張舜佳大頭照

電機工程 × 中央監控 × AIoT

與時俱進與不斷學習，開拓未來智慧生活

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關於我

您好，我叫 張舜佳，出生於台北市北投區。目前就讀於 龍華科技大學電機工程系碩士班，並於 永碁科技股份有限公司 擔任工程師，已累積 5 年以上中央監控相關的實務經驗。

我對電機領域充滿熱情，尤其在 中央監控、門禁系統、物聯網應用 等領域持續鑽研，並參與多場研討會與競賽，累積寶貴學術與實作經驗。期許自己整合 AI、IoT 與大樓能源管理技術，為智慧建築與節能減碳做出貢獻。

SWOT 分析
優勢：抗壓性強、責任感高、熟悉中央監控與 IoT 整合
劣勢：個性稍內向、英語能力有待提升
機會：少子化導致人才缺乏、物聯網需求迅速成長
威脅：業界競爭激烈、科技環境快速變動

我深信「萬物皆可控」不僅僅是口號，而是實踐智慧生活的關鍵。透過不斷精進與交流，我們能使生活更安全、更高效且更具創新性。

經歷

永碁科技股份有限公司 工程師 (2018 ~ 至今)

- 負責大樓中央監控系統設計與整合
- 門禁系統、停車管理系統施工與維運
- 現場工程規劃（配管、設備選型、AutoCAD 繪圖）
- 與團隊合作完成多項大型專案，提升系統穩定性

龍華科技大學 電機工程所 (2023 ~ 2025)

- 研究領域：IoT 智慧監控、機電整合、建築節能
- 籌備論文：結合機器學習與大數據分析以達成商業廠辦能源最佳化
- 多次參與學術研討會與DSP競賽，參與勞動部計畫推動產學合作

龍華科技大學 電機工程學系 (2019 ~ 2023)

- 電機工程學系畢業
- 建立電機工程理論與實作基礎，並考取多項專業證照
- 透過職場與學業並行，累積豐富經驗

專業技能

◊ 中央監控系統 (SCADA)
  • 規劃並設計整體監控架構
  • 數值回授與即時監控整合
  • 故障診斷及性能優化實務經驗
  • 裝置協同運作，提升遠端管理效率
◊ 門禁/攝影/停管系統
  • 嚴謹的硬體設備選型與調試
  • 現場安裝、測試及後續維護
  • 通訊模組整合，確保安全與穩定
  • 提供即時影像監控與數據備份方案
◊ 工業電子、電氣配線
  • 電路設計與系統規劃
  • 嚴格遵循安全標準與施工規範
  • 現場故障排查及維修實務
  • 客製化配線解決方案
◊ AI 圖像辨識
  • 應用 TensorFlow 與 PyTorch 框架
  • 應用圖像分類與物件檢測應用
  • 整合 AI 技術於智慧監控系統
  • 優化影像處理流程，提高辨識準確率
◊ 數據分析與機器學習
  • 使用線性回歸、決策樹與隨機森林等演算法
  • 使用 Python 建構預測模型與資料視覺化
  • 實作專案改善能源效率與資源配置
  • 從大數據中提煉決策指標支援管理決策
◊ 智慧家庭
  • 整合智能家電與 IoT 設備，打造智能化居家環境
  • 自動化控制：照明、溫控、安防與影音系統一體化管理
  • 遠程監控與管理，提升居家安全與節能效率
  • 整合apple homekit語音控制與智能助手整合，提升生活便利性

證照

乙級室內配線技術士
乙級室內配線技術士
乙級通信技術(電信線路)技術士
乙級通信技術(電信線路)技術士
丙級用電設備檢驗技術士
丙級用電設備檢驗技術士
丙級工業電子技術士
丙級工業電子技術士
丙級電腦硬體裝修技術士
丙級電腦硬體裝修技術士
營造業甲種勞工安全衛生業務主管
營造業甲種勞工安全衛生業務主管
甲種勞工安全衛生業務主管
甲種勞工安全衛生業務主管
AutoCAD國際認證
AutoCAD國際認證
三等業餘無線電人員執照
三等業餘無線電人員執照
EMT-1 救護技術員
EMT-1 救護技術員

研討會 / 論文

本人參與各項研討會與學術論壇，以不斷吸收最新科技趨勢並驗證所學。下列列出近年參與的主要活動及詳細說明：

「冰水溫差對中央空調系統性能影響之線性回歸分析」 (Best Paper Award)
本研究旨在實驗不同冰水溫差對中央空調系統能耗的影響，並以大量實驗數據驗證模型預測效果，目的是探討中央空調系統中，冰水出水和冰水回水之間每度的溫度差與整體電能消耗（功率）以及冷卻效能（功因）的線性關係。

「Energy Consumption Forecasting in Commercial Buildings Using Transformer Model」 (Best Paper Award)
本研究旨在探討基於Transformer模型對商業建築能耗進行精確預測的應用，並針對多變量的能耗數據進行預測和異常檢測，不僅能夠提升中央空調系統的用電能效管理，還可提供更可靠的異常行為檢測，有助於提高能源利用效率並減少運營成本。

「基於奇異值分解的影像壓縮技術及其應用效果分析」
本研究旨在提出並實施了一種基於奇異值分解 (Singular Value Decomposition, SVD)的影像壓縮方法，該方法通過降低影像矩陣的秩來達到壓縮效果，並保持影像的視覺質量，該技術不僅能有效減少影像的存儲容量，還能在保持較高圖像品質的前提下，顯著提升數據傳輸效率。

「應用決策樹與隨機森林於商辦耗能識別之創新節能策略」
本研究旨在結合機器學習演算法探討如何利用決策樹與隨機森林技術，快速識別商辦建築中能源使用異常，並制定創新節能策略，從數據中提煉關鍵指標以實現節能降耗。

「結合遞歸神經網絡與時間特徵於能耗預測的策略探討」
本研究旨在透過應用長短期記憶（LSTM）模型，分析在時間序列分析上的應用潛力，模型訓練過程中，數據經過標準化和時間序列轉換，並將模型性能透過均方根誤差（RMSE）評估，結果顯示模型能有效預測短期用電消耗，並成功識別異常消耗時間點。

聯絡方式

  • 信箱：ss9008041234@gmail.com
  • 電話：0911-966-014
  • 目前所在地：台北市北投區
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