-演講時間: 115年4月8日（三） 14:00~16:00

-演講地點: E6-A207教室

-演講者: 丁羅邦芸 助理教授(國立陽明交通大學資訊工程學系)

-演講主題: 智慧城市與智慧醫療之決策智能強化知識表徵

-演講摘要: 知識圖譜的嵌入與推理在現實世界的複雜決策情境中具有關鍵作用，但面對跨領域任務時，單一的知識表徵方法往往難以滿足多樣化需求。本演講以智慧城市與智慧醫療為應用場域，探討如何依據不同任務特性，設計相應的強化策略，以提升知識圖譜在關鍵結構上的表徵能力與推理效能。在智慧城市方面，以電動車充電排程為案例，結合強化學習與知識圖譜表徵學習，在動態電網環境中學習最適充電決策；在智慧醫療方面，則融合知識圖譜所提供的結構化醫學知識與強化學習的決策能力，輔助大語言模型生成更可靠的診斷紀錄。本演講將介紹上述兩個應用場景的方法設計與實驗結果，並進一步分析不同強化策略在圖結構與任務需求下的潛力。

講者簡介：丁羅邦芸博士於 2025 年取得國立成功大學資訊工程學系博士學位，現任國立陽明交通大學資訊工程學系助理教授。其研究領域包含知識圖譜嵌入與推理、強化學習、醫療人工智慧，以及時間序列分析等主題。丁博士曾獲 台灣國科會千里馬計畫補助，赴美國亞利桑那州立大學與 Huan Liu 教授領導的 DMML Lab 進行國際合作研究。其中關於利用智慧手環進行病情監測的研究成果投稿至 NeurIPS 2025 TS4H Workshop，並獲得唯一的最佳論文獎。 此外，她亦透過日本學生支援機構（JASSO）Cooperative Laboratory Study Program (COLAB) 獎學金計畫，至 日本東北大學交流研究，並與 Nei Kato 教授的研究團隊合作。丁博士已於多個國際頂尖會議與期刊發表研究成果，包括 IJCAI、IEEE ICDM、ACM TIST、WWWJ 等。此外，她也具有跨產業合作經驗，合作機構包含 成大醫院、均一教育平台、台灣電力公司、東京電力公司、阿自倍爾公司、NextDrive KK 與 恩智浦半導體公司等。