2021年全台瘋狂爭相目睹百年難得的天文奇觀-日環蝕，台東的池上及成功都是最佳觀測的地點，學校的社團配合大學科學教育中心所舉辦的活動，安排了觀測之旅，引發我們的研究興趣。我們為了製作太陽黑子觀測儀，從光學成像的原理，參考國內外設計案例，嘗試設計一個三角形的太陽黑子觀測儀，並利用生活科技所學的技能，一面實作與修正的把它製作出來。再利用經緯度資料與觀察時間等知道計算太陽的高度及方位，設計一個水平與垂直的機台，透過程式計算太陽方位角及高度角讓觀測儀可以對準太陽。最後利用攝影鏡頭可以記錄太陽黑子的觀測，並嘗試利用影像辨識的方法，對太陽軌跡進行追蹤：在太陽影像偏移時，自行調整角度，使太陽影像始終保持在正中間。

我們居住在被稱作雨都的基隆，2019年平均將近有200天都在下雨。工廠、汽機車所排放的廢氣、二氧化碳會造成空氣汙染。而空氣中的懸浮微粒影響雨水，就變成現在俗稱的「酸雨」，酸雨對人類來說，可能會引起過敏、甚至頭皮發癢。 因此我們發想了一種雨傘租借的方案，來解決急需雨傘的狀況。 本作品能達到： （一）、使學生證可以進行租借認證及狀態顯示。 （二）、借用與歸還雨傘功能傳回伺服器，紀錄歸還與借用狀況。 （三）、架設AP及PHP來達到甲地借用，乙地歸還的功能。 （四）、RFID扣款系統，達到租借扣款的功能。 （五）、運用MCS雲端監控系統，了解目前溫溼度以及下雨狀況。 （六）、製作APP查詢學校目前溫溼度、下雨狀況以及租借雨傘情形。

缺氧（Hypoxia）在癌症中，影響腫瘤微環境（Tumor microenvironment，TME）的重塑扮演重要的角色。原位癌細胞與欲轉移之遠端器官的微環境間，會透過細胞外囊泡（extracellular vesicles，EVs）進行細胞間相互作用，對於轉移前腫瘤微環境（Pre-metastatic niche，PMN）的形成和轉移過程至關重要。 本研究目的在闡明缺氧條件下，肺腺癌如何透過產生的外囊泡重塑肝臟轉移前微環境。結果顯示缺氧刺激肺癌產生的細胞外泌體（Exosome）增加了肝臟星狀細胞（hepatic stellate cell，HSC）活化和血管生成。由於缺氧肺癌所分泌的EVs含有CD151蛋白，促進HSC的活化和血管新生。缺氧肺癌所產生的Exosome增 加了HSC和內皮細胞中FAK（focal adhesion kinase）、Src（SRC proto-oncogene, non-receptor tyrosine kinase）和AKT（AKT serine/threonine kinase）通路的激活。 總結此實驗證實了缺氧腫瘤衍生的Exosomes，探討其中富含的CD151機制，活化了HSC與特別的訊息傳遞於細胞中，調節肝臟PMN的形成。因此CD151可作為肺腺癌轉移至肝臟的新治療靶點。

本研究想透過製作三種不同日晷與實際測量，了解日晷如何運作。第一種為赤道式日晷，製作上較容易，形如時鐘，時間刻度也都一樣大，晷針須和晷面垂直，晷針和地平面的夾角須和當地緯度吻合，分為北面和南面，兩面的刻度順序相反。第二種為水平式日晷，晷面和晷針夾角的角度為當地緯度，晷面的時間刻度大小不同，需用特定三角函數公式計算，刻度越靠近十二點線的越小，越遠離的越大，每個刻度單位是小時，測量容易產生誤差。第三種為圓弧式日晷，製作較複雜，但使用上能更精確、更方便。研究結果發現，日晷時間和手錶時間有差異，除了要考慮磁偏角、時差和經差補正之外，若能將刻度做到最小，則測量數據將會更精確。

進行水果電池實驗時，蒐集相關文獻得知，大部分水果電池測得電壓相差不大，產生電流也不大，心想也許是不同水果電池的內電阻太大而影響發電效能，因此嘗試加入不同角色添加物減少內電阻，及碳化電極延長電池壽命等，提升其發電效能，進行一系列實驗發現： 一、大部分芸香科水果果汁產生的電功率較高，其中葡萄柚汁電池發電效能較佳。 二、以40mL葡萄柚汁加入60mL石花凍液比例，製成「柚見石花凍電池」的發電效能最佳。 三、以赤血鹽水溶液加入葡萄柚汁，能降低「柚見石花凍電池」內電阻提升其發電效能。 四、將電極片鎂鋁片碳化，能延長「柚見石花凍電池」的使用期限 。 五、應用改良之「碳化柚見石花凍電池」能製作易攜帶、電力持久的「柚時鐘」。

最近幾年隨著全球科技的進步以及變化，漸漸的我們已改變了我們的生活方式，讓我們用有更便利的生活，而因為這些生活上的變化，我們應該更進一步省思想想未來除了被動應對這些科技所帶來的進步之外，台灣還有哪些東西是可以讓我們可以去研發並解決生活中的困難的？而我們這次製作的科展作品《機車智能防鑰匙反鎖系統》，是利用現在很流行的Arduino來編譯程式，以及搭配應用很廣泛的RFID一起結合出的產品，而本次研究宗旨是想要在未來全世界上，所有的機車騎士都不用再煩惱鑰匙不小心掉入車廂的狀況。

本研究從原始畢氏數組數函數探討質數在整數間的分布密度，我利用質因數個數、通式、座標軸上面積導出原始畢氏數組數函數(最小數字不大於自變數的原始畢氏數組數，我視(A,B,C)和(B,A,C)為相同的原始畢氏數)，參考其他文獻之後，我得到組數函數可以寫成以下形式:f(x)=c∙x∙ln⁡x+O(x)c∈R ，此推測將在此研究中進行證明。因此我可以依此計算π函數近似值，在進行初步計算後，我亦利用差分法算出較為準確的c值，並以此c值估算更為準確的π函數近似值。

This is a first approach in the development of beekeeping and the preserving of bees, a crucial and important species in the balance of ecology on our planet. This project consists in designing and building a small affordable device that will help beekeepers keep an eye on their hives and prevent theft whenever and wherever they are by providing them with instant and continuous data and information about their beehive status through a mobile application. This IOT approach will rely on many physical variables especially the sound frequency of the bee buzz, which appears to be a way for the bees to communicate with each other in special circumstances. That is why; we aimed to analyze the sound frequencies of the bee buzz to detect beehive behavioral changes. Many other factors are also important for the keeping of a healthy beehive such us temperature, humidity, weight and fly activity. And as for security measures we are going to add a GPS tracker to the system to keep track of the hives and alert the beekeeper if there is any kind of danger. The development of this real time beehive monitoring system will not only help the beekeeper keep track of his hive and collect useful data but also increase the honey production and avoid many colony losses and thus preserve the bees and ensure their well-being.

鐵路時刻表排點至今為止仍十分仰賴人工作業，且排班優劣對於乘客服務品質有顯著影響。本研究採用元啟發式最佳化演算法及模擬器進行旅客列車鐵路時刻表排點，旨在找出一份針對旅客需求、提升旅客運輸成功率且降低旅途時間的時刻表。我們提出一種班表編碼機制，可依此產生班表草稿。我們研發的模擬器可將班表草稿轉換為合法無衝突之班表。最後，透過登山演算法及基因演算法來搜尋班表草稿，並以模擬器評估優劣，我們實現了一個自動化排班系統。我們也以不同的乘客測資針對於不同演算法進行比較，並試圖找出表現最好的演算法。實驗結果指出我們的模擬器能有效率產生無衝突時刻表，且所提出之演算法操作相較現行班表可提升運輸成功率和降低旅途時間。

本作品的特色是以Arduino單晶片為核心，自製一個機電整合系統的電線彎曲機，利用程式設計好的流程，系統即會自動控制步進馬達，將所需之電線送入進料機構、Z軸機構、彎曲機構，完成程序所設定之長度、形狀，讓使用者可以客製化的規劃，方便、快速又一致性的彎折所需之電線。

若有n項，且的滿足ax={(1/2(b2+bn), x=1 1/2(bx-1+bx+1), 1以項數與其值繪於坐標平面並根據分布情況將點連線，圖形似鋸齒狀函數。 將原本散布圖的點經適當「不等量」平移後，再利用分段拼接概念，結合「取整函數」來設計一函數，使其能讓兩條異號的領導係數線段交替出現，形成鋸齒狀函數的圖形，最後再將點「不等量」平移回原本位置，即得一函數涵括所有點。 本研究將設定在不同條件下，分別可根據n值區分四類情況：n=4k,4k+1,4k+2,4k+3，k為正整數；在不同n值，其的一般項有著巧妙的異同處。 最後再將bx推廣到多項式函數，進而找到可行方法來求得對應的一般項ax。

本研究使用機器學習方法，改善年長者使用手機時觸控系統對於點按位置判斷之能力。首先設計實驗比較年長者使用手機時，點按位置及手勢判斷的準確率，接著收集年長使用者的觸控軌跡及裝置相關資料，並訓練模型以減少系統判斷的錯誤率和誤差幅度。再比較及分析不同機器學習模型對於本研究之資料的適用程度及經校準後點按位置準確率的提升，進而挑選出一個能夠最有效提升點按位置準確率的模型進行點按位置的預測。實驗過後選擇最有效提升準確率的Random Forest Regressor進行其他的校正實驗及分析。使用者點按位置的預測準確率能被有效提升，準確率能提高32.3%。而最終，將訓練後的模型套回實驗用的手機程式，系統判斷受測者的點按位置能從原本的63.7%提升至97.5%。