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基於LSTM行為與活動力之樂齡關懷系統
本研究開發基於RNN和LSTM的獨居者居家行為監控系統，利用樹莓派、多種無侵入式感測器及鏡頭實現獨居者日常活動的實時監控與情緒評估。系統收集各感應器數據，透過 LSTM 進行學習與預測，並使用隨機森林演算法分析行為狀態，提供客製化數據處理與預測性能優化。 長期數據收集可觀察獨居者的活動力及情緒變化，早期發現健康風險，針對現有求救設備頻繁異常通知的問題，我們開發了能夠識別長期身心狀況變化的監測系統，並整合人體紅外線感應器、都卜勒雷達感應器、日夜感測器等技術，透過Python程式及MQTT進行數據收集與處理。模型訓練使用SQLite資料庫數據，經過多次測試選擇最佳參數以提高預測準確度，隨機 森林演算法也強化決策準確性。 通過長期的數據收集和分析，本系統能夠觀察並預測獨居者的活動力和情緒的變化，早期發現獨居者的身心健康是否有風險。
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降脂轉肌–將脂肪轉變成肌肉的可能性探討
先前研究發現一種多元不飽和脂肪酸 15-keto-PGE2 能減少肌肉慢性發炎以及增加肌肉生長因子胰島素的敏感性，具有增加肌肉的潛力。我們探討此脂肪酸在小鼠中將脂肪組織轉成肌肉組織的可能性。 我們先以 15-keto-PGE2 治療肥胖型肌少症小鼠後，再以全基因組mRNA定序，發現在小鼠皮下脂肪中，肌肉特異基因表現量高度上升。透過基因表現路徑分析軟體 GSEA證實此脂肪酸會高度引發皮下脂肪中，與肌肉分化、肌肉收縮與肌肉結構相關的生物路徑。另外， 15-keto-PGE2 也可以誘導脂肪前驅細胞3T3-L1中與肌肉生成相關的基因表現。 最後，我們發現以 15-keto-PGE2 治療的老年肥胖型肌少症小鼠，體重、血糖、脂肪比例下降，肌肉質量及力量上升，證實了它在體內同時減少脂肪並增加肌肉量的效果。
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應用機器學習與遙感指數於紅樹林植物分類與碳匯分析
本研究應用遙感技術和機器學習方法，提出了三個創新應用，目的在提升紅樹林生態系統的分類監測和藍碳儲量評估。 首先，建立機器學習模型(隨機森林演算法)，對紅樹林植物進行自動分類，分類準確率達94.74%。此模型能夠應用於特定區域的長期監測，捕捉紅樹林覆蓋範圍和植物變化的動態趨勢。並且開發了RGBN（Red-Green-Blue-NIR Mangrove Index）遙感指數，此指數主要結合可見光波段和近紅外波段，能有效提升了紅樹林植被健康狀況評估的準確度，並具有廣泛的區域適用性，不限於特定研究區域，適用於全球範圍的紅樹林監測。最後，本研究成功整合並編寫了InVEST模型的程式碼，本模型進一步應用於紅樹林藍碳價值評估，未來將透過收集詳細的土地利用、碳匯數據及生物物理參數，量化紅樹林的藍碳價值，為碳交易與藍碳管理提供科學依據。
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從幾何分析到正n邊形線段n次方和之探討
本研究要探討在兩同心圓，大圓的內接大正五邊形和中心在小圓上移動的小正五邊形在固定邊長、圓半徑的情況下，不論小正五邊形在圓上如何移動，其對應頂點的距離平方和、四次方和為定值以及頂點至對應邊的距離的總和、平方和為定值並試著推廣至正n 邊形並找出它們的定值為何 。
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在現代社會高齡化的趨勢下，老化與衰弱成為引人注目的社會問題，近期也被認為是造成死亡的主要原因。本研究探討了不同年齡小鼠腎臟功能及分子機制的變化。結果顯示，老化小鼠腎絲球過濾率較差，腎損傷指標NGAL和KIM-1增加，顯示老化影響腎功能。此外，老化小鼠的抗氧化能力下降，CHOP蛋白顯著上升，顯示內質網壓力增加。急性腎損傷實驗進一步發現，老化小鼠的腎功能下降及組織損傷較年輕小鼠嚴重，且脂質代謝及粒線體生合成指標呈下降趨勢。這些變化是否由於適應性未折疊蛋白XBP1表現下降造成，仍須更進一步研究釐清。總結，本研究探討年輕與老化小鼠腎臟之分子機轉差異，有助於深入了解老化對腎臟功能的影響和造成急性腎損傷與衰弱症之關鍵因素。
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探究螢光單體分子對激發複合體發光性質的影響及其應用
本研究設計與合成一系列的電子供體分子，以研究分子單體的化學結構對於所形成的激發複合體光物理性質的影響。 五個所設計的供體分子已被成功的合成並確定均具有分子內電子轉移的性質 其躍遷偶級距變化分布範圍在17.6-28.6D之間。 將此五個供體分子分別與兩種電子受體分子在溶液聚集在一起，利用在長波長處所新生的螢光發光，推測激發複合體的形成。研究的成果並顯示，具有類似三角形結構的供體分子將更容易形成激發複合體，而具有棒狀結構的分子則較不易形成之。此成果有效的提供有關於單體分子結構的設計對於所需激發複合體光物理性質的影響，形成可快速地提供各式不同發光波長的材料，將可作為在發光二極體發光層材料、螢光感測器、生物成像等領域需求時的分子設計藍圖與指引。
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開發腸道菌外膜蛋白質純化方法及以AlphaFold 軟體對應合適製程
Developing purification methods for outer membrane proteins of gut bacteria and matching the optimal purification process by using AlphaFold.
可再現醫療效益之腸道益生菌關鍵分子是重要蛋白質，蛋白質純化極重要但傳統方法費時耗力，導致發展腸道益生菌保健食品的成本很高。本研究取用助於改善糖尿病和血脂異常的腸道益生菌 Akkermansia muciniphila 外膜蛋白Amuc_1100為樣品，先以傳統方法開發純化製程，利用親和性層析和離子交換層析找出純化臺灣本土菌株isolate 02和國際標準菌株BAA-835之條件及其差異，確認純化蛋白質可維持3日穩定。本研究進行AlphaFold 電腦模型預測蛋白質結構並進行蛋白質序列分析，發現蛋白質本身結構和電性不同才導致isolate 02和BAA-835純化製程條件有所差異。本研究提供全新展望，透過人工智慧將蛋白質結構對應到合適製程，大幅減少研發純化條件的時程，完善蛋白質純化方法學，並得到可量產且品質穩定的純化蛋白質。未來將選用其他臺灣本土 Amuc_1100樣品以擴大驗證及建立蛋白質結構與純化製程資料庫。
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宜蘭地區風場與地形交互作用下的雨量分析
本研究利用中央氣象署2003年至2022年在宜蘭地區的地面測站雨量及風場觀測資料，分別在蘭陽溪以北與以南的平原與山區各選取十個測站進行分析，再輔以宜蘭降雨觀測計畫所提供的探空斜溫圖，探討宜蘭地區三維風場及因特殊地形作用所產生的雨量分布及變化。研究結果顯示：宜蘭地區的降雨量多寡與降雨特性分成五區，分別是中央山脈迎風面（4000~5000mm）>雪山山脈山區（約3500mm）>平原內部（2500~3200mm）>中央山脈背風側（約2700mm）>無地形作用（約1200mm）。其中中央山脈迎風地區年雨量逐年上升，背風面雨量逐年下降。另大尺度的東北季風進入宜蘭平原，與地形交互作用產生繞流西風再與低層東北季風產生輻合舉升作用，常造成了宜蘭地區冬季劇烈降雨事件。
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2023年聯合國氣候變遷大會（COP28）決議 2050年淘汰化石燃料。2022年聯合國環境大會制定從源頭減少塑膠垃圾的公約。為了回應這些全球目標，本研究利用廢棄芋頭皮的黏性製作生物塑膠，用於泡麵內調味料的熱水即溶包。常溫下為調味料包裝袋，熱水沖泡後即可溶解，成為富含營養的食材。 我們發現有八種配方能夠成功使其成形。其中，成本最低的配方為芋頭：明膠：小燭樹蠟：甘油：水=20：15：9：9：70。該產品在76°C以上的熱水中能夠溶解，第一次裂解時間為8秒鐘以內，之後會完全溶解。該裂解時間y(s)與溫度x(°C)的關係為：y=9.53×10¹¹x⁻⁵.⁹⁸。這使其適合用於泡麵時的熱水溫度，約 80°C以上。 物理性質包括：拉伸強度為0.70kgf/15mm，伸長率為20.4%，密度為1.11 g/cm³，含水率為20.3%。所有配方成分皆可食用，並可溶解於熱水中，適合作為泡麵調味料塑膠包的替代品，有助於減少農產廢棄物的處理量。
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開發腸道菌外膜蛋白質純化方法及以AlphaFold 軟體對應合適製程
Developing purification methods for outer membrane proteins of gut bacteria and matching the optimal purification process by using AlphaFold.
可再現醫療效益之腸道益生菌關鍵分子是重要蛋白質，蛋白質純化極重要但傳統方法費時耗力，導致發展腸道益生菌保健食品的成本很高。本研究取用助於改善糖尿病和血脂異常的腸道益生菌 Akkermansia muciniphila 外膜蛋白Amuc_1100為樣品，先以傳統方法開發純化製程，利用親和性層析和離子交換層析找出純化臺灣本土菌株isolate 02和國際標準菌株BAA-835之條件及其差異，確認純化蛋白質可維持3日穩定。本研究進行AlphaFold 電腦模型預測蛋白質結構並進行蛋白質序列分析，發現蛋白質本身結構和電性不同才導致isolate 02和BAA-835純化製程條件有所差異。本研究提供全新展望，透過人工智慧將蛋白質結構對應到合適製程，大幅減少研發純化條件的時程，完善蛋白質純化方法學，並得到可量產且品質穩定的純化蛋白質。未來將選用其他臺灣本土 Amuc_1100樣品以擴大驗證及建立蛋白質結構與純化製程資料庫。
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血流限制訓練在周邊神經損傷後肌肉萎縮復健中的應用：專家判讀與人工智慧量化病理分析的對比研究
本研究旨在探討血流限制法結合游泳訓練對於坐骨神經夾擠損傷後延緩大鼠肌肉萎縮的療效，並比較AI判讀技術與傳統人工判讀在肌肉細胞大小測量上的差異，分析兩者間的相關性與精確度。研究採用兩種方法量化肌肉細胞大小：(1)專家病理判讀：由專業人員進行傳統的顯微鏡下肌肉細胞大小測量。(2)人工智慧(artificial intelligence AI 醫學影像實例分割技術(instance segmentation)：利用AI演算法自動識別並計算肌肉細胞的大小。期望藉由提供科學證據，支持血流限制結合游泳訓練在延緩神經損傷後肌肉萎縮方面的應用。同時，引入AI醫學影像實例分割技術，提高肌肉細胞大小測量的效率與客觀性，分析AI醫學影像分析技術在肌肉組織病理研究中的有效性，可為未來病理切片分析的參考模式。
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本研究探討給定平面任意三點A,B,O，滿足∠OPB=∠APO的點P軌跡為何？有什麼性質？我們主要運用複數解析求出曲線方程式，再運用其對觀察到的曲線性質進行證明，我們亦在作品中給出一些幾何解釋。之後我們更進一步更改兩角度之間的關係(如成倍數關係、差為定值等)，得到了豐碩的成果。最終還發現此軌跡與其他曲線間的關聯，並說明了背後的幾何本質。
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