本研究利用影像風格轉換模型作為資料增強的方法，將原始資料集中的影像轉換成不同風格，以增加訓練資料的多樣性。為了驗證使用此方法的有效性，本研究進行了兩個領域的實驗，分別是：(1)物件辨識模型在不同天氣時間的街景圖上的表現，(2)胃腸癌中的腫瘤檢測模型在不同染色結果的組織圖上的表現。結果證實使用風格轉換模型生成的影像訓練的模型的準確率在某些情況下有顯著的提升。此方法的優點在於能夠快速產生多樣風格的資料，由於是對影像的風格做轉換，影像的內容沒有改變，因此能夠沿用原有的標籤，同時節省了蒐集及為新影像標籤的人力及時間。

1.手機及筆電已成不可或缺生活用品。但，若其充電器如果充電時間太久，可能會因為本身過熱而造成充電完畢要取回時，造成手部的燙傷。因為有此生活經驗，想改善充電器等高溫設備的散熱。 2.本研究探討電腦CPU上如果加上致冷晶片，如何加速散熱，增加使用安全外也進而提高電腦效能。 3.以電腦主機為實驗的操作器材，探究研發該散熱系統，並做為以後其他需要散熱的結構基礎，作為加速散熱的要件。目前致冷晶片在兩面溫差超越20°C時，可以使致冷晶片產生電能，接上微型馬達後，得以驅動，並產生對流散熱。 4.目前有關致冷晶片的實驗中，多數是使用致冷晶片和帕爾帖效應的關係，以通入電能使晶片兩面產生溫差。而本研究將採賽貝克效應做基礎，來探討新式散熱解決方案，使CPU產生的熱轉換成可以驅動微型馬達的電能。

The number of natural disasters has risen significantly in recent years, and with climate change there is no end in sight. Consequently, the demands on rescue forces around the world are increasing. For this reason, I asked myself what I can do to improve the work of rescue teams. Advances in artificial intelligence and drone technology enable new possibilities for problem solving. Based on the technological advances mentioned above, an autonomous Search and Rescue drone was developed as part of this project. The system assists rescue workers in searching for survivors of natural disasters or missing people. This paper also suggests a method for prioritizing survivors based on their vitality. The system was implemented using a commercial Parrot ANAFI drone and Python. The software was tested on a simulated drone. To simplify the development, the whole system was divided into the following subsystems: Navigation System, Search System and Mission Abort System. These subsystems were tested independently. The testing of solutions and new concepts were performed using smaller test programs on the simulated drone and finally on the physical drone. The Search and Rescue system was successfully developed. The person detection system can detect humans and distinguish them from the environment. Furthermore, based on the movements of a person, the system can distinguish whether the person is a rescuer or a victim. In addition, an area to be flown over can be defined. If something goes wrong during the mission, the mission can be aborted by the Mission Abort System. In the simulation, the predefined area can successfully be flown over. Unfortunately, controlling the physical drone does not work. It stops in the air after takeoff due to the firmware of the drone. It does not change the flight state of the drone, which results in all subsequent commands from the system being ignored. This paper shows that artificial intelligence and drone technologies can be combined to deliver better rescue services. The same system can be applied to other applications.

本研究主要是希望將「無紙袋吸塵器」之除塵技術應用在室內空氣清淨之上。 首先，選定PM2.5為空氣汙染檢測標的。然後，利用電腦課學習之Arduino套件，編寫程式並組裝SHARP PM2.5感測器。 接著，探討無紙袋吸塵器之除塵原理，並改良結構以應用於空氣清淨。 研究發現：設計良好之「氣旋除塵筒」，確實有很好的清除PM2.5效率。清除PM2.5效率良好的氣旋除塵筒：1.能產生結構札實的氣旋結構、2.直式比橫式效率高、3.加長氣旋除塵筒長度能夠增加清除效率、4.抽氣孔與進入室內空氣孔分開，並將抽氣孔位於側邊可以增進清除效率、5.增加風扇風力也可以增加清除PM2.5的效率。

本研究目標旨在完成多人合奏、原音重現的自製樂器，透過Arduino作為傳遞訊號的中介，並以電腦對應輸出不同樂器的實際音色。在系統架構上，我們利用Arduino的類比訊號，讀取電壓值轉換成字串對應音階，實際錄製我們想要的樂音建立音源資料庫，以視覺化圖形輔助音階表現，隨時對設備進行調整，完成撥放系統的模組。實驗過程中，我們測試了兩個世代的訊號傳輸系統，最終以分壓原理為知識架構，焊接可變電阻，形成有效、穩定的訊號傳輸。其次，以生活上的紙箱素材、Cat6雙絞銅線、鋁箔紙自製耐受恢復力高、導電性高的琴鍵結構。最終，透過以上的研究歷程製作出虛實整合的電音樂團(BAND)。

1920年代和1930年代，攝影設備剛剛起步，攝影設備只能拍攝黑白圖像的照片或影片，但仍有許多經典電影被記錄下來。如今，隨著科技的進步，攝影設備也在不斷迭代，彩色成像技術和高品質成像技術不斷被更好的技術所取代。因此，如何將黑白圖像轉換為彩色圖像成為一個重要的研究課題。本研究的目的是將黑白影片轉換成彩色影片。我們的方法可以分為兩部分：彩色化模型設計和影片連續性優化。在顏色轉換模型設計部分，我們使用了生成對抗網絡（GANs）技術，基於U-Net設計了5個模型，並使用COCO數據集訓練顏色生成模型。在電影連續性優化部分，我們首先使用景觀數據集中微調的前五個模型中最好的模型。在這個過程中，我們發現模型生成的影片存在顏色不連續的問題。因此，我們設計了三套方案來解決，比如使用H.264重新編碼生成電影，使用平均像素的色調值提高電影的色調穩定性，使用ORB預測個別幀。結果表明，影片的色彩轉換效果表現優異。

本研究使用半監督式機器學習搭配卷積神經網路來訓練核心模型，並將星系的圖片加入模型裡，讓電腦自動判斷出該星系的種類為何。我使用自行設計的CNN架構以及VGG-16當作我的卷積神經網路架構。資料集來源為EFIGI和Galaxy Zoo 2。我分為兩種任務，第一種任務是讓模型能分辨橢圓 (E)、螺旋 (S)、不規則 (I) 這三種類別的星系，訓練資料共有2,468張照片，最後的正確率能達到94%。第二個任務是將8種的星系照片(E、S0、Sa、Sb、Sc、SBa、SBb、SBc)進行分類，並使用自動編碼器作為預訓練，使用1,923張EFIGI的圖片以及1,258張Galaxy Zoo 2的照片當作訓練資料。由於各星系照片有許多外觀太過相似，測試準確度最高達到54.12%，基於我的研究，星系自動化辨識於天文學上應該有相當大的運用空間。

「溫室效應」會造成地球暖化，使地球環境惡化。但「溫室效應」並非顯而易見，因此不易理解，現在結合自然科學與科技課程，於微型玻璃屋中，探討二氧化碳對溫室效應的影響。 首先在玻璃屋外進行「空白試驗」，再於玻璃屋內進行溫室實驗。打氣幫浦輸出的氣體經由三通管控制「繞流」(Bypass)，通過氯化鈣去除水氣，約略可視為「零空氣」(Zero Air)，以人工光源照射充滿「零氣體」的玻璃屋作為「對照組」，再比較充滿不同濃度的二氧化碳氣體作為「實驗組」，應用Arduino開發板、感測器、液晶螢幕與記憶卡，能即時顯示數據、記錄資料，再以Excel繪製圖表，也可連接電腦進行現場環境監測。 從數據分析，「溫室效應」確實發生，所以應該儘量減少二氧化碳排放至大氣中。

The number of natural disasters has risen significantly in recent years, and with climate change there is no end in sight. Consequently, the demands on rescue forces around the world are increasing. For this reason, I asked myself what I can do to improve the work of rescue teams. Advances in artificial intelligence and drone technology enable new possibilities for problem solving. Based on the technological advances mentioned above, an autonomous Search and Rescue drone was developed as part of this project. The system assists rescue workers in searching for survivors of natural disasters or missing people. This paper also suggests a method for prioritizing survivors based on their vitality. The system was implemented using a commercial Parrot ANAFI drone and Python. The software was tested on a simulated drone. To simplify the development, the whole system was divided into the following subsystems: Navigation System, Search System and Mission Abort System. These subsystems were tested independently. The testing of solutions and new concepts were performed using smaller test programs on the simulated drone and finally on the physical drone. The Search and Rescue system was successfully developed. The person detection system can detect humans and distinguish them from the environment. Furthermore, based on the movements of a person, the system can distinguish whether the person is a rescuer or a victim. In addition, an area to be flown over can be defined. If something goes wrong during the mission, the mission can be aborted by the Mission Abort System. In the simulation, the predefined area can successfully be flown over. Unfortunately, controlling the physical drone does not work. It stops in the air after takeoff due to the firmware of the drone. It does not change the flight state of the drone, which results in all subsequent commands from the system being ignored. This paper shows that artificial intelligence and drone technologies can be combined to deliver better rescue services. The same system can be applied to other applications.

本研究主要為進行安全帽改造，昔日我們常見關於汽車的盲區偵測、內輪差等先進技術皆建置於汽車上面，但實際在行車上造成災害發生的主角大部分為機車，我們閱讀相關文獻發現目前並無機車有相關技術，再者我們希望此技術可以讓騎乘機車、電動機車、電動腳踏車、腳踏車等對象皆可使用，因此我們於安全帽上裝設鏡頭及雷達感測器，透過鏡頭進行車輛物件識別，以識別車輛類型及輪距，進而以公式繪製內輪差曲線與進行盲區車輛偵測；透過雷達計算車側距離以判斷車輛是否會太靠近汽車或是落入汽車之內輪差範圍內，將以上偵測結果透過抬頭顯示方式直接投影在安全帽的面罩上，如此一來將可讓機車及腳踏車族在行車上更具安全性。

多重抗藥性（MDR）細菌已經在全世界的範圍內成為了一個重大威脅，而像是多重抗藥性的綠膿桿菌就是其中一種對大多數療法有抵抗力的病原體。在目前的治療方案無效之前，有必要開發出一種新型機制的抗生素能夠作為對抗的手段。我們通過電腦虛擬篩選的方式，並用一個脂多糖脂質A (LipidA)生合成路徑的關鍵蛋白，LpxC，作為篩選的對象。在我們的第一次預測中，ZINC000001587011 (brequinar) 具有較低的結合能和較高的生物利用度。但由於其較高的cLogP值，使我們對其進行了官能團修飾，以期能有所改善。最後，我們在所有衍生物中找到了N11，有最大的潛力能做為抗綠膿桿菌的藥物前驅物。

BERT近年來在各式NLP任務中可說是無處不見、無所不在，其中使用fine-tuning的訓練方式更是可以幫助研究者省下大量的時間及運算成本，且結果都有不錯的表現。本研究探討在結合不同條件的文本訓練下，基於對BERT模型做fine-tuning且讓其進行文本分類，觀察其對於預測及分類中文句子通順程度的成效，並且根據訓練出來的模型設計修正方式嘗試使其對預測中不通順之文本進行自我修正，並分析其成效與結果。