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自組裝DNA探針於GNP@PANI電極以檢測miRNA
在許多疾病，如癌症、心血管等疾病中，微核醣核酸 ( microRNA，簡稱miRNA) 的表現水平可作為診斷指標。現行檢測miRNA多使用RT-qPCR，然而此技術成本高、操作繁瑣且耗時。本研究自行設計可抓取目標miR-155的DNA分子探針，透過化學合成與修飾將此探針接合在奈米金-聚苯胺( GNP@PANI )電極上，組裝出具靈敏度與特異性的DNA分子電極。實驗結果顯示：此自組裝探針電極具有良好的線性檢量關係，偵測極限可達0.1 nM。在摻雜多種miRNA的樣品中，此電極仍具有極佳的專一性，回收率高達101.5 %。應用於含生物基質的尿液樣本，可不受背景干擾，其檢測差異僅約0.4 %。本研究採用電化學技術來檢測miRNA，不但成本低、操作簡便，且可依據目標分子進行客製化設計，為新一代檢測技術開創前景。
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以果蠅建立單純型表皮水皰症(EBS)模型、建立藥物篩選流程並以雙醋瑞因(Diacerein)進行測試
遺傳性表皮分解性水泡症（EB）是種罕見疾病，因突變使角蛋白異常，造成表皮組織脆弱易形成水泡，單純型水泡症（EBS）是最常見的類型。此計畫旨在：（一）建立果蠅EBS疾病模型；（二）探討溫度對病徵的影響；（三）以此果蠅EBS疾病模型發展藥物篩選平台。初步使用Diacerein測試，評估對EBS症狀的改善效果。 目前顯示突變角蛋白K5/K14R125C會形成積聚體，與正常K5/K14形成的角蛋白網絡不同；全程25℃培養，約32%果蠅翅膀有水泡，亦符合EBS病徵。篩藥平台建置已完成色素和溶劑DMSO劑量測試，初步顯示Diacerein有助病徵緩解。目前將擴大統計不同溫度對 EBS果蠅死亡率、水泡發生率和角蛋白積聚形成比例。希望以本研究建立的果蠅EBS疾病模型與篩藥平台，能為罕見遺傳疾病療程開發奠定基礎。
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本研究聚焦於籃球員的慣用動作分析，透過深度學習技術開發了一套籃球動作分析系統，旨在準確分析籃球員在籃球運動中的個人動作特徵來進行動作辨識。我們透過自行蒐集籃球動作的影片，並使用MMAction2這個資源庫來進行動作辨識模型的訓練，將訓練好的動作辨識模型用開發慣用動作分析系統。系統流程首先使用滑動視窗（Sliding Window）的機制將即時拍攝的影像變成有序列的連續影像片段，再即時傳送至進攻動作辨識的深度學習模型中，來辨識出連續影像片段中的動作序列屬於何種特定動作，藉此將多個連續影像片段中的動作序列各自轉換為單一動作單元並依次輸出。最終，系統基於前述單一動作資料進行綜合分析，以統計使用者的籃球慣用動作。此分析系統能為籃球愛好者提供清晰的動作偏好資料，具有提升訓練成效的潛力，同時為籃球技術分析與訓練提供了一個精確的數據分析工具。
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心理韌性的個別差異與心流、生理、認知方面之間關聯
由於心理韌性相關研究中，較缺乏以認知能力正常的普通人做為研究對象，因此本研究希望透過了解心理韌性與生理（血液）、認知（神經心理測驗）、心理（心流、憂鬱程度）在普通人之間的關聯，進而增加對韌性的瞭解。透過心理韌性量表BRS、CDRISC及RSA、心流量表FSS、貝克憂鬱量表BDI、神經心理測驗WMS、WAIS與血液檢驗報告，收集各項數據，並利用t檢定及Pearson correlation，找出具顯著關係者：心理韌性與心流成正相關、與飯前血糖濃度成正相關、與憂鬱程度呈負相關，以及與神經心理測驗呈負相關。然而韌性與血糖、認知間的顯著去除年齡因素後便會消失。
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沙盒類遊戲式學習平台系統伺服器架設節能效率研究：以Minecraft為例
本研究以 Minecraft 為例，探討沙盒類遊戲式學習平台系統伺服器架設的節能效率，旨在透過動態調整伺服器數量降低總CPU使用率，提升伺服器的管理效能和能源使用效率。隨著線上遊戲的普及，伺服器的營運管理變得越來越複雜，如何在滿足玩家需求並同時降低能源消耗成為一個重要議題。本研究將分析伺服器資源使用狀況，特別是在玩家活動量高低波動的情境下，透過管理策略的調整，探討其對節能效率的影響。 研究透過實證數據的收集與回歸分析，建立一套可應用於 Minecraft 伺服器的節能動態調整系統，並探討動態調整的具體效率。研究結果發現隨著玩家人數增加，越接近系統負載上限，節能效果會越來越不明顯，以本次研究的伺服器來講玩家人數到達35人以後就無法再減少伺服器數量。
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非牛頓流體於地下結構中的減震效果與減震裝置探討
The damping action and the effective damping structure of the non Newtonian fluid in the gap between basement wall and diaphragm wall
本研究探討臺灣常見的鋼筋華廈、鋼筋及鋼骨大樓，透過於地下室外牆與連續壁間填入非牛頓流體、牛頓流體及輕黏土，比較建物受震時加速度，發現地下結構中設置非牛頓流體減震裝置較牛頓流體、輕黏土更減震。而模擬器搖晃20-50秒時，非牛頓流體能顯著的減震，超過50秒後，非牛頓流體可能因沉澱而減震效果下降；在100秒後，無減震裝置的建築加速度上升，非牛頓流體再次出現明顯的減震效果；不同重心的建築質量分布導致不同的擴溶現象，使減震效果發生變化；較高的建物因力臂較長，重心高時產生較大的加速度。接著觀察光穿透吉利丁凍的偏折情形，發現受力面與地震方向垂直時，牆面受力明顯；若受力面和搖晃方向不垂直，柱的部分受力大，且觀察到力量有轉移的現象。最後，為建築設計超聲波測距模組，即時監測建築下陷或傾斜情形，以利即時修繕及重建。
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柔性光柵其光學特性與力學分析之研究
The Study of optical properties and stress analyzing of flexible diffraction grating
光柵作為常見的分光元件，應用於許多光學儀器中。然而，傳統光柵彈性較差且硬度較高，限制了其應用範圍。本研究利用具有高彈性和易形變特性的 PDMS 作為柔性光柵的材料，對不同厚度和彎曲程度的光柵進行一系列測試。為了探討厚度和彎曲曲率對繞射效果的影響，進行了不同厚度柔性光柵的繞射點分析實驗。實驗結果顯示，增加柔性光柵的厚度會提升其彎曲時第一亮紋的變化率；相反，減少厚度則會降低該變化率。隨後的研究進一步探討不同施力方式是否會影響柔性光柵的分光效果。通過拉伸和壓縮光柵，發現拉伸會使光柵的軌距變大，而壓縮則會使軌距變小。此外，研究還探討了利用 PDMS 複製類似光柵的結構是否具有分光效果。實驗結果顯示，複製的指紋確實展現了類似特性，期望未來能夠將這些特性實際應用於相關領域。
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The Effects of Background Color on Color Preference
探討不同背景顏色對色彩偏好的影響
色彩偏好影響生活的許多決策，對於背景對色彩偏好的影響，現行兩個色覺理論(對比理論與生態價理論)有不同的解釋，本研究以高中生為對象，旨在探討背景對色彩偏好影響與支持理論，並提出運用方向。 之前色彩定量方式缺乏對敏感度與視錐細胞的考量，本研究發展以中性灰為基礎對不同色彩的定量方法，並以此進行色彩偏好測試。實驗結果發現：顏色偏好會受到背景影響(支持對比理論)，背景對各色彩具不同影響力，偏黃偏綠顏色受背景影響較大；綠色與藍色背景提升偏黃與偏綠之顏色偏好而紅色背景則會下降(支持生態價理論)，背景亮度不影響顏色偏好。期望研究結果有助於青少年環境與產品設計配色參考，並對未來背景影響顏色的神經機制研究提供基礎。
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本研究探討聲音共振引起腔體開口處氣流噴出的現象。實驗通過揚聲器播放聲音，使固定的錐形瓶產生共振，並改變聲音頻率、聲音強度及腔體參數（體積、瓶口截面積、瓶頸長度）分析氣流的形成原理與機制。腔體非共振情況下，腔體內外氣壓的振幅差較小，且存在相位差，此時開口處並未測得氣流；而在共振時，腔體內氣壓振幅顯著增加，導致開口處出現氣流且流速達到峰值。而流速峰值頻率與腔體幾何參數的關係符合修正後的亥姆霍茲共振公式，其中瓶頸有效長度應為L+1.45D。此外，氣流形態受衝程比L/D影響，當衝程比小於0.1時，氣體噴出後容易被重新吸回腔體，無法形成噴流；而衝程比大於0.4時，噴出氣流形成穩定的不連續渦流環，即合成噴流；在0.1至0.4之間時，氣流形態處於過渡狀態。本研究為聲能轉動能方面提供新的研究途徑，並有進階研究的可能性。
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影像辨識 在 智慧運輸系統 的應用 自動跟隨
本研究旨在開發一款能自動跟隨人的AI智慧運輸車，應用在 醫院、商場等環境，能減輕工作人員的負擔。本系統融合YOLOv8影像辨識技術和物聯網，使運輸車具備跟隨人體的能力。該系統通過物聯網，將車上攝影機接收的影像傳送至電腦，進行即時運算，不必在車上配備高階的微型電腦或GPU以降低成本。使用YOLOv8模型辨識人體與手勢，以arduino ESP32開發板作為主控單元控制減速馬達，使運輸車能自動跟隨人員。本研究不像傳統自動導引車（AGV），因為依賴固定路徑，而無法用在多變的場景，且不適合與人協同工作。將本系統應用於醫療院所或零售業商場等 ，經常出現 變障礙物的場所時，能與人員配合執行任務，例如當作病人的點滴架、輔助護理師工作的醫務車，以及賣場中協助工作人員上貨的籠車，能有效降低勞力負擔。
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基於高效可更新神經網絡的西洋棋人工智慧應用於嵌入式對弈棋盤
本研究以西洋棋為切入點，採用磁簧開關陣列來偵測棋子位置，並在設計中加入二極體以防止Ghosting效應，進而開發出一款以Arduino Uno開發板為基礎的智慧對弈棋盤。棋盤底部配備RGB LED燈，以便為使用者提供落子提示，並根據不同的落子類型呈現不同的燈光效果。 我們成功地透過簡潔的設計與高效的運算性能，實現了一個能夠識別棋手落子的智慧對弈棋盤，並能根據國際西洋棋規則提供正確的移動提示，讓完全沒有基礎的初學者也能在遊戲中學習並掌握西洋棋的所有規則。此外，我們還引入了基於Minimax演算法的輕量化AI和基於高效可更新神經網絡(NNUE)AI，並探討兩者之間的性能差異，從而使該智慧棋盤在節省運算資源的同時，可以在不連接電腦的前提下，具備一定的棋力，以支持棋手的技能提升與訓練。
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以底棲魚生物放大效應探討邊緣海區域性汞汙染Marginal Sea Regional Mercury Pollution Revealed by Biomagnification Effects in Demersal Fish
海洋中有許多重金屬汙染，其中汞元素因為濃度低很容易被忽略，但卻容易經由飲食進入人體，造成嚴重傷害。也因其濃度低不易被測量，現今也少有海洋中汞汙染的完整資料。然而，在生物體中汞濃度會因生物累積及放大作用而較海水的濃度來得高，故本研究利用魚體汞累積速率（MAR）當作追蹤海洋污染之生物指摽，此方法將魚體總汞濃度除以年齡得到的汞累積速率，以去除生長時間的影響因素。 本研究利用習性不常移動之底棲魚種之MAR，分析與生物放大作用相關的掠食階級（Trophic Levels）之相關趨勢，經過篩選，研究分析了31篇過去於大西洋、太平洋及地中海採樣的文獻，將其中資料整理成趨勢圖，比較各區域汙染程度，發現各區的汙染程度呈現差異，同時提供觀測區域海汞汙染的新方法。
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