本研究以生石花屬(Lithops)為主題，依據生石花特殊之葉窗構造及單寧酸(Tannin)分布重新定義品種，並探討其葉窗特殊透光、蛻皮與擬態機制，結果發現單寧酸(Tannin)聚集於其特殊葉窗形成點狀分布(單寧點)，其作用有保護植株避免受強光傷害的效果，若突發強光，會導致單寧點擴散並融入葉窗表面，阻擋紫外線入侵。葉窗主要是調控不同輻射波長的進光量， 藉由儲水薄壁組織(water storage parenchyma)折射光線，導入葉綠體聚集。蛻皮方式為老葉在新葉成長過程，其細胞完全脫水萎縮，將養分與水分提供給新葉，並騰出空間讓新葉成長， 蛻皮時水分介入的時機，會改變蛻皮結果，甚至導致蛻皮失敗植株死亡。生石花擬態行為， 實驗證明非單寧酸作用，而為葉綠素受光產生量的變化所致。

從正n邊形的頂點、各邊中點的選取定義出「正n邊形上不連續頂點所構成內接k多邊形」。 一、k的範圍限制 [(n+1)/2]≤k≤n 二、數量遞迴關係式 T_n (k)=T_(n-2) (k-1)+T_(n-1) (k-1) 三、數量總和 T_n=∑_[(n+1)/2]^n▒〖n⋅k!/((n-k)!(2k-n)!)⋅1/k〗且T_n=((1+√5)/2)^n+((1-√5)/2)^n,n≥5 四、種類 R_n (n)=1_ ,R_n (n-1)=1_ ,R_n (n-2)=[(n-2)/2]_ , R_n (n-3)=[(n-4)/2]+[(n-7)/2]+[(n-10)/2]+⋅⋅⋅+[(n-3m-1)/2] 五、種類公式：取(n-k,2k-n)=d且d的因數為d_1,d_2,⋅⋅⋅,d_w， φ(d_i)表示不大於d_i且與d_i互質的正整數個數 (1) k為奇數 R_n (k)= 1/2k ( ∑_(i=1)^w▒〖φ(d_i)〗 (k/d_i )!/((n-k)/d_i )!((2k-n)/d_i )!+k∙((k-1)/2)!/[(n-k)/2]![(2k-n)/2]!) (2) k為偶數，n-k,2k-n為奇數 R_n (k)= 1/2k ( ∑_(i=1)^w▒〖φ(d_i)〗 (k/d_i )!/((n-k)/d_i )!((2k-n)/d_i )!+k∙((k-2)/2)!/((n-k-1)/2)!((2k-n-1)/2)!) (3) k為偶數，n-k,2k-n為偶數： R_n (k)=1/2k (∑_(i=1)^w▒〖φ(d_i)〗 (k/d_i )!/((n-k)/d_i )!((2k-n)/d_i )!+k/2 (((k-2)/2)!/((n-k-2)/2)!((2k-n)/2)!+((k-2)/2)!/((n-k)/2)!((2k-n-2)/2)!+(k/2)!/((n-k)/2)!((2k-n)/2)!)) 六、T_n、R_n可能是新發現的數列。 七、正n邊形上m等分點不連續頂點所構成內接 邊形 遞迴關係式 T_((n-2,m)) (k-1)+m⋅T_((n-1,m)) (k-1)=T_((n,m)) (k) 數量總和 T_((n,m))=∑_[(n+1)/2]^n▒〖n⋅k!/((n-k)!(2k-n)!)⋅1/k〗⋅m^(2k-n) 八、正n邊形上m等分點不連續頂點所構成內接多邊形，皆可由aa拼板、ab拼板、bb拼板組合而成，並找到各拼板的種類個數。

本研究探討兩種五苯荑氟鏈取代衍生物(簡稱F5及F9)的刺激響應之特性及應用。F5及F9化合物粉末受到外力研磨以及蒸氣薰致時會產生力致螢光變色(Mechanochromism)及薰致螢光變色(Vapochromism)反應，我們選擇使用F5，利用放光光譜及PXRD對這兩種反應的機制進行探討。 再者，我們利用揮發法把F5及F9粉末製成晶體，以螢光顯微鏡照射340–390nm的紫外光，觀察F5及F9晶體的光致機械螢光變色(Photomechanofluorochromism)及F9晶體的光機械運動(Photomechanical effect)，並利用放光光譜對其機制進行研究。 另外，我們將F5粉末長時間照射紫外光製備光二聚體(Photodimer)，接著透過加熱使光二聚體熱回復回單體。再利用NMR測得各加熱時間下光二聚體與單體的比例，並由此推算出光二聚體熱回復性的反應速率常數。 此外，我們將F5混摻PEDOT:PSS，用drop-casting製成薄膜，觀察螢光變化，並討論其機制。 最後，我們結合力致螢光變色、薰致螢光變色和光致機械螢光變色，應用於多彩螢光繪圖。

本研究以沸石觸媒進行甲烷轉化之研究。以水熱法合成的ZSM-5為擔體，藉含浸法合成GaOX/ZSM-5與藉裂解硝酸鎵/三聚氰胺/ZSM-5的混合物合成GaN/ZSM-5。研究發現，這三種觸媒都具有MFI的特徵結晶訊號，且GaOX或GaN都能均勻的分散在ZSM-5內。然負載上GaOX或GaN的ZSM-5酸性基點會被置換，導致酸度降低。於700 oC下甲烷轉化的測試中發現，ZSM-5幾乎無活性，而GaOX/ZSM-5略低於GaN/ZSM-5呈現的轉化率。產物分布上，GaOX/ZSM-5產生大量的積碳；GaN/ZSM-5除了有部分的苯與甲苯外，最多的產物便是乙腈與氰化氫與。乙腈與氰化氫的產生意味著GaN具有活化甲烷的能力。本研究為甲烷轉化提供了一條新的途徑。

上學期我們參加學校「水上足球機器人比賽」，比賽成敗的關鍵是機器人移動速度。相同動力下，船底的形狀會影響機器人前進的速度，我們裁切保麗龍板並加上動力讓保麗龍船能在壓克力水槽內移動，之後改良用珍珠板，讓船沿著軌道直線前進，配合資訊課程式語言(micro:bit)，自製測量珍珠板船移動速度的器具。 實驗發現：軌道的形式會影響珍珠板船的移動速度，因而改變研究方法，讓船不動，水流動來測阻力：用抽水馬達製造水流，船頭挷細線，透過滑輪改變拉力方向，一端垂吊重物，水流動時重物減少的重量即阻力。我們製作許多不同長度的船板，測量不同長度受到的阻力，並增加載重及改變水流強弱，試著研究船的長度、寬度、載重、水流快慢和阻力之間的關係。

近年來國際各國紛紛提出新興能源與綠能相關之研究，而為了因應再生能源發電量不穩定，必須搭配儲能設備使電力輸出穩定，進而發展出許多儲能產品，在儲能系統中又因為電動車備受注目，使得電池設備最具話題性。本研究主要為探討葉綠素電池於不同操作變因下對電池性能之影響，藉以尋找最佳數據資料組合的條件並硏發性能最佳之葉綠素電池。因葉綠素電池可藉由酒精從植物葉片中萃取葉綠素溶液，不僅可以避免過多之能源消耗以及環境污染，同時期望將來能成為具有高安全及低成本的新能源系統。

本研究選擇秀珍菇作為研究的題材，藉由不同波長(白光、藍光、綠光、紅光)與不同瓦數(9W、3W、1W)低溫型 LED 燈照射(每日12小時，共5天)菌菇太空包，發現在高瓦數(9W)的燈照下其生長最快、3W次之、1W最慢；另在藍光下，秀珍菇生長最茂盛-蕈柄最為茂密粗壯、蕈傘顏色最深，次為白光、再者綠光、紅光下的生長則最慢-蕈柄較稀疏且細、蕈傘顏色最淺。 接續將採收的秀珍菇(以低溫烘乾<40℃)，取單位乾重(0.5公克)分別檢測其蛋白質及醣類的含量進行比較，其結果發現蕈菇在紅光下生長其含醣量較高、綠光次之、再者白光、末者藍光；而蛋白質含量由高至低依序為藍光、白光、綠光、紅光；相同色光不同瓦數下的含量分析結果顯示，含醣量以低瓦數較佳，蛋白質含量以高瓦數較佳。

「康威生命遊戲」是一款在1970年由劍橋大學數學家約翰•康威（John Conway）發明的單人遊戲，由棋盤構成的細胞組成，可以模擬邏輯閘元件，並且可以構建簡易計算器。 研究者在建構加法器和減法器的過程中，發覺手動放置電路元件非常耗時費力且容易出錯。為了解決這個問題，研究者決定開發一個能自動擺放元件的程式，以節省布局和放置元件所需的時間。參考了電子設計自動化(Electronic design automation)的概念，使用Python語言結合康威生命遊戲的應用接口模組，開發了一款自動電路布局程式。只要輸入邏輯電路的布林函式，就能自動設計、布局和放置元件，大大縮短了製作邏輯電路上的時間成本。因可直觀地展示訊號的傳遞和邏輯閘的運作，也有助於學生理解邏輯電路的運作原理，應用於教學。

常見模式生物檢測化學環境壓力後無法重複使用。本研究探討對環境變化敏感的大生熊蟲抗化學環境壓力機制，評估其作為重複使用模式生物可行性。得知多數大生熊蟲於硝酸鹽、酸鹼值改變與殺蟲劑環境壓力下仍能活動或隱生。以亞甲藍簡易染色可確認化學環境壓力下大生熊蟲是否受傷害，如體表角質層被破壞會導致完全染色。分析大生熊蟲於常見硝酸鹽環境壓力下體內脂質含量、總蛋白質單體表現量與總抗氧化能力，推測出大生熊蟲對抗硝酸鹽環境壓力機制：1.藉由> 20 kDa持續性活化蛋白抗硝酸鹽環境壓力。2.活動大生熊蟲增加體內脂質含量隔絕環境硝酸鹽。3.隱生大生熊蟲以抗氧化系統降低硝酸鹽產生的氧化壓力傷害。以上結果得知大生熊蟲具潛能檢測常見化學環境壓力並作為重複檢測之模式生物。未來將持續評估大生熊蟲可檢測的化學環境壓力並為人類健康把關。

Technology is erratic. We never know what could be the next big thing. Nowadays, IoT (the internet of things) has taken over the market. Every technology created nowadays is somehow related to IoT. You should manage to connect the IoT technology with a robust area of hospitality. Catering customers' needs during peak hours at any restaurant or cafe could get overwhelmed with hectic tasks such as taking orders, fetching water, and ordering meals. We created a raw model to accommodate the limitations of the human mind. The technology-based IoT (Internet of things) can come in handy during hectic sessions. A Robot waiter is built from scratch using materials like Arduino (2), Gear DC motor (2), L298N motor driver (1), Ultrasonic sensor (2), IR sensor (2), Servo motor (4) HC-05 Bluetooth module. Desired orders are sent on a wireless network through the menu bar to the kitchen. Then, the robots transfer the food from the kitchen to the customers. The floor will be all white, while there will be a strip of black line to connect every sitting and the kitchen. For instance, if table number three is to be served, we click the number three in the app, which renders an obstacle in table 3. The motor barricades the robot, and the ultrasonic sensors sense it, and it stops. If anyone picks the plate, the ultrasonic sensor senses it, the blockage is removed, and the robot paces in the designated path. People visited the place more often to experience such stimuli. Using the robots attracted more customers and made the work very quick.

現階段台灣有關多發性硬化症病灶分割相關研究付之闕如，但電腦視覺輔助醫療已日漸成熟。本研究新建構卷積神經網路，提出一套以深度學習為基礎，可自動辨識腦部核磁共振影像中，分割多發性硬化症病灶之人工智慧病灶判讀方法。本研究使用約翰霍普金斯大學影像分析與通訊技術實驗室授權提供之Longitudinal Multiple Sclerosis Lesion Imaging Archive資料集為訓練與測試資料，共151筆核磁共振臨床資料、39583744筆像素資料，並以IoU與dice係數為評估指標。經實證發現，本研究提出的方法，具有顯著IoU值，達0.8523，另dice係數亦較其他方法高，其值為0.9392，且在速度方面，禎數高達13.79。本研究成果未來可連結醫院之核磁共振影像資料庫，自動分割出核磁共振影像中多發性硬化症病灶，以利於早期診斷與治療。

傳統的氣孔計數法，必須在顯微鏡下計算一小塊表皮中的氣孔數，再用此樣區推測全葉的氣孔總數，過程繁瑣、應用也缺乏彈性。我們希望能簡化過程，也讓調查更有彈性，所以我們嘗試使用單眼相機直接對整片葉片微距攝影，希望能一覽無遺的將所有氣孔粒粒分明的紀錄在一張相片中，以利後續研究與應用。結果顯示，第一，直接用微距攝影拍照就可以拍出全葉的氣孔系了，不需要顯微鏡、不用撕表皮或做印膜，能大大的簡化流程；第二，可以在直拍照片中直接計數全葉氣孔，也可以在直拍照片中劃設位置精確的樣區，能用來任意分析比較各樣區，使調查更有彈性；第三，直拍照片可使用軟體自動分析來計數氣孔系數量，有望減輕人力負擔。