利用澄清石灰水檢測二氧化碳氣體的原理搭配繪圖軟體小畫家，先拍攝不同濃度的二氧化碳進入澄清石灰水的照片，將照片匯入繪圖軟體小畫家，點選色彩編輯器看照片中的色調E、濃度S、亮度L、紅色R、綠色G與藍色B六個數值，發現濃度S、紅色R、綠色G與藍色B四個數值變化與二氧化碳濃度變化相同。有新聞報導二氧化碳濃度與血糖濃度有關，運用此方法，拍攝用餐前與用餐後不同時間，吹氣進入澄清石灰水的照片，照片匯入小畫家，點選色彩編輯器看六數值，研究結果發現血糖濃度變化趨勢與其中幾個數值變化趨勢有相似性，期盼可以運用在血糖濃度變化偵測。

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。

用保麗龍為材料，建立同樣乘載面積的正四角柱、正六角柱以及正八角柱，以拉扯頂部測量各施力時的位移程度，並以樑對樑和角對角的兩種施力方向施於兩模型上，釋放時的晃動做為模擬地震時房屋的搖晃，實驗記錄拉扯釋放後至模型平衡不晃動的時間、晃動的緩衝幅度，以及觀測在哪一施力程度或實施的第幾次造成模型的結構損壞，用於檢測結構的耐震、耐久度。

2019年衛生福利部死因統計資料顯示和高血壓有高度相關的心臟疾病、腦血管疾病和高血壓性疾病皆在十大死因之列[15]。本研究提出以深度學習對心跳聲的時序頻譜圖進行訓練與分析的研究方法，應用此方法我們能以Convolution Neural Network(CNN)模型從受測者心跳聲預測出其血壓層級。CNN一般用於圖像分類，但在此研究中我們以此來分析心跳聲。本研究發現利用僅萃取第二心音的資料庫訓練效果較佳，並透過熱圖分析注意到模型對特定頻率域較為重視，在後續實驗中更進一步發現0~200 Hz和400~600 Hz在判斷高血壓時扮演重要角色。同時，我們也成功應用此方法，區分出長期高血壓和運動高血壓，證明心血管的結構改變在時序頻譜圖上有對應特徵。若應用於穿戴型裝置持續監控心跳聲，就能隨時追蹤使用者的血壓層級的變化，有異常便能盡早就醫，避免憾事發生。

本研究透過形態、野外觀察及室內實驗等方式，探討紅腳細腰蜂的翅膀構造與飛翔懸停之間的關係。研究發現紅腳細腰蜂共12段體節。前後翅從第2胸節長出。翅脈各由14及8塊三角、四邊及圓形的翅區構成。野外飛行可歸納為「抬身展翅」、「離地彈飛」、「飛行懸停」及「落地降落」四階段。飛行懸停時，翅膀夾角介於135-180度之間。會使用口器及六足叼抓物體，進行負重飛行。 實驗研究發現，當前後翅張開到180度時，翅膀與空氣接觸面積最大，其抬升的高度、速度以及下降速度等表現最佳。據此推論紅腳細腰蜂飛行時，會藉由擺動翅膀角度來控制翅膀與空氣接觸面積，達成懸停之目的。翅脈紋路會影響翅膀抬升高度、速度及下降速度，有紋路的翅膀有較佳的懸停表現。

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%。

洪新富老師有張隨著開合旋轉的紙雕名片，我們好奇： A、如何製作會旋轉的紙雕？ B、其旋轉角度有無規律？ 在分析探討後發現： 一、在菱形結構中，當摺線呈階梯狀，就能旋轉； 二、在鳶形結構中，要旋轉還須：「中線至較大剪角頂點距離」 ≥「中線至較小剪角頂點距離」－「第一層和第三層剪線在對摺線上的間距」。 三、菱形和鳶形結構，不管每層剪角是否相同，相鄰兩層的旋轉角度皆會相差 「180度－第n層起始處與第 層起始處的夾角」， 其中每層剪角相同的結構，相鄰兩層起始處夾角為一個摺角。 四、在圓形結構中，當摺線呈階梯狀，且摺角不等於180度即可旋轉，其中 若摺角皆＜180度，則逆時針旋轉，若摺角皆＞180度，則順時針旋轉， 且旋轉角度都隨層數遞增。

尋找高紅移的超大質量黑洞，有助於天文學界了解宇宙再電離時期。雖然黑洞的數量稀少，但相較於星系，超大質量黑洞較亮，且在高紅移時，存在時間比伽瑪射線爆久。因此，它們的光譜可以協助天文學家最有效率地探索再電離時期星系間物質的特性。本報告交叉比對Subaru 超廣角相機策略觀測計畫 (Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program, HSC SSP) 和廣域紅外線巡天探測衛星 (Wide-field Infrared Survey Explorer, WISE) 的觀測數據，尋找可能的高紅移超大質量黑洞。本研究根據光度測定 (photometric observation) 和宇宙紅移 (cosmological redshift) 的原理，從雙色圖中較紅的區域挑選了46個候選星體，並逐一透過天文望遠鏡照攝的影像確認是否有可能是超大質量黑洞。最後，選出三個可能的高紅移超大質量黑洞，可用於向大型天文望遠鏡 (如昴星團望遠鏡 (Subaru Telescope) ) 申請光譜分析。

本研究提出一套創新的體溫檢測方式，透過全新的檢測演算法架構深度解析脈搏訊號中的特徵，並結合深度學習神經網路開發一套體溫檢測的嵌入式系統。本研究基於血液共振理論，將光體積變化描計圖法擷取到的脈搏訊號處理，從中擷取共振峰值及其變化量，並開發演算法實時檢測血液循環中諧波的微小變化，改善當前分析方法著重在計算平均值，無法呈現即時狀態的缺失。本研究提出的系統和演算法所延伸的深度學習體溫檢測系統準確度在±0.16°C，同時預警系統可以擴展至多種趨勢相關的臨床症狀。此外，本系統實作出嵌入式AI技術，並且以聯邦式學習方法保障資訊安全，將資料保存於本地，上傳訓練調整後的參數到雲端，對邊緣運算領域能做出實質貢獻。

本研究由文獻[1]的一道題目進行發想。題目是給定正方形ABCD，E在¯AB上，E^'在¯BC上，且¯BE=¯(CE^' )。若¯DE交對角線¯AC於P且¯(DE^' )交對角線¯AC於Q，則存在點R，使得¯AP=¯PR，¯CQ=¯QR，則∠PRQ=60^∘。我們改變正方形這個條件，考慮等長線段的特徵，再推廣到菱形。並在矩形與平行四邊形中，將「等長線段」這個條件改為「等比例線段」討論其保角特徵。最後將上述性質推廣到空間中的正方形、菱形、矩形與平行四邊形。 我們證明不論 點的位置在¯AB線段的何處，∠PRQ恆為60^∘。我們也發現在平面上R點的可能位置有兩個，且滿足R點的軌跡正好是1/3圓弧，且此圓弧只與對角線長有關。在空間中，E點固定時，R點的位置在一個圓上，隨著E點在¯AB線段移動。此時R點軌跡是1/3圓弧繞此圓弧所在的弦旋轉360^∘所在曲面，此曲面也只與對角線長有關。

本研究透過文獻探討與訪談後，透過開發黃金蜆的功能，期望建構一個能在校園水生池進行的永續蜆魚菜共生系統，透過實驗與文獻得知，一個50000公升的校園水生池蜆魚菜系統，等同於一棵成年樟樹的固碳量，且通過實驗可知，若通入二氧化碳，還能提高蜆的存活率；即便死去的蜆殼也能成為土壤改良劑改善校園種植環境；使用蜆殼也能燒製成市售的蔬果清潔劑。此外，本研究亦針對虹吸系統、二氧化碳發生系統、水耕植棉進行改良，提供未來相關實驗與校園種植參考利用。

長足衛蜈蚣Rhysida longipes是台灣常見的蜈蚣，棲息在潮濕、陰暗的隱蔽處或泥土與腐植土，族群為叢生分佈。春夏季是成蟲交配與產卵高峰期，生存曲線為平均死亡型。幼蟲蛻皮八次成為成蟲，由頭部往尾部蛻皮。體長與棲息土壤深度呈正相關。少水土壤會鑽入較淺的表土層，無水土壤會鑽入較深層。氣溫過高或過低，棲息在深層土壤。喜愛捕食會動的昆蟲，耐餓程度高，會清潔步足、觸角。有趨地性、負趨光性。成蟲對水的耐受度比五齡幼蟲高。最喜愛棲息在腐木高保濕性的遮蔽物。小型棲地，蜈蚣領域重疊度高，打鬥頻率最高。主場蜈蚣容易攻擊客場蜈蚣，將入侵者視為競爭對象，有較高的領域防衛行為。大型蜈蚣攻擊小型蜈蚣次數較多，在咬合與攻擊對方時較佔有優勢。