《金牌&特別獎》
技術名稱：智能約束帶
團隊成員：IRIS中心王斯弘教授團隊
技術介紹：運用三軸、心率和壓力感測器收集生理數據，透過AI模型對數據進行即時分析，提供更人性化、個別化的保護性約束，有效降低壓力性損傷的風險。此外，能即時將約束部位訊息反饋給臨床照護人員，作為評估患者約束情況參考，不僅有助於提供適當預防措施，還能減少合併症發生，改善整體照護品質、減輕依附人員負擔。
《金牌》
技術名稱：基於邊緣運算之智慧營建工地監控系統
團隊成員：IRIS中心王斯弘教授團隊
技術介紹：將利用空氣品質感測器結合 AI 揚塵辨識，配合灑水裝置，有效抑制揚塵。同時，使用邊緣運算裝置搭配 AI 影像辨識技術，使硬體結構更輕便、易於移植。透過邊緣運算，實現省電、低耗目標，並貢獻於永續環保。
《金牌》
技術名稱：基於深度學習之菸害辨識及有害氣體感測蒐證取締系統
團隊成員：IRIS中心夏世昌、王斯弘教授團隊
技術介紹：結合AI影像辨識科技執法、有害氣體感測及LINE訊息通知，系統能夠即時辨識手持香菸，從而確認是否有人在附近吸菸，與傳統的監控方法相比，更加全面方便在需要時能檢舉，有助於及早發現並應對潛在的二手煙及有害氣體的風險。
《銀牌》
技術名稱：AI輔助分析肌電訊號應用於辨識肌肉疲勞程度
團隊成員：IRIS中心許明華教授團隊
技術介紹：結合人工智慧深度學習技術、感測器、微電腦、FPGA，實現智慧檢測肌肉疲勞的目標。本作品將首先將表面肌電訊號感測器模組放置於二頭肌肉群和三頭肌肉群位置。ESP32 模組將負責讀取表面肌電訊號感測器模組的資料，隨後將資料傳輸至 KV260 Vision AI Starter Kit 開發版進行訊號的預處理和疲勞率預測。最終，預測結果將顯示給使用者，提供即時的肌肉狀態評估。採用 Transformer 模型的 Encoder 模組來構建模型。該模組主要由兩個子層構成。這兩個子層之間通過殘差連接和層級歸一化進行連接以提高模型的訓練效果。最後經過 Encoder 模組處理的特徵向量進行線性轉換再將結果輸入至分類器進行分類最終模型架構。
《銀牌》
技術名稱：營建工程自動化管制稽核系統
團隊成員：IRIS中心王斯弘教授團隊
技術介紹：在營建工程空氣污染防制設施管理辦法的規定下，對工地防塵措施進行更嚴格規範，當前純人力進行工地稽查，耗時耗力壓力大的狀況，還存在人為誤判，在當前少子化時代相當不切實際，鑑此研究團隊設計出一種適合的自動化解決方案，派遣少量人員控制空拍機進行拍攝，透過AI實例切割進行工地防塵措施辨識，自動撰寫稽查報表，降低人力需求加速稽查過程，且3D建模出營建工地模型，解決人力查看影片，容易遺漏且耗費時間長。
