空氣，含有許多有害物質，像是懸浮微粒、二氧化碳、含氮化物等，當我們深入探討空氣汙染的相關資訊，就了解到二氧化氮正是空氣汙染中最危險的氣體，更是造成許多疾病的原因之一。因此，我們決定製作以偵測二氧化氮為主的感測器。經由文獻探討，使用MOS2/PPy複合材料製作空氣感測器，先以水熱法製作二硫化鉬，再以化學沈澱法將PPy結合成感測器。在SEM及XPS材料特性分析中證實MoS2/PPy異質結構有效合成，然後利用此感測器對二氧化氮吸附與脫附的時間及感測器響應值，了解其效能；最後，探討二氧化氮吸附機制，了解感測器偵測原理。我們希望藉由此研究，提高感測器靈敏度，進而加以改善，越靈敏的感測器則越能及時探測有毒氣體，將有效爭取時間做好危機處理。

透過瞭解妥瑞氏症症狀的發生緣由，並分析目前已被認證「可對症狀造成正面影響」的特定成分，如鎂、維生素B6等。並施以富含該成分之天然食品，觀察其是否能在實驗魚身上造成相同效果。 我們利用孔雀魚的平均尾鰭擺動角度超過25度以上來定義為孔雀魚的類妥瑞氏症症狀，並利用特定藥物來進行其類妥瑞氏症的誘發。 且以含有豐富鎂含量的酪梨與含有豐富維生素B6的蒜頭進行投餵，並測量其影響孔雀魚尾鰭擺動角度的各時間段之度數，且經過分析實驗數據，可總結出此兩項食品具有一定程度可以達到近似妥瑞氏症藥物帶給實驗對象的抑制效果。 並根據實驗結果，來探討是否能以一般食品來緩解妥瑞氏症患者的症狀，甚至降低患者對於藥物的依賴性，進而取代藥物。

此研究是以實驗方式，驗證理論模擬中指出水漂在不同入水模式下，攻角為20度時皆可產生最佳的彈跳效果。因此我以壓克力板作為模擬水漂的模型，設計了以下四組操作變因，分別是入水攻角、水的流速、水漂邊界形狀以及不同粗糙程度的接觸面，透過Tracker分析壓克力板的質心彈跳高度及運動軌跡，再利用Excel、SciDAVis分析數據，找出其中的運動相關性。最後透過座標轉換，可以利用這些實驗來分析打水漂的運動行為，成功發現攻角在20度時有最佳的彈跳效果，並以此結論來優化打水漂的運動行為。

觀賞蝦是台灣近十年來休閒養殖的出口大宗，台灣在血鸚鵡由板橋人陳延清於西元1988年首次雜交成功後一舉打響台灣休閒養殖在世界的地位。然此後沉寂了很多年直到2002年黃琪文先生成功由黑殼蝦選育並發表之火焰蝦(flame shrimp)又再次為將台灣搬上了國際舞台(黃，2015)。本實驗旨在探討新米蝦飼養時在人工飼料、天然葉子、過濾濾材、pH、TDS、硝化菌養成等之關係，並透過實際飼養所取得的數據，以科學的方法分析所得結論做為飼養觀賞蝦的民眾一些建議。

本研究針對學習圖論演算法的需求，設計一套使用者友善的繪圖軟體Graphene。Graphene繪圖程式除了提供高可讀性的繪製結果，作為輔助繪圖的工具外，也可直接輸入競賽題目的文字格式測試資料產生繪圖結果，並結合現有繪圖演算法，改善、優化樹與類樹圖的繪製結果。此外，也加入時間軸、自訂外觀、參數調整、匯出圖片等功能，幫助學習者理解圖論演算法，亦可幫助教師製作教材，有助於圖論演算法教學。 Graphene採用的繪圖演算法以force-directed graph drawing演算法為基礎，實作節點的分布。然而初始的節點分布會影響繪圖結果，因此我們利用biconnected component、block-cut tree等圖論結構對圖的繪製進行優化。首先找出圖的biconnected component及關節點，重新定義block-cut tree裡的block，接著利用radial tree的布局方式配置每個block，再套用force-directed graph drawing演算法，得到最後的布局結果。如此可以減少不同block之間的交錯，得到較佳的結果。

網路上常常會使用驗證碼(CAPTCHA)防止自動化程序取得網站資源，而一般而言，若驗證碼是可以輕易取得，十分容易被深度學習網路破解。然而，對抗式攻擊(adversarial attack)可以騙過許多深度學習網路。因此，本研究目的為建立能夠破解對抗式攻擊的深度學習網路。主要包含三個部分：建立Captcha breaker、使用對抗式攻擊影響breaker、防禦對抗式攻擊。Captcha breaker的部份使用模擬的目標驗證碼作為訓練資料，以解決訓練資料不足以及人工標籤的問題；而破解adversarial attack會使用adversarial training以及random noising的技術進行。

在生成性模型(Generative Models)中的一個主要應用就是“影像修復” (Image Inpainting) 也稱為“影像完成”(Image completion)。 影像修復經常被應用於許多影像處理，包含在生活照片中移除背景不必要的物件再回填移除後缺損的影像。 但是，或許之前的研究較多著墨於技術而非美學，至目前為止，很少有影像修復的研究著重於藝術作品的重建應用。 所以，本研究計畫提出三個新的模型來針對藝術作品做更優化的影像修復，以達到較一般處理日常照片所使用的如Places2 和ImageNet等影像修復技術在視覺上更為自然逼真的處理： 第一種模型是PConv (Partial Convolutions)，它利用部分旋積(partial convolution) 來避免一般由於遮蔽區域中畫素起始值設定而常見的影像模糊問題。 第二種模型是GLCIC (Globally and Locally Consistent Image Completion)，是一種以GAN (Generative Adversarial Network) 為基礎，進一步在全域鑑別器 (global discriminator) 之上，再建構一個區域性鑑別器(local discriminator)，以確保在整體畫面與細部畫面的合理與一致性的方法。 最後一個模型是一個在本研究中所提出的全新、整合性的模型–PConv-GAN。 在這個創新的模型中，我們將GLCIC模型中常用於旋積過程中”補零”(zero padding) 的手法，以PConv模型中部分旋積的方式來取代。最後我們會利用一系列的印象派畫作為例，以L1 loss 和PSNR (peak signal-to-noise ratio) 兩種方法來評估這三個模型。

研究發現瀑布漩渦的形成主要是有不斷出現的強大水流流進深潭，持續的水流來回交錯就可能出現漩渦；如果遇到潭底礁石，更容易產生漩渦。而人偶在深潭中會以橫向或上下移動方式持續運動，水流會對人偶產生拉址現象。 經實驗探究發現：高度越高及水流量越大的瀑布，水流會離開石壁以幕簾式或水柱流入深潭，較容易形成漩渦，掉進漩渦內需較長時間才能往外脫離。另外，在凹地地形人偶較容易被石頭卡住，但水流會在凹地處產生一個向上向外的流動，讓人偶往外離開漩渦，是一個脫離的機會。 最後提出建議：瀑布區旅遊，不應該進入到深潭區。瀑布漩渦並不是一直保持著強大水流，會有一段時間水流會將人偶帶往旁邊，如果發生溺水人們就可趁這時間點逃離漩渦。

有機物在無氧或低氧下，會熱裂解成生質炭，具高表面積，能吸附有機質形成生物炭，促進光合菌生長，改善土壤品質。為了解光合菌對生物炭促進腐熟化的效應，本研究運用光合菌在印度棗、鼠眼木、南洋櫻和桑葚等4種生物炭中做成添加劑，探索添加光合菌與生物炭對土壤的影響。實驗發現，農業有機廢棄物做成生物炭，就能改善土壤環境、促進作物成長，結論摘錄如下： 一、光合菌與水以1:20比例稀釋，種子發芽率與存活率高達100%。 二、校園盆栽土壤添加生物炭和光合菌種植青江菜，發現大部分添加者較未添加者生長更佳。 三、以生物炭提供青江菜營養源，有機質比無生物炭至少提高2%以上，南洋櫻最高可提升4%，額外添加光合菌可再提升0.5%，整體累計提升4.5%。

物聯網為未來發展的核心與趨勢，因此我們自行撰寫程式碼並結合Arduino(嵌入式硬體平台)和酸鹼值與溫濕度感測器，組裝一台可遠端操控的智能船，搭載無線傳輸技術(藍芽、Wi-Fi)，應用於檢測水域中水質酸鹼值、水溫、氣溫及環境濕度。 再以智慧型行動裝置(手機、平板或筆電)，將本研究裝置─智慧遠端遙控船，實際於高雄地區生態池和湖泊中進行環境分析。經由量測數據相互比對後，準確獲取選定地點水域中的pH 值與溫(濕)度。本研究具有操控便利、自由規畫路徑、水域障礙閃避與距離回傳等功能，視野範圍內自行手動控制，依據偵測任務需求或行駛環境狀態，進行航行控制的水面監測。提升監測工作的安全性，操作介面簡易便利，系統穩定成本低廉。

粉末的類沸騰現象在烹調過程中常會造成許多困擾！本研究發現許多常見的調味料粉末與麵條都會產生類沸騰現象，此現象應列入生活安全教材，提醒大家在烹調過程中，投入調味料的時機是達成安全烹調的關鍵。首先我們使用imageJ對類沸騰現象進行量化數值，在AI浪潮下，借助ChatGPT，我們完成了類沸騰比值的Python程式碼。研究過程中，我們發現溶液酸鹼性及鍋具蓄熱能力都會影響類沸騰現象，藉由此特性我們利用類沸騰現象來推算溶液PH值，自製PH計，相較於廣用試紙，它可以提供數據資料表達溶液酸性程度；同時，利用類沸騰現象跟鍋具的蓄熱能力相關性，對於一些新型複合材料的鍋具，亦可以利用類沸騰現象進行鍋具蓄熱能力的驗證，理解廣告行銷術語的正確性。

本研究將回收鋁罐的鋁片組裝成鋁空氣電池，改變碳層、電解液濃度、緩蝕劑種類等面向探討鋁空氣電池電流、電壓及電池效能。研究結果顯示以石墨棒粉末及塗佈量0.1g/cm2的碳層，1.0M氫氧化鉀作為電解質時有最高的電壓表現。以此作為單電池串聯3個電池可提供約3.80V電壓，並持續供電運作9.7小時以上。以三種緩蝕劑添加在8.0M氫氧化鉀電解液中，錫酸鈉與氧化鋅對於鋁金屬的減緩腐蝕效果較檸檬酸為佳，將0.1M錫酸鈉與 0.1M氧化鋅加入8.0M KOH電解液組裝3電池組，其電池效能低於以1.0M KOH為電解質效能表現，添加0.1M錫酸鈉在1.0M KOH在安全放電過程中延長電池壽命約14.3%。