Chen, S.-S., Pai, T.-W., & Sun, C.-Y. · 2025
EnhanceCTI: An Enhanced Semantic Filtering and Feature Extraction Framework for Industry-Specific Cyber Threat Intelligence ↗
方法語意過濾與特徵擷取框架
發現請閱讀全文後補充主要結果
缺口請依研究限制補充
RESEARCH FLOW01 — 12
探索定義問題
整理比較證據
驗證量化結果
所有運算皆在你的瀏覽器內完成。
TOOLKIT / 01
研究工作臺
選一個工具，立即開始。輸入內容不會傳送至伺服器。
- 1選工具依現在的研究任務切換
- 2貼資料可直接使用範例快速試算
- 3帶走結果複製摘要或下載 CSV
TOOL 01
文獻矩陣
把每篇文獻放進同一套比較框架，研究脈絡與缺口會更快浮現。
預載範例取自 Sheng-Shan Chen 的公開著作 ↗；方法欄為依篇名整理的概括，研究發現與限制請以全文為準。
Chen, S.-S., Hwang, R.-H., Ali, A., Lin, Y.-D., Wei, Y.-C., & Pai, T.-W. · 2024
Improving Quality of Indicators of Compromise Using STIX Graphs ↗
方法OpenCTI、STIX 圖結構與啟發式評分
發現相較傳統方法，IoC 信心分數平均誤差降低 30.82%
缺口可進一步驗證不同威脅來源與場景
Chen, S.-S., Hwang, R.-H., Sun, C.-Y., Lin, Y.-D., & Pai, T.-W. · 2023
Enhancing Cyber Threat Intelligence with Named Entity Recognition Using BERT-CRF ↗
方法移除 BiLSTM 中介層的 BERT-CRF 命名實體辨識
發現真實情境準確率 82.64%，惡意程式情資資料為 93.95%
缺口可持續檢驗跨領域與新型態情資資料
RESEARCH GUIDE / 02
給中文研究者的
免費研究工具
從定義研究問題到整理論文與解讀研究結果，每個工具都對應一個常見的研究工作情境。
文獻矩陣與文獻回顧整理
將作者、年份、研究方法、主要發現與研究缺口放在同一張文獻矩陣中，比較多篇論文時不再反覆翻找筆記。整理完成後可匯出 CSV。
開啟文獻矩陣 →PICO／PECO 研究問題框架
PICO 適合介入研究，PECO 適合暴露與觀察性研究。輸入族群、介入或暴露、比較與結果，即可建立適合學術資料庫的布林檢索式。
建立研究問題 →APA 7、MLA 與 Chicago 引用
輸入期刊文章的作者、年份、篇名、卷期、頁碼與 DOI，快速產生常見引用格式。正式投稿前仍應依目標期刊的作者指南核對。
產生引用格式 →中英文文字與關鍵詞分析
分析中文摘要或英文草稿的字數、句數、閱讀時間與高頻詞，協助檢查摘要長度、內容重點與重複用詞。
分析研究文字 →問卷與比例研究樣本數計算
依信心水準、容許誤差與預期比例估算最低樣本數，也能套用有限母體修正。適合問卷或盛行率研究的早期規劃。
估算研究樣本數 →Cohen's d 效果量計算
用兩組平均數、標準差與樣本數計算標準化平均差，快速判斷效果方向與大小。結果應搭配信賴區間及領域脈絡解讀。
計算 Cohen's d →平均數、中位數與標準差
貼上 Excel 或統計軟體中的數值，就能查看樣本數、平均數、中位數、樣本標準差、四分位數與全距，適合先快速認識資料。
計算描述統計 →2×2 表格與研究效果指標
輸入暴露組與對照組的事件人數，計算風險比、勝算比、風險差、NNT 與 95% 信賴區間，適合世代研究與臨床研究初步整理。
分析 2×2 表格 →DOI、PMID 與 arXiv 整理
從混雜的網址或文字中辨識學術識別碼，產生乾淨格式與可直接開啟的永久連結，減少整理參考資料時的複製錯誤。
整理學術識別碼 →平均數與比例信賴區間
輸入平均數、標準差與樣本數，或成功人數與總樣本數，快速取得 90%、95% 或 99% 信賴區間與誤差範圍。
計算信賴區間 →Cronbach's α 信度分析
貼上問卷受試者 × 題目的作答矩陣，計算內部一致性係數、受試者數與題目數，適合量表資料的第一輪品質檢查。
檢查量表信度 →可重現的研究隨機分組
貼上參與者編號、設定組名與種子碼，建立人數盡量平衡且可重現的分派表，完成後可複製或下載 CSV。
開始隨機分組 →ACADEMIC LIFE / 03
論文旅程，
也需要一點沒用。
研究工具負責把事情做好；這些神奇小站負責陪你撐過寫作、口試、審查與結果揭曉。
01 · 還在寫
游標還在閃
寫不出來時，先笑一下再寫一句。
去這一站 ↗02 · 準備口試口試生存指南
抽一題口委愛問的問題，附生存建議。
去這一站 ↗03 · 等待消息Still Under Review
進度永遠 68%，但你不是一個人在等。
去這一站 ↗04 · 終於錄取We Are Pleased…
按一下，再被錄取一次。
去這一站 ↗05 · 這次拒稿We Regret…
笑著把眼淚吞回去，下一站見。
去這一站 ↗神奇無用工具 · 論文分類
有用與無用之間，通常只差一個 deadline。
QUESTIONS / 04
研究工具常見問題
這些工具適合快速整理與初步估算，但不取代研究方法、統計或投稿規範的專業審查。
文獻矩陣是什麼？
文獻矩陣是把多篇研究的作者、年份、方法、發現與缺口放在同一套欄位中比較。它能幫助你看出研究共識、矛盾與尚未回答的問題，是撰寫文獻回顧與系統性整理的實用起點。
PICO 與 PECO 有什麼差別？
PICO 的 I 代表介入，常用於治療、教育介入或實驗問題；PECO 的 E 代表暴露，較適合觀察性與風險因子研究。兩者都以 P（族群）、C（比較）與 O（結果）協助把研究問題轉成檢索概念。
APA 引用產生器可以直接用於投稿嗎？
產生器適合建立 APA 7、MLA 9 或 Chicago 引用初稿。不同期刊可能調整作者縮寫、標題大小寫、DOI 呈現或標點，因此投稿前仍應對照該期刊最新指南。
樣本數與 Cohen's d 可以取代統計諮詢嗎？
不可以。樣本數工具使用比例估計的基礎公式，Cohen's d 使用兩獨立組的合併標準差。正式研究仍需考量檢定力、分層或群聚設計、失訪率、分布假設與領域中的實質意義。
描述統計與 2×2 效果指標怎麼使用？
描述統計可直接貼上以逗號、空白或換行分隔的數值；2×2 工具則填入兩組的事件與未事件人數。網站會同步顯示公式假設與解讀提醒，並提供範例資料讓第一次使用的人先試算。
DOI、PMID 與 arXiv 整理工具會查詢外部資料嗎？
不會。工具只在瀏覽器中辨識並正規化你貼上的識別碼，再建立對應的官方連結，不會連線抓取論文標題、作者或摘要。
信賴區間、Cronbach's α 與隨機分組可以直接用於論文嗎？
可用於資料檢查與研究規劃，但正式報告前仍要依研究設計確認統計假設。隨機分組請保留種子碼與匯出結果作為分派紀錄；Cronbach's α 也應搭配題目內容、反向題處理與其他效度證據解讀。
「神奇無用工具」是研究方法工具嗎？
不是。論文旅程分類收錄寫作卡關、口試、等待審查、錄取與拒稿主題的小站，提供自嘲、心理準備與打氣；真正的方法與統計工作請使用研究工作臺。
輸入的研究資料會被上傳嗎？
不會。研知的文字、文獻與數值運算都在瀏覽器中完成，不需要帳號，也不會把輸入內容傳送到遠端資料庫。請在離開頁面前匯出需要保留的文獻矩陣。
DESIGNED FOR TRUST
研究資料，
不該成為交換條件。
本機優先
沒有帳號、追蹤碼或遠端資料庫。重新整理頁面後，尚未匯出的內容即會消失。
計算透明
統計工具清楚標示公式與假設，結果適合初步規劃，不取代研究方法專家的審查。
方便帶走
文獻矩陣可直接匯出 CSV，研究問題與引用結果可一鍵複製到你的工作流程。