡。我們的初步實驗顯示，在膿毒症患者的血小板中，焦亡、凋亡和壞死性細胞死亡同時發生，説明存在PANoptosis；PANoptosome的組成部分（Pyrin和AIM2）高度表達並共定位。這引出了我們的科學假說：PANoptosis作為一個分子開關，在血小板中控制焦亡、凋亡和壞死性細胞死亡，並且不同群體的血小板可能在膿毒症期間促進血栓形成、過度炎症以及血小板減少。透過利用細胞培養和動物模型的研究，此研究項目旨在（1）探討膿毒症中血小板PANoptosis的存在並識別血小板中PANoptosome的組成部分；（2）確定血小板PANoptosis的激活因子，為研究膿毒症的發病機制和治療提供新的理論基礎；以及（3）評估以PANoptosis相關組分為靶點的應用，開發膿毒症的新型生物標記。

任務（1）將構建敗血症小鼠模型，檢測敗血症血小板中 PANoptosis相關蛋白的表達，以及其在體外誘導至焦亡、凋亡和壞死性凋亡的對照小鼠血小板中的表達，還將評估敗血症血小板中PANoptosome組分的表達。任務（2）將利用敗血症小鼠模型探索炎症和免疫反應相關因子、即血小板PANoptosis激活因子的表達，然後將針對這些激活因子的中和抗體注射入敗血症模型小鼠體内，觀察是否可以抑制PANoptosis。任務（3）將分別構建血小板特異性基因敲除小鼠，抑制、中和敗血症PANoptosis過程中的關鍵信號成分。

我們的研究結果將為理解敗血症的發病機制以及識別潛在的生物標記和治療靶點提供新的理論見解。對於敗血症時血小板PANoptosis的探索可有助於更好地理解敗血症引起血小板減少症的機制。

 

項目編號：UGC/FDS16/E09/25

項目名稱：基於圖表示與注意力機制的加密貨幣多鏈欺詐檢測模型

首席研究員：陶畢生輝博士（都大）

摘要

在數位化急速發展的時代，加密貨幣的普及帶來了前所未有的機遇與重大風險。電信詐騙及加密貨幣詐騙等惡意活動威脅財產安全，導致全球損失金額驚人，已達數十億美元。在此背景下，香港作為亞洲領先的金融樞紐，既坐擁支持加密貨幣交易的法律框架，又肩負著有效應對日益嚴峻威脅的關鍵責任，正處於關鍵的十字路口。

本計劃旨在開發開創性的方法，透過解決當前實踐中的關鍵局限性，加強對加密貨幣詐欺的檢測和預防。具體來說，我們將重點克服多鏈數據整合不完備、交易圖的表示不準確以及現有詐欺檢測模型表現不佳相關的問題。我們的目標有三個：（1）建立一個綜合的區塊鏈加密貨幣網路（BCN）資料庫，整合各種多鏈交易數據；（2）設計一個先進的圖譜表示學習模型，能夠從複雜的交易關係中提取複雜的特徵；（3）開發一種基於Transformer的高效檢測模型，該模型能夠適應各種數據集。

我們的方法圍繞著三個戰略任務來建構。首先，我們將透過創新的整合技術進行廣泛的數據集採集，旨在有效地捕捉多種加密貨幣之間的交易關係。其次，我們將部署尖端的圖神經網路方法，提取有意義的嵌入，以反映這些互聯網中的使用者行為。最後，我們將建立基於Transformer的穩健檢測模型，用於即時識別詐欺活動，同時確保可擴展性和適應性。

預期成果包括開發適用於詐欺檢測的圖表示學習和Transformer模型，學術成果將發表在期刊上，並參與國際會議的研討會；這不僅限於學術貢獻，還將為加密貨幣生態系統的利益相關者帶來巨大益處。我們設想創建一個用戶友好的平台，該平台配備了有關惡意節點的基本風險信息，同時為用戶提供必要的工具，使他們能夠就其交易做出明智的決策。此外，該計劃旨在透過為本科生量身定制的區塊鏈反詐騙課程創造教育機會，同時促進合作研究，以加強學術界和業界的知識傳播。透過利用尖端技術來降低加密貨幣相關風險，並在用戶和研究人員中推廣負責任的投資實踐，該計劃不僅解決了當前的問題，還鞏固了香港作為致力於在新興挑戰中創新的安全全球金融中心的地位。

 

項目編號：UGC/FDS24/H09/25

項目名稱：顧客知識和基層醫療舉措對顧客服務品質屬性的體驗、消費價值、地方依附和行為意圖的影響：地區康健中心的多層次分析

首席研究員：TAVITIYAMAN Pimtong 博士（理大專業進修學院）

摘要

提升個人健康生活方式與福祉至關重要。儘管基層醫療系統致力於探索多元醫療治療方案、醫療服務和資源配置，以滿足個人需求，但仍面臨嚴峻挑戰。這些挑戰顯示需進一步檢視基層醫療體系效能和永續性的必要性，其中以香港地區康健中心(DHCs)為例，尤其值得深入研究。

首先，針對基層醫療機構在資源受制情況下（例如治療與服務有限、人手不足、地點分佈和營運時間受限）實施基層醫療衞生計劃的成效和績效，迄今仍缺乏全面研究(Pang, 2023)。其次，醫療機構於缺乏場所依附感和標準化服務品質的情況，可能會減低顧客使用基層醫療設施進行健康促進與疾病預防的意欲(Wong et al., 2019)。最後，市民在醫療服務的知識水準差異，和對醫療衞生治療及服務的需求層次各不相同（基於年齡、健康狀況和可達性等因素），而基層醫療機構所提供服務的供應也可能存在差異(Powell & Laufer, 2010; Senic & Marinkovic, 2013; Zhang et al., 2020)。這些因素會顯著影響公眾對基層醫療機構的整體體驗（包括服務質素的感知、消費價值、其後續的行為意向）。因此，問題的關鍵需探討基層醫療相關持份者（包括醫療政策決策者、醫療服務提供者及居民顧客）如何看待DHCs的整體規劃、管理和營運上的成果，從而關乎香港未來基層醫療體系的永續發展。

本研究的重要性在於透過多層次研究設計，推進基層醫療服務文獻中尚未被充分開發的理論發展(Molina-Azorin et al., 2020; Senic & Marinkovic, 2013; Zhang et al., 2020)。本研究整合了基於消費價值理論(TCV)和場所依附理論(PAT)所構建的概念模型，評估顧客對醫療衞生機構的認知、對服務品質屬性的體驗、消費價值、滿意度以及對醫療衞生機構的行為意向。本研究採用多層次的研究設計，涵蓋微觀層面（第一層 - 個人顧客）和宏觀層面（第二層 - 醫療衞生機構；第三層 - 政府提出的基層醫療措施）（Molina-Azorin 等人， 2020）。顧客對醫療衞生機構的認知（第一層）可以透過醫療治療和服務的品質、感知消費價值和場所依附（第二層）以及政府的醫療衞生措施（第三層）如何影響其對這些醫療衞生機構的滿意度和行為意向。

醫務衞生局及基層醫療署已提倡多項舉措（如一人一家庭醫生、中醫藥服務及資助計劃等），用以推動DHCs成為協調居民基層醫療服務的樞紐（DHC, 2024）。因此，DHCs將被視為研究招募的基層醫療機構目標單位。本研究將透過混合方法以達成其研究目標。定性部分（第一階段：針對第二層和第三層）將對政府政策制定者和DHCs的服務提供者（20至 25 名）進行焦點小組訪談；定量部分（第二階段：針對第一層）包括對400名顧客進行兩輪的問卷調查（Ledolter & Hardon，2020；Ryan，2009）。兩個階段均將採用立意抽樣和便利抽樣方法在各DHCs招募受訪者。研究成果將為醫療衞生持份者提供寶貴見解，協助醫療政策的修訂，規劃DHCs未來擴展，為社區有效地分配醫療衞生服務的資源，並為醫療衞生服務管理引入新的教學內容和課程設計。

 

項目編號：UGC/FDS13/E04/25

項目名稱：優化決策模型以促進空置工業建築的適應性再利用為住宅用途

首席研究員：THILAKARATNE Ruffina Sharmila博士（珠海）

摘要

全球建築業負責超過30%的自然資源開採，以及25%來自線性經濟模式「取得、製造、處置」所產生的固體廢物（Benachio et al. 2020）。目前，建築業的蘊含碳佔11%，而營運碳排放佔28%。然而，到2060年，蘊含碳將顯著超越營運碳排放水平，這主要歸因於新建築存量增加，以及營運碳領域為減輕影響所取得的進展。全球建築存量的建築面積預計至2060年將翻倍或增加2400億平方公尺，為滿足不斷成長的全球人口需求，原材料使用量和蘊含碳排放量將隨之增加（Architecture 2030, n.d.），而70%現存建築物也將需要進行改造以持續存在至本世紀中葉。適應性再利用在許多國家正逐漸受到重視，特別是澳洲與荷蘭，正藉此解決住房短缺問題。透過延長老舊但結構完好建築物的生命週期，適應性再利用能促進土地使用優化、區域活化、減少營建廢棄物，並降低對新建築材料的需求。此現象對香港這類土地資源有限的城市而言，尤其值得關注。在香港，私人分層工廠大廈佔工業建築總量近70%，總樓面面積達1,640萬平方公尺（HKSAR 2019）。在2023年，其空置率升至5.7%，相當於93.1萬平方公尺（HKSAR 2024）。2009-10年推出的活化政策促成「全港工業用地分區研究」，共識別75個工業區內1,448幢現存工業建築（Planning Department 2021）。其中東九龍聚集最多工業建築，提供約543萬平方公尺樓面面積。整體改建相較於重建，是目前香港更普遍的活化方式。自2009-10年政策實施以來，此趨勢持續加速（Wang, 2014）。根據規定，申請整體改建的工業建築，從入伙紙簽發日期起計必須已達15年樓齡（Legco, 2014）。有別於新建工程，適應性再利用因涉及多重決策影響因素而面臨挑戰。本研究旨在建立關鍵因素模型並優化決策流程，將引入人工智慧/機器學習工具進行多因子分析、預測建模、常規決策自動化、情境模擬及設計流程優化。儘管人工智慧在智慧城市發展中的應用已漸成趨勢，但其在適應性再利用領域的研究與實踐仍屬前沿，故本研究預期將作出重要貢獻。

 

項目編號：UGC/FDS16/E02/25

項目名稱：多點迅速位置調動輻射結構：實現無衰落無干擾的 6G

首席研究員：湯建輝教授（都大）

摘要

6G被視為無線通訊技術的下一個重大飛躍。它將帶來前所未有的超高網速，讓使用者能從過去需要幾分鐘下載一部8K電影，縮短到只要幾秒鐘。此外，無論是線上遊戲或是視訊通話，那些惱人的遲滯都將成為過去式。

即便目前的5G技術已經相當出色，但仍存在一些局限。例如，它會消耗大量能源，嚴重依賴複雜的訊號處理技術，並且當試圖在同一個數據通道上同時連接大量設備時，會變得過於複雜。同樣的技術方式在6G時代將無法持續。

為了克服這些挑戰，我們提出了一種革命性的無線訊號傳輸方法。現今智慧型手機主要使用固定位置的天線，但我們將開發一種能像流體一樣能動態改變其形狀或位置的天線。這個獨特的技術能獲得新穎的空間分集效果來減少干擾，這與傳統上主要依賴訊號處理的方式截然不同。

這個創新的概念就像是能瞬間調整光束，將焦點精準投射到不同區域的聚光燈。藉由這項技術，我們能實現以下幾個關鍵優勢：

• 連接更多設備：就像能用多個聚光燈照亮不同方向一樣，這項技術能支援顯著更多的設備同時連接。

• 提升訊號品質：確保無論使用者身在何處或周圍環境如何，都能享有可靠的連線。

• 降低能源消耗：讓整個可持續的無線通訊系統更具效率。

總體而言，我們的目標是打造一個更智慧、更高效的無線網路，從而釋放「萬物互聯網」（Internet of Everything）的全部潛力，引領一個真正無縫連接的世界。

這個研究計劃代表著無線通訊技術的一大進展，它將徹底改變我們與數位世界溝通和互動的方式。透過採用這種創新的方法，我們正為6G技術能無縫融入我們生活各個面向的未來鋪路。

 

項目編號：UGC/FDS13/E05/25

項目名稱：開發元宇宙：增強教學與探索的沉浸式數位建築

首席研究員：杜永德博士（珠海）

摘要

這項研究旨在通過開發一個沉浸式、適合移動設備的基於瀏覽器的元宇宙平台來提升建築教育。通過整合3D掃描、虛擬實境（VR）和擴增實境（AR）等先進技術，該項目旨在解決傳統建築教育包括依賴靜態的2D圖像，以及對重要建築地標的有限訪問等的局限性。

項目的主要目標是創建一個促進教師引導的虛擬導覽的平台，促進教育工作者和學生之間的實時互動和參與。位於香港赤柱的美利樓將作為試點研究，讓學生在一個完全互動的環境中探索這個標誌性地點。本研究旨在調查與傳統教學方法相比，這種沉浸式體驗在增強學生參與方面的有效性，特別是在受益於空間互動的建築學習中。

研究的關鍵組成部分包括數字模型的開發、用戶友好的導航界面以及促進學生之間合作的互動功能。元宇宙平台的有效性將通過調查進行評估，透過李克特量表作指標測量虛擬導覽期間的參與程度。

通過探索元宇宙在建築教育中的潛力，本研究不僅旨在提高學習成果，還為遺產保護和技術創新領域作出貢獻。最終，研究結果可能會激發沉浸式技術在教育環境中的更廣泛應用，為教育工作者、機構和政策制定者提供寶貴的見解。

 

項目編號：UGC/FDS15/E04/25

項目名稱：新質生產力的綠色結構效率框架

首席研究員：曾俊基博士（樹仁）

摘要

中華人民共和國國家主席習近平於2023年9月提出發展一種以行業創新為核心的新經濟模式「新質生產力」，並指出中國要引領戰略性新興產業和未來產業的發展。新質生產力相關的關鍵要素包括：

• 行業重點：專注於特定行業整體發展。

• 供給方強調：優先考慮供給方動態。

• 綠色發展考量：融入了有關碳排放和其他不良副產品的考慮。

新質生產力作為一個相對新穎的概念，相關的研究和測量方法的文獻非常有限。據我們所知，現有工具並未能充分解決這一研究課題。本計劃提出在生產力和效率分析背景下的結構效率框架非常適合用於研究新質生產力。結構效率用於衡量具備不同生產單位的群體的整體生產效率。然而，目前的結構效率模型明顯存在忽視不良副產品方面的不足。

本計劃旨在填補這一研究空白，通過整合上述三個新質生產力關鍵要素，建立一套綠色結構效率框架，以評估中國的區域經濟和上市公司在達成新質生產力方面的成就。我們將開發一個綜合的綠色結構效率模型，以考量包括不良副產品在內的因素，來評估具備不同生產單位的群體的生產效率。

本計劃中我們將探索數個在測量綠色結構效率中的可行目標，包括最大化正面輸出同時保持其他變量不變、最小化不良副產品同時保持其他變量不變，或兩者的組合。此外，本計劃將通過不同的方法研究低效率的來源，確定是否存在生產單位內部或之間的資源錯配。最後，新提出的綠色結構效率框架將應用於評估中國的區域經濟和上市公司，並了解其對新質生產力發展的影響。

 

項目編號：UGC/FDS14/H13/25

項目名稱：21 世紀多元文化的莎士比亞：兒童與青少年書籍改編和重述

首席研究員：曹穎寶博士（恒大）

摘要

二十一世紀見證了莎士比亞作品在兒童及青少年改編領域的轉型性變革，這種轉變反映了多元、平等與包容理念的興起。本研究計劃旨在探討當代兒童及青少年改編作品如何不僅使莎士比亞經典文本更易親近，更透過不同文化、種族與社會身份進行重新詮釋。為達成此目標，本研究將採用（一）語料庫輔助批判話語分析及（二）文本分析法，檢視2000年至2025年間出版的兒童與青少年改編及重述作品。這些方法將有助對文本中多元文化與包容元素進行全面性探究。

本計劃第一部份將深入探討這些現代改編與重述作品如何不僅強化女性聲音，更揭示這些角色細膩的複雜性與內在力量。透過追蹤《哈姆雷特》中的奧菲莉亞、《馬克白》中的馬克白夫人等女性角色形象的演變，本計劃旨在展現這些改編作品如何逐步突破傳統性別刻板印象，促進對女性賦權與能動性的深度理解。透過對這些角色及其擴展戲劇功能的細部分析，本計劃試圖闡明現代詮釋對重塑性別動態認知、建構更包容敘事格局所產生的變革性影響。

第二部份將聚焦族群性再現，特別針對《威尼斯商人》中的夏洛克與摩洛哥親王等角色進行探討。這些長期存在於莎翁作品中的爭議性角色，傳統上常被負面刻板印象所框限——夏洛克被塑造成貪婪復仇的猶太人，摩洛哥親王則被異域化為「他者」。夏洛克的歷史形象往往強化對猶太身份的有害定型，將其簡化為貪慾與復仇的扁平形象；相對地，摩洛哥親王則多被呈現為缺乏深度與個體性的異域符號。當代改編作品卻致力賦予這些角色更豐富的層次與人性。本部份將解析這些現代詮釋如何挑戰既定刻板印象，培養對種族與身份的同理理解，引導年輕讀者對文學中邊緣群體再現進行批判性思考。

第三部份將探討現代兒童及青少年改編作品如何透過易裝情節與當代LGBTQ+視角處理性別流動概念。以《威尼斯商人》中的鮑西亞與《第十二夜》中的薇奧拉為例，這些角色透過男裝扮相在父權社會中穿梭的情節，引發對身份認同與社會規範的質疑。本探索將分析當代版本如何詮釋與呈現性別角色，往往強調性別的流動性與身份的表演特質。透過對這些敘事的重新想像，改編作品使年輕讀者能以細緻方式接觸自我表達、自主權與性別認同複雜性等主題。本計劃將考察這些改編如何促進關於性別流動的對話並引入酷兒視角，最終賦予年輕讀者擁抱更具包容性的性別認知。

統合三個部份的研究，旨在全面理解當代莎士比亞改編作品如何促進年輕讀者開展關於性別、種族、族群與身份認同的批判性對話。透過突顯多元再現與鼓勵同理共感，本計劃期望豐富兒童及青少年文學內涵，使其更具包容性並反映當代社會的複雜面貌。最終研究成果將有助教育工作者與家長運用這些改編作品作為深化對話的媒介，培育重視文學與生活中多元包容價值的新世代。

 

項目編號：UGC/FDS16/E12/25

項目名稱：用於智慧窗戶應用的頻率選擇表面

首席研究員：華禮生教授（都大）

摘要

香港以其高密度的城市景觀而聞名，在提升能源效率的同時，也面臨著對創新建築解決方案日益增長的需求，這些解決方案旨在支持城市的數位基礎設施建設。在夏季，室內空調是主要的能源消耗，這推動了對先進智慧窗戶技術的需求，這些技術能夠阻擋熱輻射，同時確保室內行動網路連接的最佳化。然而，傳統的節能策略在有效阻擋熱輻射的同時，也削弱了無線電訊號的穿透力，阻礙了數位經濟環境下行動網路的效能。為了應對這項挑戰，我們提出了一種新穎的方法，利用嵌入紅外線(IR)(100 – 400 THz)反射特性的頻率選擇表面(FSS)，在實現有效隔熱的同時，保持卓越的移動訊號(0.5 - 30 GHz)傳輸和可見光(400 – 800 THz)透明度。與受限於有限頻寬、固定頻率響應和複雜製造流程的傳統FSS技術不同，我們的解決方案引入了一種由氧化銦錫(ITO)塗層玻璃微球製成的柔性FSS。擬議的解決方案提供了一種經濟高效、可擴展且技術先進的途徑，預計將徹底革新香港及粵港澳大灣區的智慧窗戶應用。透過將節能功能與無縫行動網路支援相結合，該專案旨在促進高密度建築環境中可持續且數位化韌性的建築實踐。透過提高建築能源效率，並透過更高的行動網路滲透率支持數位化基礎設施，該項目有助於打造更永續和技術適應性的城市。該提案與REC工程（香港）有限公司合作，對擬議的節能窗戶進行了驗證，體現了多方面的永續發展方法。

 

項目編號：UGC/FDS15/H04/25

項目名稱：數位傳播的預期性悲傷：寧養關懷中心網站與病人支援論壇中的經歷敘述

首席研究員：温幼妮博士（樹仁）

摘要

本研究旨在透過分析寧養關懷中心網站與病人支援論壇中分享的數位敘事，辨識有助於情感表達與社群連結的語言特徵。研究重點在於探討語言如何形塑寧養照顧的經驗，特別是在末期病患及其照顧者敘述預期性悲傷的情境。根據《經濟學人智庫》的排名，英國在臨終照顧方面居世界首位，香港則在80個國家中排名第20。以英國的最佳實踐為基礎，本研究旨在深化對數位平台在臨終照顧的理解，並提供跨文化背景下發展有效寧養服務的洞見。我們將建立一個包含1,000篇敘事文本、總字數不少於60萬字的語料庫，資料來源涵蓋香港與英國的寧養中心網站及支援論壇。此語料庫為首創，將提供原創性的語言學洞察，探討兩地在敘事結構、語言使用及態度表達上的異同。本研究以系統功能語言學（Systemic Functional Linguistics, SFL）為理論基礎，分析語域變項，包括「語場」（主題）、「語旨」（參與者角色）及「語式」（溝通方式），以理解其對寧養語篇的影響。我們將檢視文本的類型結構與悲傷階段，以掌握資訊流動的模式，並探討語篇語意如何透過詞彙選擇建構意義。例如，我們將聚焦於連接詞在建立語篇連貫性上的角色、人稱代名詞在促進個人化與情感連結上的功能，以及動詞過程在表達心理狀態與行動上的運用。同時也會分析評價性語資源，以反敘事者對臨終照顧經驗的立場與態度。本研究採用混合方法策略，運用語料庫統計分析工具，如對數似然比（Loglikelihood Ratio）與AntConc，以萃取並分析語言模式。根據初步研究觀察顯示，機構性與個人性敘事在悲傷與照顧的表達上存在差異。寧養中心網站語言較為正式且結構化，而支援論壇則偏向個人化與情感性。香港的敘事強調家庭關係與社群支持，而英國敘事則可能反映個人主義觀點。進一步的大型資料分析可揭示兩地在敘事風格與態度表達上的細微差異，並呈現數位平台與文化語境間在詞法語法特徵、結構組織與人際意涵上的顯著差異。在理論與文化層面，本研究可推進系統功能語言學的應用，特別是在醫療語境中分析數位敘事，並深入探討語言在人際功能上的角色。比較香港與英國的寧養悲傷敘事，有助於促進跨文化理解與量身打造的支援服務。在實務與政策層面，本研究可協助醫療專業人員、照顧者與支援團體理解人們在數位環境中表達與處理預期性悲傷的多樣方式，並提升照顧服務品質。研究成果將透過學術期刊發表、研討會及講座等方式推廣，以促進寧養照顧領域的進一步研究與關注。本研究的最終目標是深化對寧養悲傷的理解，並響應聯合國永續發展目標（UN SDG），促進高齡人口的福祉與健康生活。

 

項目編號：UGC/FDS16/E11/25

項目名稱：用於預測雙藥協同作用的增強數據管理及基於圖的學習

首席研究員：王丹博士（都大）

摘要

背景: 以癌症為代表的複雜疾病通常涉及多種信號通路，因此單一藥物療法會導致療效低、毒性大。具有協同作用的聯合療法則提供了一種有潛力的、抗擊複雜疾病的方式。想要發現有協同作用的藥物組合需要搜索一個巨大的藥物聯合空間，然而通過實驗的方式進行搜索通常是不可行的。因此利用計算方法來有效搜索此聯合空間或其子空間在近些年成為了新的研究熱點。

項目目標：許多用於預測協同藥物組合的計算方法是以數據為基礎的。通過高通量藥物組合篩選實驗獲得的數據是一種很好的資源，但是目前相關的數據庫卻存在缺乏更新、疾病類型單一和標注不充分等問題。因此，增強的數據管理是此項目的第一個目標。除此之外，基於圖像的深度學習技術已經在許多領域中獲得了好成績，但此類技術在發現協同藥物組合的問題上仍值得探索。在這個場景中有效探索圖像學習技術的潛力將是此項目的第二個目標。最後，在此項目中搜集的數據及開發的模型將對公眾開放。

主要策略：在加強的數據管理方面，我們的重心將放在針對雙藥組合的高通量篩選實驗數據上。對近期癌症相關數據的收集、過濾及標準化將是一個起點，對其他疾病相關數據的處理則是第二個步驟，多維度數據標注將是此階段的最後一個環節。在探索圖像學習技術在預測雙藥協調作用中的潛力方面，我們的重心將放在開發較為平衡的圖表示方式（蛋白質相互作用場圖-PIF圖）、探索圖學習中合適的交互模式（涉及領域對齊及異構圖）及尋找受生物啓發的對圖學習機制的解釋（如特徵重要性分析及基於注意力機制的學習）。在開發相關網站方面，我們將利用GitHub和Zenodo等平臺創建一個容易使用的、多方面展示數據及共享模型的綫上工具。

研究的影響力：通過應對以上各種挑戰，此項目將輸出有效的理論及實用工具用於發現協同性雙藥組合。從長遠來看，它將為醫療人工智能等領域的持續發展做出貢獻，並最終在藥物發現流程中起到重要的輔助作用。除此之外，此項目將有助於本地教育機構的學生培養，涉及提高學生的科研參與度及積極影響當前的課程設置。

 

項目編號：UGC/FDS16/E03/25

項目名稱：面向醫療健康可解釋對話的多模態上下文建模與知識融合研究

首席研究員：王富利教授（都大）

摘要

人口老齡化已成為全球性議題。隨著預期壽命延長、出生率下降以及「嬰兒潮世代」步入老年，老年人口比例預計將從2020年的9.3%上升至2050年的16.0%。這一人口結構變遷帶來深遠的社會和經濟挑戰，尤其在醫療保健領域更為顯著。隨著老年人口的增長，特別是慢性病患者群體的擴大，市場對於快速、精準且便捷的醫療諮詢需求與日俱增。慢性病治療往往需要長期追蹤患者用藥情況、病情變化、自我管理及信息諮詢等環節，這使得醫療保健不僅是關乎人類福祉的重要議題，更成為應對人口老齡化挑戰的核心社會課題。

因此，本研究旨在探索如何運用大型語言模型驅動的可解釋對話技術，提升慢性病患者的醫療照護品質，從而緩解人口老齡化帶來的醫療壓力。具體而言，我們聚焦於糖尿病等慢性病，致力設計一個整合文本、圖像、音頻等多模態數據的專業醫療對話系統，以構建能提供可靠且精準回應的模型。同時，本研究還致力於減少醫療對話中的幻覺現象（即虛假或誤導性資訊），幫助患者獲取可信賴的健康諮詢。然而，目前主要面臨三類挑戰：首先，對話情境表徵是醫療對話的核心任務，因為對話語境理解對準確解讀用戶查詢和推進後續對話至關重要。在現實中，醫療對話情境通常具多模態特性，醫師需精準解讀這些情境才能做出正確的診斷決策。因此，如何有效建立多模態醫療對話情境模型成為關鍵研究問題。其次，醫療對話需要專業知識檢索作為診斷基礎，精確的多模態知識檢索是引導大型語言模型生成可解釋回應的核心環節。現有的知識檢索方法大多集中於單一模態，無法有效區分相似知識之間的細微差異。因此，如何精確檢索細粒度的多模態知識亦是重要難題。第三，如何融合檢索知識與對話情境建模以生成精準回應同樣具挑戰性。鑒於患者普遍缺乏專業知識，醫療對話模型需要為使用者生成易於理解的多模態回應。

本研究旨在利用多模態大型語言模型，滿足香港等高齡化社會中慢性病患者的醫療需求。具體而言，我們將設計多模態醫療對話情境的建模方法，以實現更精準的醫療諮詢。重點在於開發精確的知識檢索模型，以確保醫療知識的可靠性與細緻度。此外，本研究還將設計融合策略，整合多模態知識與對話情境，生成可解釋的醫療回應。所開發的模型將有助於提升香港高齡社會中慢性病諮詢的可靠性，確保使用者能更便捷高效地獲取可信賴的醫療建議。最終，這些創新成果也可拓展至教育等需精準多模態信息處理的領域。

 

項目編號：UGC/FDS15/H10/25

項目名稱：清日《尚書》考據學比較研究——以焦循與安井息軒的著述為中心

首席研究員：王利博士（樹仁）

摘要

考據學是一門以文本考證、辨別真偽為核心的學問，盛行於中國清代（十七至十九世紀），特別是乾隆、嘉慶兩朝，由此開創「乾嘉考據學」傳統。此學術思潮後傳入日本與韓國，主導東亞學術近三世紀。過往研究多依地域劃分乾嘉學者，如「吳派」（惠棟為代表）、「皖派」（戴震為代表）、「揚州學派」（焦循為代表）等。然而此類框架過度簡化學者個體貢獻與學派內部複雜性。本研究採用中日比較視角，探討考據學的核心特徵。

焦循（1763–1820）與安井息軒（1799–1876）是中日考據學成熟階段的最頂尖學者，然而他們對《尚書》的研究仍未獲學界充分探討。對偽古文《尚書》、偽《孔傳》的批判，恰是清代考據學發展的起點，《尚書》研究則可映照出清代學術思想史的主要脈絡。因此，本研究特以二人《尚書》研究為核心，著重剖析其研究方法與理念基礎，力求達成三大突破：

第一，焦循的曖昧立場。儘管公開推崇戴震、批判惠棟墨守漢學，焦循的《禹貢鄭注釋》卻獨尊班固，其《尚書補疏》更特別表彰偽《孔傳》。此種立場實為「吳派」的典型特徵。更關鍵的是，他未能掌握戴震「皖派」最為精深的「因聲求義」法。

第二，安井息軒的折衷之道。安井《書說摘要》尊信漢儒之說，廣泛援引乾嘉著作（不限於吳派還是皖派）。但遇到分歧時，他傾向採納漢儒觀點——此亦「吳派」之特徵。然其學說尚保留一些江戶傳統的風格。

第三，中日比較特徵。兩位學者皆具備以下共性：(1)「反宋歸漢」；(2)「疑古辨偽」；(3)「文獻實證」。前兩點體現共同的學術框架，第三點則為考據學最核心的特徵。

然而兩人皆能未掌握皖派的根本方法——「因聲求義」，戴震將其學理精要概括為「但宜推求，勿為株守」，本研究稱之為「理據推求」。此法精髓在於透過語音體系辨析語義關聯，與文化及個人因素共同形成考據學派的內在差異。

焦循的學術價值在於對「經學」考據方法的批判性反思，進而尋求「經學」的出路（儘管方法論的局限導致最終未能成功）。安井的學術視野、方法雖較少創新，卻不妨礙考據學在明治時代繼續發展。隨後，西方知識的湧入催生兩國現代化變革，而「考據學」也成功融入兩國現代學科體系，至今仍保持充沛的學術生命力。

本計劃作為東亞《尚書》研究的初步探索，進一步將拓展至區域比較研究，揭示考據學在不同文化思想傳統中的適應性。

 

項目編號：UGC/FDS14/B06/25

項目名稱：哪些關係對我來說是合適的：領導-成員交換（LMX）、團隊-成員交換（TMX）還是兩者都不是？自我調節和工作流程網絡對社會交換與新員工適應的影響

首席研究員：王暢博士（恒大）

摘要

本研究的目的是在新進員工社會化背景下，開發一個整合的理論模型，以探討社會交換關係的前因和後果，包括主管（領導-成員交換：LMX）和同事（團隊成員交換：TMX）。王和霍倫貝克（2019）用「老師的寵兒」這個口語化表達來描述那些擁有高LMX但低TMX的個體。他們還創造了「班級小丑」這個詞來形容那些低LMX但高TMX的個體。儘管這些詞可能與成人工作環境並不完全相關，但從新進員工的角度來看，了解誰在社會交換中走不同的路徑、他們為什麼這樣做以及這會如何影響新進員工的適應結果，對於理解團隊動態和新進員工在「入職」過程中的領導力顯然是非常重要的。

 

項目編號：UGC/FDS24/E02/25

項目名稱：探索在碳納米管內融合碳鏈去提升鋰硫電池效能及以人工智能預測電池的老化效應

首席研究員：黃志豪博士（理大專業進修學院）

摘要

在快速發展的無人機技術領域，電池性能至關重要，直接影響航程時間、能量效率和有效載荷能力。無人機具備徹底革新日常生活多面向的潛力，包括改變快遞服務、提升災害應變能力、以及進行環境監測。隨著對高效、可靠無人機操作的需求增加，先進電池技術的發展已成必然趨勢。在眾多組件中，電池電極材料發揮著關鍵作用，而高導電性材料的整合則有望顯著革新電池性能。近年研究進展揭示了在碳納米管內封裝碳鏈（碳鏈-納米管複合材料）的潛力，能顯著提高其電導率，使其成為下一代電極材料的有前景的選擇。

隨著香港大力推動「低空經濟」倡議，本研究計劃旨在探討富含碳鏈-納米管複合材料的鋰硫（Li-S）電池的變革潛力。儘管短碳鏈片段在提高複合材料的電導率方面成效有限，但若能在碳納米管內合成長鏈碳鏈，則有望帶來電池性能顯著突破。因此，研究正在開創創新的高溫融合途徑，以延長內部碳鏈的鏈長。考慮到融合實驗過程耗時和高度依賴經驗的挑戰，研究建議開發一個先進模擬碳鏈融合框架，以預測碳鏈融合過程的結果，並闡明內部碳鏈結構如何影響碳納米管的電導率。通過將這些預測模型與實驗數據相關聯，研究旨在簡化長鏈碳鏈的生產，以增強電極材料，隨後在Li-S電池中測試其性能。此外，研究亦將結合人工智能演算法預測Li-S電池的老化效應，以確保於早期即甄別和淘汰低效電池。此研究不僅推動碳鏈的製造，亦開拓人工智慧和新型碳材料與尖端電池科技術相融合之路，為香港在創科領域奠定更具競爭力的地位。

 

項目編號：UGC/FDS16/M16/25

項目名稱：比較金銀花和黃芩兩種中藥透過浸浴、外用和餵飼三種給藥途徑，對尼羅羅非魚的生長、免疫調節和疾病防控的影響及其作用機制

首席研究員：黃詩韻博士（都大）

摘要

淡水水產養殖在全球食品生產中扮演著重要角色，特別是在粵港澳大灣區。為了最大化生產效率，水產養殖業普遍採用密集型養殖方式。然而，這些密集的養殖條件對魚群造成了顯著的壓力，包括食物競爭、攻擊性行為以及養殖處理過程中的操作壓力。這些壓力因素導致魚體容易受傷、免疫功能受損、生長性能下降，最終使魚群更易感染各種致命病原體，從而造成經濟損失。

為了解決密集養殖引發的問題，漁農目前主要依賴化學消毒劑（如福爾馬林）和各類抗生素來應對疾病爆發並促進生長。然而，過度使用這些抗菌劑已引發了嚴重的環境問題，包括抗生素耐藥性細菌的出現以及生態系統的惡化。此外，魚類組織中累積的化學殘留物，會經由食物鏈對人體健康造成嚴重威脅。因此，研發可持續的替代方案有着逼切需要，在提升魚類的免疫力和抗病能力的同時，亦能確保生產效率。

傳統中藥（TCM）在臨床上有着顯著的療效，尤其是在調節荷爾蒙平衡、調控免疫反應以及控制微生物感染等方面。以中醫藥應用於水產養殖的相關研究越來越備受關注。儘管已有研究表示部分中藥具有促進生長、調節免疫以及控制感染的效果，但其潛在的生理和分子機制尚未被充分探討。

中藥可通過多種適合水產養殖的給藥途徑進行施用，包括以浸浴法用於體表處理和內部壓力調節，外用塗抹以治療局部皮膚感染和傷口，以及通過口服餵飼以達到全身性分佈。即使針對同一種中藥，哪種給藥途徑在生長促進、免疫調節和感染控制方面最為有效，尚未進行過比較。在眾多潛在的候選中藥中，以金銀花（Lonicerae japonicae flos, LJF）和黃芩（Scutellariae radix, SR）表現尤為突出。這些中藥傳統上用於清熱解毒，並已在水產養殖中顯示出生長促進、免疫調節和感染控制的效果。然而，中藥在水產養殖應用方面的系統性研究仍然有限，特別是在給藥途徑和分子機制方面。三個研究問題仍待解答：(1) 哪種給藥途徑最有效治療因過度擁擠引起的皮膚擦傷和感染，同時亦能促進生長和免疫反應？(2) 在金銀花和黃芩這兩個候選藥物中，哪一個對上述治療反應具有較高的療效，且給藥途徑的效果會否與中藥種類相關？(3) 這些治療效果的潛在生理和分子機制是什麼？本研究選擇尼羅羅非魚（Nile tilapia）作為研究模型，因其具有經濟價值。此外，尼羅羅非魚在密集養殖條件下以其耐受性和領土攻擊性行為而聞名。這些特性使其成為研究侵略性食用魚類治療應用的理想模型。

本研究的目的是評估金銀花和黃芩不同製劑形式（如草本茶包、煎煮提取物和活性化合物）通過浸浴、外用和餵飼三種給藥途徑在尼羅羅非魚生長表現和微生物感染控制的療效。同時，本研究還將運用先進的蛋白質組學和轉錄組學方法探討其潛在的作用機制。本研究的結果將促進中藥從人類系統向魚類水產養殖的轉化應用。

 

項目編號：UGC/FDS25/E06/25

項目名稱：預應力機械疊層竹-混凝土組合梁結構特性研究

首席研究員：黃浩輝博士（高科院）

摘要

香港作為一個知名的國際城市，每年都有大量的建築和基礎設施工程。鋼筋混凝土是最常見的建築材料，然而它並不環保。在生產普通波特蘭水泥（混凝土的主要成分）的過程中，大氣中會產生大量的二氧化碳。為了減少二氧化碳的排放，木材-混凝土複合梁（TCC）系統在近年來變得越來越受歡迎。TCC結合了混凝土和木材，作為一種複合結構，應用範圍從簡單的樓板到跨度較大的橋梁。然而，人們對其使用越來越擔憂，因為它可能導致森林砍伐和生態影響。這引發了對木材替代材料的需求。

竹子是一種快速生長的巨型禾本科植物，由於其與木材相似的力學性能和易加工特性，成為替代木材的良好選擇。機械層壓竹材是工程竹中最常見的產品之一，吸引了廣泛的研究關注。原竹稈首先根據竹節位置切割成段，然後劈成竹條，並去除內外層。竹條經過一小時的蒸煮和兩天的乾燥，以去除多餘的水分。隨後，竹條塗上膠水，在壓力下壓制成切片板。這些切片板再通過膠合和加壓形成層壓竹材組件。

與TCC類似，機械層壓竹材組件通常與混凝土翼緣（可以是現澆或預製的）結合使用，形成竹-混凝土複合梁（BCC）。混凝土翼緣和層壓竹材組件通過剪力連接件連接，以實現複合作用。研究表明，BCC具有良好的力學性能和延性，可以作為一種可持續的建築系統替代木材。

作者先前的研究表明，界面剪切黏結強度是決定BCC抗彎承載力和結構行為的關鍵因素。剪力連接件的類型及其相應的布置可以進一步優化以提升性能。此外，本提案中提出的新概念——通過在界面處施加豎向預應力，被認為是增強剪切黏結的有效措施，可進一步提升性能。

本研究旨在探討BCC在剪力連接件和豎向預應力耦合作用下的結構行為。研究將採用非線性有限元分析進行數值模擬。數值模型將通過實驗結果驗證，並用於參數化研究。基於數值和實驗結果，將開發一個分析模型，用於機械層壓竹-混凝土複合梁的評估和設計應用。該研究可為建築行業提供實用指南，推動層壓竹-混凝土結構在未來可持續發展中的應用。

 

項目編號：UGC/FDS15/H30/25

項目名稱：創新語言教育：結合認知語言學與貝葉斯建模的文法教學新方向

首席研究員：王雯灝博士（樹仁）

摘要

本研究關注學生在學習if-條件句（即「如果……就……」的句式）時遇到的困難。研究第一步會透過分析學生的寫作和問卷調查，找出二語學習者最常出錯或感到困惑的地方，以及現行教學方法是否加劇了這些問題。

在此基礎上，研究團隊將設計並實施兩種新的教學模式：認知語言學啟發教學法（CLIP）和概念本位語言教學（CBLI）。這些方法強調語法和意義之間的概念連結，並透過如圖示等工具，幫助學生更有效地掌握「如果句」。

為了檢驗這些教學法的效果，研究將使用一種先進的數據分析方法（貝葉斯混合效應模型），同時考慮不同因素，例如：教學方法的類型、學生程度、個人差異和題目難度。數據來源包括：語法判斷測驗、語言知識測驗以及句法產出任務，以衡量學生在顯性知識和隱性知識上的進步。此外，研究還會訪談老師和學生，確保教學方法切實可行並能引起學習動機。

這項研究結合了電腦建模與開放科學理念，目標是推動有實證基礎的語言教育，並提供可擴展、可複製、具創新的教學策略。研究成果將透過學術出版物、開放資源，以及教師培訓工作坊分享，從理論、方法和實務三方面推動二語教學的發展。

 

項目編號：UGC/FDS15/H07/25

項目名稱：冷戰時期香港親共報刊的第三世界文學翻譯（1948-1969）

首席研究員：王家琪博士（樹仁）

摘要

本研究將探討冷戰時期香港親共報刊的第三世界文學翻譯。研究時段設定為1948至1969年，涵蓋四種刊物：兩份報紙《文匯報》與《大公報》，以及兩本雜誌《文藝世紀》（1957-1969）與《海光文藝》（1966-1967）。此為首項對香港親共報刊文學翻譯現象的系統性整理與研究，嘗試運用報刊研究、翻譯研究、世界文學研究方法，結合香港歷史與文學知識，探討親共期刊的全球視野及其翻譯特質。旨在辨識其對香港文學的貢獻與世界文學的生產，同時聚焦香港左翼人士的能動性。

本研究將探討香港親共報刊1950至1960年代間翻譯方向的差異，並集中在它們1960年代如何轉向第三世界文學。「第三世界主義」興起於1955年萬隆會議後，該會議開啟了全球第三世界國家間的文學翻譯浪潮。中國順應此趨勢，於1960年代聚焦第三世界文學。本研究將探究香港親共期刊是否追隨此潮流，若然，其具體表現為何。重點在於比較香港、中國大陸、以及第三世界國際陣營出版的跨國翻譯刊物的翻譯實踐，從中檢視香港親共報刊在這股全球戰後去殖民化浪潮展現出怎樣的特色。研究同時將剖析香港親共期刊如何對抗美國資助的歐美文學翻譯而建構左派的世界文學形式庫。最後透過亞洲與拉丁美洲文學翻譯的個案研究，探究這些譯作如何體現香港通過共產主義體系達致與區域及全球的連結。香港與第三世界之間的「全球南方」連繫將揭示少數國家的世界文學如何在華語圈傳播，以及香港作為世界文學研究案例的價值。

 

項目編號：UGC/FDS16/H26/25

項目名稱：通過中國傳統戲曲的程式概念提升學生在構圖方面的表演技能：準實驗研究

首席研究員：黃麗萍博士（都大）

摘要

香港中學的戲劇教育主要採用源自西方傳統的方法，通常從非語言表達能力的訓練開始。然而，由於缺乏戲劇學習的基礎，近80%的小學沒有正式的戲劇教育，學生在團體表演中經常面臨挑戰。這種基礎技能的缺失影響了學生的表演質量、學習動機和參與戲劇活動的投入程度。為了應對這些問題，本研究從中國傳統戲曲中汲取靈感。中國戲曲是一個多元的表演體系，涵蓋眾多的地方劇種，包括粵劇、京劇和崑曲等。雖然這些劇種在美學和表演傳統上有所不同，但它們都運用了一套內部一致的程式化、象徵性動作，通過非語言表達生動地傳達意義和情感。這些動作——例如代表“你”、“我”、“快樂”或“憤怒”的手勢——是這種藝術形式的核心。例如，演員可能會運用手勢和空間佈局來象徵中國傳統戲曲中的場景，例如手持馬鞭代表騎馬，或者使用兩面旗幟代表馬車。通過運用這些技巧，演員能夠創造出簡約的視覺敘事，很少依賴道具或佈景，而這正是學校戲劇課的顯著特點之一。

本研究基於中國傳統戲曲，特別是根植於香港的粵劇的程式化原則，首席研究員將這些程式化元素與西方戲劇教育的即興練習相結合，開發出一套專為不熟悉運用肢體作為表達工具的學生設計的技巧。這些技巧結合了特定的手勢和肢體動作，幫助學生更有效地傳達語言信息和情感。學生們以小組合作的方式，運用肢體為他們經常描繪的熟悉場景（例如在教室裡、在公共交通工具上、吃飯或坐在家裡的客廳裡）創造舞台畫面。最初，學生們會按照教師預先設計的動作進行，但隨著他們技能提高，他們會被鼓勵在質量和風格上加入個人變化。這種循序漸進的方式使學生在非語言表達方面取得顯著進步，並能迅速體驗到成就感。

首席研究員將這些技巧融入到一個由四節課組成的學習單元中，命名為“非語言表達能力學習單元”（NVE 單元）。在2023-24學年，首席研究員進行了一項准實驗研究，在兩班中一年級實施了 NVE 單元，並使用同樣由首席研究員設計的“非語言表達能力評分表”（NVE 評分表）評估學生的進展。結果顯示，學生的肢體表達能力顯著提高，自信心增強，參與戲劇活動的投入程度也更高。此外，NVE 評分表通過評分者間一致性方法驗證為可靠的評估工具 (Lai Ping Wong, Tak Shun Tsin (2025). Integrating codified techniques from Chinese opera into drama education: A pre-experimental study on enhancing non-verbal expressivity in Hong Kong schools. Applied Theatre Research: Socially Engaged Performance. Intellect Discover. https://doi.org/10.1386/atr_00095_1)。

在這些初步發現的基礎上，本擬議研究將採用准實驗設計，涉及五所學校，其中准實驗組八個中一班級，對照組十二個中一班級。該研究將通過使用 NVE 評分表評分的課前和課後測試，以及課堂觀察、訪談和問卷調查，評估 NVE 單元在提高學生非語言表達能力方面的有效性。預期成果包括提高學生的非語言表達能力，增強學生自信心，以及進一步驗證 NVE 評分表作為可靠的評估工具。此外，本研究旨在探討 NVE 單元在不同教育環境和技能水平下的適應性，為香港及其他地區戲劇教育的創新和文化豐富方法的發展做出貢獻。

 

項目編號：UGC/FDS16/P02/25

項目名稱：開發基於地球豐富的3d金屬（鐵、鈷和鎳）的半游離膦配體催化劑及其在Suzuki-Miyaura偶聯反應和Buchwald–Hartwig胺化反應中的應用

首席研究員：黃信文博士（都大）

摘要

交叉偶聯反應在有機合成中具有關鍵地位，能夠透過形成碳–碳（C–C）與碳–氮（C–N）鍵來構建複雜分子。傳統上，這些反應主要依賴鈀（Pd）、鉑（Pt）等貴金屬，因其具備高催化效率與高選擇性。然而，貴金屬的高成本與有限供應，對於製藥產業而言，造成了顯著的經濟與環境挑戰，特別是在需要大規模合成與嚴格純度標準的情境下。

相比較之下，地球豐富的3d過渡金屬，例如鐵（Fe）、鈷（Co）、鎳（Ni），則提供了一種永續且具成本效益的貴金屬替代方案。這些金屬資源更易取得且價格低廉，因此是開發綠色且經濟可行的催化過程的理想候選。然而，3d金屬在交叉偶聯反應中的應用仍有限，部分原因在於其配位化學與催化行為的挑戰。具半游離（hemilabile）性質的膦配體（phosphine ligands），兼具強與弱的配位基團，為解決這些挑戰提供了有希望的途徑。此雙重性質使其能在催化循環中動態地與金屬中心配合或解離，從而穩定反應性中間體並促進關鍵催化步驟。這一特性使其成為開發新型催化系統的特別有吸引力的選擇。

本計劃旨在探索結合半游離膦配體與地球豐富的3d金屬在交叉偶聯反應中的潛力。我們將合成並鑑定一系列新型3d金屬–半游離膦配體複合物，研究其結構與電子特性，並評估其在多種C–C與C–X鍵形成反應中的催化性能，同時優化配體設計以提升效率、穩定性與可重複使用性。此外，我們將探討其反應機制與配體效應，以深入理解這些系統的配位特徵。

若能成功開發基於3d金屬的半游離膦配體催化劑，將可能徹底改變催化領域，提供永續且具成本效益的貴金屬催化劑替代方案。此研究對於藥物、農藥以及其他複雜有機分子的合成都可能帶來深遠影響。在製藥產業中，生物活性化合物的合成往往涉及複雜的交叉偶聯反應，採用這類新型催化系統有望帶來更永續且環境友善的化學製程。透過減少對昂貴且稀缺的貴金屬依賴，此創新不僅能降低生產成本，還可減少殘留金屬污染以提升藥物產品的安全性，並進一步促進化學製造的永續發展。

總括而言，本計劃不僅針對重要的經濟與環境挑戰提出解決方案，亦有潛力透過更永續且高效的合成方法，改變製藥產業中關鍵化合物的生產方式。

 

項目編號：UGC/FDS24/E03/25

項目名稱：開發基於雲端的人工智慧框架用於整合可再生能源與回收廢棄電池的電動車充電站需求側管理

首席研究員：武陽博士（理大專業進修學院）

摘要

過去幾年，電動車（EV）以更綠色和智慧的方式迅速滲透到香港的交通服務中。香港特區政府積極提供政策激勵措施，推動公共和私人交通領域採用電動車。事實上，《行政長官施政報告》已連續兩年（2023年和2024年）強調推廣電動車及其充電網路。環境及生態局也發佈了《香港電動車普及化路線圖》，指出2035年後將不再為燃油私家車（包括混合動力車）辦理新登記。這項承諾將使香港居民在多個方面受益，包括改善空氣品質和自然環境。

為支持日益增長的電動車數量，發展充電基礎設施至關重要，這也符合香港未來的發展方向。為應對氣候變遷和減少碳排放，建議將再生能源納入電動車充電站的電源供應中。隨著越來越多的新型電動車投入本地交通，預計未來十年將產生更多的電動車電池廢棄物。這些電池可能無法滿足駕駛所需的高標準性能，但它們仍然狀況良好，可以作為儲能設備使用。因此，本提案中設計的電動車充電站也建議將這些回收的電動車電池整合為儲能設備，與本地再生能源協同作用，作為替代電源。

本研究提案的研究團隊旨在開發一個整合再生能源和儲能設備的電動車充電站多維能源框架。首先，在任務一中，將使用人工智慧和機器學習演算法，結合本地和區域的交通模式和駕駛行為，預測試點充電站的電動車充電需求。其次，在任務二中，將使用太陽能光電板和小型風力渦輪機作為再生能源，為本地電動車充電站發電。此外，還將收集回收的電動車電池，並檢測其容量和性能是否合適。經過篩選和回收的電動車電池將整合到電動車充電站，作為替代能源儲存設備。最後，本報告將為政策制定者提供建議，指導如何設計兼顧太陽能和風能等再生能源的電動車充電站，以及如何設計使用回收電動車電池作為替代能源的儲能設備。此外，本報告也將探討風險管理問題。

 

項目編號：UGC/FDS14/B14/25

項目名稱：用於碳中和冷鏈電子訂單履行的模型研究

首席研究員：胡鎮浩博士（恒大）

摘要

本研究旨在探索如何在冷鏈電子履約中平衡成本、生產力、產品質量與碳排放，以應對在電子商務需求日益增長的情況下，保持產品質量與實現碳中和目標之間的矛盾。本研究提出了一個以碳中和為目標的冷鏈電子履約模型，包含以下幾個核心組成部分：首先，透過深度增強學習模型，優化冷藏設施的臨時庫存管理及揀貨補貨決策，減少因頻繁進出設施而導致的溫度波動，實現節能高效的倉儲運營。其次，設計並驗證了一種基於物聯的創新混合型熱能包裝設計，用於多溫度的易腐產品。在設計過程中，考慮使用可生物降解及可回收材料（如發泡聚丙烯）以及熱電冷卻技術，從而確定特定包裝設計與產品在運輸過程中的最大質量保證時間之間的關係。第三，建立了一個組合式優化模型，用於確定包裝材料與配送路線的最佳組合，並考慮綠色環保因素，確保包裝材料、燃料及電力的明智使用，從而實現環保且高效的履約操作。最後，計算並標準化電子履約過程的碳足跡，為行業制定基準，同時分析其碳排放，以邁向碳中和目標。本研究為冷鏈電子履約提供了創新思路，旨在應對低碳經濟下的挑戰，促進香港乃至全球電子商務的可持續發展。

 

項目編號：UGC/FDS25/E09/25

項目名稱：面向供水管網的人工智慧輔助光纖感測與基於瞬態的漏水檢測技術研究

首席研究員：吳歡博士（高科院）

摘要

配水網絡是將潔淨水源輸送至家庭與商戶的生命線，然而全球有高達30%的珍貴水資源因管道滲漏而流失。尋找並修復這些隱蔽漏點極具挑戰性，特別是因大多數輸水管線深埋地下且分佈範圍廣袤。我們的研究通過將先進光纖傳感器與新型信號處理及機器學習方法相結合來應對這一難題。有別於安裝大量獨立傳感器，我們採用「分布式」光纖電纜，使其如同沿管道延伸的連續傳感器。這些電纜能偵測到指示漏水的微小振動與壓力變化——即便是細微裂縫亦無所遁形。更進一步，我們正開發將光纖傳感器植入現有輸水管線的新技術，從而避免大規模開挖道路與封路作業。

此方法的另一關鍵在於運用主動壓力波——類似於透過管道傳送的輕柔水脈衝。當這些脈衝遇漏點時，會產生可偵測的反射波。通過分析反射訊號，我們能較傳統方法更精準定位漏點位置。此外，我們運用深度學習算法處理海量採集數據，即便在僅有少量實際漏水事件樣本可供訓練的情況下亦能實現有效解析。

最終目標是構建一套更可靠、更具成本效益的漏損檢測系統，使水務機構能大規模部署應用。這將有助降低水資源損失、節省維修成本，並為未來基礎設施提供永續保障。

 

項目編號：UGC/FDS15/H06/25

項目名稱：為什麼她們不守法？香港外籍家庭傭工非法街頭販賣的實證研究

首席研究員：肖惠娜博士（樹仁）

摘要

作為國際金融中心的香港要面臨的一項嚴竣挑戰是：外籍家庭傭工每周日在行人天橋、公園、花園和街道等公共區域非法擺攤。市民和立法者都呼籲政府解決外籍家庭傭工在經常聚集的地方未經授權出售熟食及其他商品和服務的問題。外籍家庭傭工的小販活動是非法的，因為他們違反了小販法規，並違反了入境居留條件。為了控制小販活動，食物環境衞生署及其他法律機關定期檢查小販攤位，並規範流動小販的經營活動。在必要時，他們會採取執法行動以處理任何違法行為。然而，小販控制和執法措施未能遏制外籍家庭傭工的活動。非法小販活動在外籍家庭傭工經常聚集的地方仍然很常見。了解人們為何遵守或不遵守法律，對於評估法律機關的執法和社會控制方法的有效性至關重要。該項研究以守法理論框架為基礎（例如，Tyler 1990；Tankebe 2009；Wenzel 2004；Kagan & Scholz 1980；Kagan et al 2011；Gunningham et al 2003；Thornton et al 2005，2009；Nielsen & Parker 2012），並結合混合研究方法（包括問卷調查、深度訪談和比較法分析），旨在了解為什麽外籍家庭傭工選擇遵守或不遵守法律。它將回答四個研究問題：第一，外籍家庭傭工是否遵守香港的法律和執法？換言之，外籍家庭傭工在應對執法時採用了哪些應變和規避策略，以及她們的守法決策存在何種不同？第二，各種因素（即感知威懾、法律知識、成本效益計算、感知合法性、社會規範和身份認知）如何影響外籍家庭傭工在守法上的不同決策？第三，移民政策、就業權利保護狀況及其他支持機制（非政府組織、領事館和活動家）等制度背景如何影響外籍家庭傭工在香港的守法決策？第四，這些發現對香港控制小販活動、改善守法和執法有何啟示？該研究項目將產生豐富的實證研究成果，有助於全面理解香港法律機關小販執法的有效性和局限性。理解移民工作者的法律規避行為對香港的各法律機關均有益處。移民工作者守法行為的獨特發現還能豐富守法理論。

 

項目編號：UGC/FDS15/H08/25

項目名稱：通商口岸中國內的多元帝國主義關係、城市政治以及空間結構，1860s-1930s

首席研究員：楊濤羽博士（樹仁）

摘要

本研究計劃旨在探討十九世紀末至二十世紀初中國條約港城市的多重帝國面向——即多個帝國主義勢力的交錯與並置。研究聚焦於中國兩大通商口岸：天津與上海。自1860年代至1940年代，這兩座城市內部被劃分為若干殖民租界。歷史上，上海呈現三方治理的格局——由英國主導的公共租界、法國租界與中國市政區；而天津則擁有多達九個外國控制的租界，包括英國、美國、法國、德國、日本、俄國、比利時、奧匈帝國與義大利。此研究位於中國近代史、帝國史與城市史的交匯點，分析多重帝國主義如何塑造這兩座城市，並反過來受到其影響。本計劃填補了現有中國近代帝國主義研究中的一項重要空白，強調在通商口岸城市背景下，1860年代至1930年代間多個帝國之間的互動歷史。儘管現有全球帝國史與殖民城市研究多聚焦於殖民者與被殖民者之間的雙邊關係，本研究則凸顯上海與天津殖民歷史中的多元性、多邊性與多層次發展軌跡，揭示帝國勢力與中國之間殖民經驗的複雜性。本研究的核心在於多重帝國關係的動態與兩座城市獨特空間結構之間的相互建構。一方面，多個殖民勢力的並存與互動，造就了通商口岸城市中獨特的空間構造，勾勒出錯綜複雜的政治景觀，並深刻影響城市的物理空間。另一方面，殖民租界與中國市政區的並置，也形塑了帝國勢力在城市空間中的運作方式與彼此之間的互動模式。本研究的具體章節聚焦於若干歷史關鍵時刻中多重帝國的互動，這些時刻往往伴隨著國內與國際危機，藉此展現帝國勢力交錯軌跡在城市空間中的密度與集中性，並將中國殖民歷史置於全球比較的框架之中。

 

項目編號：UGC/FDS14/H05/25

項目名稱：香港現當代戲劇粵語劇本書寫發展(一九一〇年代至一九九〇年代)

首席研究員：楊彩杰博士（恒大）

摘要

眾所周知，香港的日常溝通語言主要是粵語，而書寫語言則是現代白話文。然而，在香港現當代戲劇發展的過程中，其中一條發展脈絡是從現代白話文變成以粵語來寫作劇本。有學者認為這個轉變始於七十年代之後，那時一般劇團不僅用粵語演出，用粵語寫作的劇本也逐漸多起來，而八、九十年代之後，用粵語寫作更成為劇作家樹立本土特色的自覺要求。本計劃希望透過量資料整理，先是記錄那些從1910年代開始至1990年代之間用粵語書寫或不同程度上揉雜了粵語的現當代劇本，並探討以下幾組問題：

第一，    如果以新文化運動發生的1910年代開始做統計，香港粵語劇本多了起來的年代確切地來說是甚麼時候？換言之，以粵語寫作劇本的創作意識是在甚麼時期被明確地確立起來？

第二，    在這個以粵語寫作劇本的創作意識被明確地樹立之前，香港是否沒有用粵語寫作的劇本呢？有沒有中間的過渡狀態呢？換言之，香港現當代戲劇的粵語劇本書寫的發展分期是如何的呢？

第三，    不同的發展分期中，那些劇本中的粵語使用狀態是怎樣的形態？是否與白話文楚河漢界、截然二分？即粵語以甚麼形式，被不同程度地運用在劇本寫作中？

第四，    為甚麼劇作家會從現代白話文轉變到用粵語寫作呢？是否只是為了顯示本土性？大部分劇本皆用粵語寫成的劇作家杜國威在一個訪問中說：「我喜歡琢磨台詞，所以不希望演員改動太多，因為我用甚麼尾音、語氣都是有部署和安排」。劇評家陳國慧評論劇作家潘惠森的粵語劇本時也說：「欲言之間夾雜英語又會聽到粵語的音樂感和角色演繹語言的節奏感，這樣港式的語感」。似乎，用粵語寫作劇本不僅僅是為了呈現本土特色，還有另外的美學追求，包括台詞的幽微含意、語言的音樂感和節奏感等。由此帶出一條問題，那些用粵語寫作的劇作家，如何發揮粵語的語言特質，於作品中展現出由粵語構成的戲劇效果呢？

第五，    不同時期的粵語作品，當中的粵語運用與香港現當代戲劇發展的不同面向、香港現代戲劇的本土性意識等議題又有何關係呢？

以上述幾組問題為核心，本計劃嘗試分開三個部分去探究從1910年代至1990年代，香港現當代戲劇粵語劇本寫作的發展歷程。第一部分是資料整理：本計劃會從香港各間大學的圖書館、尤其是中文大學的現代戲劇特藏，香港演藝學院圖書館、香港話劇團及中英劇團館藏資料等，整理和記錄有哪些劇本是用粵語書寫，或很大程度揉雜了粵語的文字。第二部分是以這些材料為基礎，釐清(i) 香港現當代戲劇粵語劇本寫作發展的分期;(ii) 探究在這些階段裡，粵語劇本的書寫形態各自是如何的，粵語以甚麼形式被不同程度地運用在劇本寫作中；(iii) 嘗試以這些資料及訪問去探究這些時期的作品中的粵語運用與香港現當代戲劇發展的不同面向、香港現代戲劇的本土性意識等議題有何關係。本計劃第三部分是訪問，意欲邀請不同界別的代表人物，如資深演員、劇作家、戲劇研究者等，看他們分別從演出、寫作及研究的角度，如何理解粵語劇本寫作與演出、創作、香港現當代戲劇發展等議題的關係。

 

項目編號：UGC/FDS11/E06/25

項目名稱：於客戶支援對話透過文字生成之句首達至共情互動

首席研究員：楊永樂博士（方大）

摘要

X、微博等社交媒體已成為客戶與品牌互動的熱門線上平台。研究人員分析這些平台上的客戶與品牌對話，發現客戶廣泛使用情感語調（例如焦慮、生氣、感激等）。為了建立與客戶的情感聯繫，品牌經常用同理心的表達方式來豐富他們的回覆，例如:“我理解您的沮喪。”、“對於這次經歷，我們深表歉意。”。然而，找到合適的表達方式需要根據客戶所說的內容來理解他們的感受。這通常由受過訓練的客服員工以具同理心的對話技巧來執行。當面對一條情感強烈的客戶推文（例如：“Wi-Fi又掉線了，真是噩夢！”）時，品牌可以在提供具體答案或支持（例如：“請使用此鏈接預約現場檢查。”）的同時，給予客戶情感狀態上的一些無形的支持（例如：“真的很抱歉...”）。

機器學習研究人員一直在研究使用各種深度學習方法，旨在模擬客戶支援對話並生成對客戶的同理心回應。這些方法通常涉及一個識別客戶推文中表達的情感的步驟，並將其作為生成回應過程中的條件。實驗表明這些方法在不同程度上是有效的。

本研究關注於另一種基於理論基礎的方法，旨在模擬Twitter/X上具同理心的客戶

支援對話。該方法基於社會心理學，假設品牌員工扮演照顧者的角色，而客戶則有“依附”於前者的需求。這一需求可以通過品牌員工對客戶情感的敏感性來滿足。員工通過（a）提供能緩解客戶困擾的幫助和（b）對客戶情感作出適當反應來展現對情感的敏感性。雖然後者形式的“幫助”是無形的，但它依然滿足了客戶的依附需求。此外，我們假設在此等交流中，品牌員工的情感表達應該在強度或明確性上與客戶的情感相匹配。

儘管在客戶支援對話中已經有生成同理心回應的嘗試，但其重點主要是預測適當的情感類型或反應的意圖，而不一定是所涉及情感或意圖的強度或明確性。我們的目標是將情感明確性納入同理心客戶支持對話的機器學習模型中，以支持生成適當的回應。

此項目旨在推展關於聊天機器人同理心的研究，這些聊天機器人越來越普遍地部署於包括商業、醫療保健、教育等在內的各種服務和行業中。賦予聊天機器人真實水平的同理心是重要且具有挑戰性的。本研究的目的是評估在客戶支援對話中人類和聊天機器人之間匹配情感表達的功效。

 

項目編號：UGC/FDS14/P01/25

項目名稱：混合稀疏優化的非凸罰方法與應用

首席研究員：余國惠博士（恒大）

摘要

大數據在各個領域的重要性日益顯著，帶來了眾多優勢的同時，也面臨各種挑戰。混合稀疏優化作為一種強大而有效的解決方案，特別適合應對這些挑戰，因為它能夠捕捉反映群體間及群體內關係的稀疏結構。該方法已在多個領域取得成功應用，包括投資組合優化、基因組關聯研究、視覺追蹤、高光譜成像和差分光學吸收光譜學。綜合的稀疏優化實證研究表明，與傳統的凸ℓ₁正則化方法相比，非凸懲罰方法通常提供更優越的稀疏促進能力和增強的穩健性。然而，與非凸懲罰方法相關的混合稀疏優化數學框架仍在持續演進中。

在本項目中，我們將重點研究混合稀疏優化中的非凸懲罰方法（NPMSO），包括平滑截斷絕對偏差（SCAD）、最小最大凹懲罰（MCP）、ℓ_p正則化（其中p < 1）以及限制性非凸懲罰。我們將深入探討與非凸優化模型相關的連貫性理論及一階優化算法的收斂理論，同時研究與NPMSO問題和算法相關的相變理論，特別著眼於系統生物學的應用。理論上，我們將引入混合限制特徵值條件（MREC），以推導涵蓋模型誤差、絕對偏差以及ℓ₂恢復界限的公式，從而實現對NPMSO穩定性的定量評估。此外，我們將確定符合MREC的隨機矩陣的樣本比例下限，進一步推進NPMSO的相變理論發展，並明確其在稀疏恢復中的理論約束。在算法方面，我們將實施延續技術及近端梯度法（PGMC）和交替方向乘子法（ADMMC）。通過利用MREC，我們將展示這些方法收斂至近似真實的混合稀疏解，容忍度與噪聲水平及恢復界限成正比，並以幾何速率實現。此外，我們將在隨機矩陣的背景下發展非凸PGMC和ADMMC的相變理論。這一收斂理論將為針對性的非凸算法的稀疏恢復能力提供強有力的理論支持，填補非凸懲罰方法中的現有理論空白。至於應用方面，我們計劃利用我們的理論發現和數值算法推斷小鼠胚胎幹細胞的基因調控網絡，並融入與混合稀疏優化框架一致的二級結構。我們的技術在基因調控網絡推斷中的有效應用將使研究人員能夠在更複雜的模型生物中探究基因調控的全基因組範圍。

 

項目編號：UGC/FDS14/B17/25

項目名稱：服務機器人還是人類員工？社會臨場感視角下的款待服務旅程研究

首席研究員：于洋博士（恒大）

摘要

服務機器人正以高效運營和體驗重塑顛覆酒店業。據《財富》商業洞察預測，其全球市場規模將從2022年的162億激增至2030年的623.5億美元。機器人已應用於迎賓、入住辦理和餐飲製作等場景，重新定義了酒店、餐廳和景區的服務模式（Huang et al., 2021）。這一趨勢在香港等面臨人口老齡化和勞動力短缺的地區尤為顯著。然而，儘管應用日益廣泛，用戶接受度仍是關鍵挑戰。許多消費者對與機器人互動感到不適（IFR, 2023），擔憂過度依賴會削弱服務業不可或缺的人文關懷。現有研究對如何應對這些挑戰缺乏共識：有研究表明機器人在提升客戶滿意度方面優於人工（Yoganathan et al., 2021），亦有研究指出其在促進消費方面效果不佳（Luo et al., 2019）。正如Pitardi等（2022）所言：“機器人相較於人際服務的優勢特性尚未得到充分探索”。

為此，我們提出一個含八項假設的研究框架，在三個服務階段——前核心階段、核心階段與後核心階段——系統對比人機服務效能。本研究旨在推進相關理論發展，並為管理者提供基於實證的機器人應用策略。為驗證假設，我們將採用混合研究方法：通過與本地餐廳合作開展現場實驗，分析線上平台二手資料以探索不同場景下的應用差異，並設計控制實驗確保內在效度。這些方法將共同為服務機器人的有效融入提供全面而深入的見解。

 

項目編號：UGC/FDS15/H13/25

項目名稱：以關懷為基礎的心理干預對於提升曾有逆境童年經歷的年輕成年人的關懷心、求助意願和心理健康之成效研究

首席研究員：袁穎忻博士（樹仁）

摘要

青少年的心理健康在香港及其他地區日益受到關注。邁向成年階段（Emerging adulthood）是壓力逐漸增加、心理健康逐漸下降的時期，亦是特別脆弱的階段。儘管已有一些心理社會介入措施，但童年逆境經歷作為影響心理健康的重要因素，在本地研究與實踐中仍未受到充分關注。經歷童年逆境的人常面對羞愧與自我批判，這不僅阻礙他們尋求協助，也加劇其心理困擾。以慈愛為本的介入（Compassion-based Interventions）已被證實能提升自我關懷、減少羞愧感並改善心理健康。然而，目前大多數研究來自西方，介入方法可能缺乏對華人群體的文化敏感度，尤其在強調社群關係的文化中，情感表達與求助行為深受文化影響。對他人慈心及接納他人慈心的角色，在華人文化中亦尚待深入探討。

本研究以復原力資源模型和慈心理論為基礎，旨在為有童年逆境經歷的華人青年，設計具文化考量的慈心介入小組並評估其成效。研究分為三階段進行：第一階段將進行介入材料的開發與文化調整；第二階段將招募20–25名參與者進行試驗研究；第三階段則進行為期八週的隨機對照試驗，招募126名參與者，並將其分配至慈愛介入小組或等待名單對照組。介入內容包括六節兩小時小組活動及兩節支援練習，旨在提升參與者的情緒覺察及內在資源以應對困難情緒。

研究將於介入前、介入後及三個月後透過驗證量表及深度訪談，評估參與者在自我關懷、羞愧感、復原力、求助態度與意向，以及各項心理健康指標之變化。本研究將為慈愛介入在減輕童年逆境經歷的心理影響提供實證支持，並推動具文化敏感度的心理健康實踐，以建立一套文化適切的介入框架，進一步促進青年的復原力與情緒健康。

 

項目編號：UGC/FDS14/E02/25

項目名稱：面向魯棒且成本高效的縱向聯邦學習研究

首席研究員：張晨博士（恒大）

摘要

縱向聯邦學習是一種隱私保護的機器學習框架，允許擁有不同特徵空間的多個參與方在不共享原始資料的情況下協同訓練模型。例如，保險公司可與多家銀行合作開發欺詐檢測模型。此類合作使模型受益於各方的綜合知識，同時將各自資料保留在本地。

為了實現高效的縱向聯邦學習，首要任務是隱私保護實體對齊，即在不揭露任何額外資訊的前提下，準確找出各參與方之間樣本的交集。實用的隱私保護實體對齊協議應同時具備魯棒性與成本高效。然而，現有協議在參與方數量龐大時往往開銷顯著，且難以妥善處理參與方掉線。由於參與方地理位置分散且網路環境異質，掉線在縱向聯邦學習中相當常見。因此，極需一種成本高效的多方隱私保護實體對齊協議，既能高效計算樣本交集，又能在對齊過程中容忍掉線，彌補現有方案之不足。

此外，縱向聯邦學習的分散式架構也帶來魯棒性挑戰。若攻擊者控制部分參與方並在訓練過程中上傳投毒的模型輸出，最終模型效能可能顯著下降。與橫向聯邦學習傳輸模型更新不同，縱向聯邦學習傳遞的是本地模型的輸出，這些輸出較為抽象，難以揭示本地模型細節，因此更不易檢測惡意行為。現有防禦多著重於提升對異常資料的容忍度以對抗模型投毒，這不足以應對更高階的攻擊者；此類對手可直接操控本地模型的訓練過程（即模型投毒），而非僅修改訓練資料。因而，需要更為魯棒的防禦機制，以有效檢測惡意參與方並抵禦無目標式模型投毒攻擊。

本項目旨在填補上述研究空白，設計一個魯棒且成本高效的縱向聯邦學習框架。該項目包含三個主要任務：1）設計一種魯棒且成本高效的多方隱私保護實體對齊協議，高效計算多方資料交集而不揭露個別樣本資訊，並能在對齊過程中容忍參與方掉線。2）設計防禦機制，保護所提縱向聯邦學習框架免受無目標式模型投毒攻擊。所提機制應能在訓練過程中高效檢測惡意參與方。3）開發所提出的魯棒且成本高效的縱向聯邦學習框架原型系統以評估方案性能。在不同數據集與參與方規模情況下測試隱私保護實體對齊協議的性能，並於各種網路環境中評估防禦機制對多種投毒攻擊的魯棒性。

 

項目編號：UGC/FDS16/H40/25

項目名稱：基於GPT的自閉症譜係障礙兒童家長問題解決技能訓練助手：一項實用的隨機對照試驗

首席研究員：張雯博士（都大）

摘要

世界衛生組織報告指出，自閉症光譜障礙（ASD）是全球兒童中最常見且最具影響力的發展性障礙之一，全球大約每100名兒童中就有一人被診斷出患有ASD。撫養一名患有ASD的孩子是一段持續且充滿挑戰的旅程，通常伴隨著比一般兒童家長更高程度的憂鬱與教養壓力。儘管社會對ASD兒童家長心理健康需求的關注日益增加，現有的介入措施仍普遍缺乏可近性與個人化設計。

問題解決能力是家長心理健康的壓力緩衝工具。提升問題解決能力可以幫助家長更有效地應對與孩子診斷相關的日常挑戰，並減輕其心理壓力。問題解決技巧訓練（Problem-Solving Skills Training, PSST）是一種有實證支持的介入方式，能有效提升問題解決能力、減少憂鬱與教養壓力。像聊天機器人這樣的先進科技，能大幅提升ASD兒童家長獲得PSST的可及性。大型語言模型（LLMs），如OpenAI的基於轉換器的生成式預訓練模型（GPT）的出現，代表著AI驅動聊天機器人在功能上的重大突破，遠超過早期的人工智慧工具。因此，我們提議開發一款由GPT驅動的問題解決助手，以促進ASD兒童家長的心理健康。

透過本研究計劃，我們將首先評估此工具是否能有效降低憂鬱與教養壓力、提升問題解決能力與整體福祉，以及改善家長與孩子的健康相關生活品質。本研究的成果將為聊天機器人在家長中的應用提供實證依據，並為提供ASD兒童家長心理健康支持的實證實務提供參考，進而為第一線工作者（如護士與社工人員）及政策制定者提供重要指引，以提升ASD兒童家庭的生活品質。

 

項目編號：UGC/FDS24/B10/25

項目名稱：面向香港旅遊需求高頻臨期預測的多主體實時協作系統

首席研究員：章新燕博士（理大專業進修學院）

摘要

與日俱增的需求不確定性，使得高頻臨期預測對於可持續目的地管理中的政策或商業快速決策更具價值。然而，高頻臨期預測本身極具挑戰性，因其本質為具有高度的不確定性的複雜而動態的問題。現有文獻中針對高頻臨期預測的研究仍然有限，尤其是納入實時指標的臨期預測研究更有稀少。本研究結合協作理論、複雜性理論和行動者網路理論，率先嘗試利用先進預測模型、人工智能、多主體系統 (MAS)、雲端運算和實時德爾菲法 (RTD) 的優勢來應對高頻臨期預測的挑戰。本研究將納入多源實時指標，以產生高頻旅遊需求臨期預測。

協作理論和複雜性理論表明，協作是透過更複雜的模型在複雜動態系統中實現更高臨期預測精度的關鍵驅動因素。基於此理論框架，本研究提出了一種協作式多主體架構，並將建構一個基於雲端的臨期預報系統原型進行驗證。依循行動者網路理論的原理，所設計的多主體系統 (MAS) 由自主的個體（或智能體）組成，它們在動態複雜的社會技術網絡中朝著目標（例如解決突發問題）努力。研究亦證明，當異質智能體通過協作來整合資訊或知識以實現更好效能時，MAS 具有顯著成效。

本研究預期不僅有望為旅遊需求預測研究、決策理論和行為運營管理研究提供理論和方法上的貢獻，還將為包括香港旅遊發展局等公共部門、香港酒店協會等行業協會以及旅遊業從業者（例如交通運輸、酒店、景點等）在內的各旅遊利益相關者在政策制定和決策過程中提供實際指導。除此以外，本研究也將為軟體供應商提供重要啟發，協助他們設計更具行為洞察力的預測系統 (FSS)，以實現人機算法集成，並克服現實預測環境中對演算法的抗拒。

 

項目編號：UGC/FDS51(25)/E02/25

項目名稱：優化輕度認知障礙的介入措施：探索機械人治療和治療方式對認知結果的影響

首席研究員：鍾俊培博士（高科院）

摘要

本項目旨在探索改善輕度認知障礙（MCI）患者認知功能的最佳方案。MCI是一種在老年人群中日益常見的病症，表現為思維能力的輕微但可察覺的退化，有時可能發展為阿茲海默症等更嚴重的疾病。早期介入對長期認知健康具有重要影響。

我們的研究重點是透過尖端技術實現個性化大腦訓練，以優化認知干預方案——即使用機器人替代人類實施治療。我們假設不同療法對不同個體的效果存在差異，且治療實施方式至關重要。本研究將比較兩種前景廣闊的干預方案：（1）通過練習強化心智技能的傳統認知訓練；（2）利用交互式機器人提供個性化反饋與激勵的機器人輔助治療。

我們將採用功能性近紅外光譜技術（fNIRS）這種安全的腦成像方法，觀測不同療法如何影響大腦活動。這將為理解認知功能改善的神經機制提供重要見解。

我們將與MCI確診患者合作，根據其特定需求定制訓練計劃。通過對比兩種方法的有效性，致力於尋找改善認知結果最有效且最具吸引力的策略。

這項研究可能革新早期記憶問題的處理方式，從而提升MCI患者及其家屬與照護人員的生活品質。機器人輔助治療與fNIRS腦成像技術的創新應用，將為該領域發展做出重要貢獻。

 

項目編號：UGC/FDS13/E06/25

項目名稱：適用於多樣圖同構的圖學習系統：方法論、脆弱性與穩健性

首席研究員：朱禹林博士（珠海）

摘要

基於圖的學習方法是強大的人工智慧工具，擅長從關係資料（如社交網路、推薦系統、交通網絡和交易網路）中進行學習。然而，它們面臨著嚴重的信任問題，因為它們容易受到惡意的對抗性雜訊的影響，並且常常會被與任務無關的模式所迷惑，這限制了它們在複雜的真實世界場景中的應用。雖然此前的研究通過增強泛化能力和魯棒性來提高了可信度，但這些努力主要依賴於“同質性”假設——即相似的節點傾向於相互連接——這種假設在某些圖中表現良好，但在連接的節點是不同的（異質性圖）的情況下則會嚴重失效，從而限制了其實際應用範圍。為了解決這個問題，我們的初步研究揭示了一個關鍵的見解：聚合節點嵌入之間的相似性能夠顯著區分可靠的連接與任務無關的連接，為超越同質性圖的圖資料增強提供了新的基礎。基於此，我們旨在開發一個更具通用性和自動化的可信圖學習系統，該系統能夠應對各種挑戰——包括雜訊資料、不同的學習環境以及多樣化的圖類型——從而最終在實際場景中提供穩健且可靠的預測。