Medication errors in patients are a global problem. They can negatively affect patients and be costly for hospitals and medical clinics. In 2021, a 28-year-old man with heart problems was admitted to a hospital in Porto Alegre. Due to a pharmacy error and insufficient monitoring in the administration, he received a dose 10 times higher than prescribed. This caused serious and probably irreversible damage to the patient. Reading the news and following the case in the media has encouraged research in scientific databases, searching for information and data on medication errors, as well as emerging technologies to reduce the occurrence of adverse medication events. Based on the findings of an English study that proved that errors occur at the drug prescription stage, the first stage of this research focused on drug dosage errors. The aim of this study is to develop an application based on artificial intelligence that can recognise these errors and help prevent them. The application uses a neural network to analyse prescriptions and warn of possible cases of incorrect dosage. The computer program was developed using a neural network and the drug dosage error recognition system using Python and Keras. The system was trained with 10 drugs and correct and incorrect dosage cases. A graphical interface was created to input and display new case data. Neural networks with different configurations were tested to obtain high accuracy with the training and validation data. A confusion matrix was used to assess the accuracy of the network for cases not used for training. The accuracy was approximately 96%, but problems were found in certain intervals. The errors are due to the need for more training, higher processing capacity and a cloud server. The results of the first stage of the research indicate the feasibility of using a neural network to recognise medication dosage errors and thus preventing the associated risks. Such a method could prevent cases like the one in Porto Alegre. Future studies could incorporate more types of drugs, allergies, drug interactions, pre-existing illnesses and other relevant factors into the system.

為了做出失速倒轉返回的特技飛機，發現發射力量與角度和機身結構都有所互相關係。依據失速最大高度、失速水平距離、返回水平距離，發射角度0度時，可選擇87型；發射角度10度時，則可選擇86型；而設定其他飛行目的則可以發射角越大，倒轉返回百分距比與失速高度越大作為操作參考。重心調整上，13mm長尾夾（1.20g）夾在機頭最前端最為合適 。 風洞試驗方面，88型達最大仰角時間最短，翼刀與翼尖小翼不同傾斜角度形狀，最大仰角約在30度左右，推測飛機形態是受風產生升力的主要影響因素。失速倒轉返回飛行修正方面，86流線型可以提高發射角度與水平高度進行。而87與88寬廣型以水平高度，延長升力達最大值的時間為原則。

本實驗主要探討光纖性質及其生活應用。首先，本組測量所使用的光纖規格，接著改變不同變因，以測量損耗值來推斷光如何在光纖中傳輸。實驗後發現光纖越長，因吸收及微彎損耗，損耗值越大，而光纖彎曲角度越大、半徑越小、次數越多皆會因巨觀彎曲而造成損耗值增加；光纖上彎曲位置則是因全內反射、入射角度等造成越靠近入光處彎曲，損耗值越大；溫度對損耗值沒有太大的影響；波長越大則損耗值越大；而入射角度大於最大可接受角10°後，損耗值隨入射角度增加而增加。本組也將光纖用於製作一些照明裝置。一、用集光裝置來聚集光線，並用光纖將陽光導進室內來達到最小閱讀照明亮度的照明系統，二、只使用纖芯以用來製作安全照明裝置和條狀強光照明。

塑膠垃圾汙染日益嚴重，為了替環境盡一份心力，我們決定研究芒草膜。使用洋菜 凍脫水製成芒草膜，在混入芒草草席，再進行拉力、吸水和燃燒能力物理測試及土壤掩埋分解測試。發現自製芒草膜可以達到一定方便性；經土壤掩埋一個月後即可完全分解。 我們依據自製芒草膜各種特性考量，選出最佳比例：煮30分鐘芒草+洋菜溶液芒草膜用手繩編法三條將其製成塑膠袋，證實自製芒草膜可以達到一定程度的功能和便利性，燃燒後可大幅減少灰燼剩餘質量；經土壤掩埋後亦可在自然環境下完全分解，達環保目的。

本研究主要探討【自製液滴摩擦發電模組】最佳設置條件，並設計【晴雨轉換系統】，不僅開發新綠能 ，也能節省面積讓兩種發電系統並行。 我們用方便取得的材料自製【液滴摩擦發電模組】；設計【可控式液滴滴落系統】模擬液滴落下；利用示波器收集大量數據並制定測量標準及方法。 研究發現【液滴摩擦發電模組】在以下條件有最佳效果：(1)和水平面夾角70度(2)液滴直徑越大、數量越多、導電度越小(3)滴落高度、頻率越高(4)液滴不能重複利用(5)多組並聯(6)發電模組寬度適當。 除了自製【滴雨盆】模擬下雨，也在戶外實測，結果【晴雨轉換系統】正常運作，能發電讓5個LED燈同時閃爍；幫1μF/50V的電容充電，60秒達到23V，雨水真的滴滴都能發電！

玩昆托遊戲時，如能在給定九宮格中以符合要求條件(連塊數量)方式合成目標值，就可破關。依據排列可知固定九宮格數字下，共120個昆托九宮格。透過翻轉與比較，只需討論其中6個昆托九宮格，其他情況相同。 我們先以不同連塊放入固定九宮格中找到目標值公式。接著在改變數字位置的方式下，將6個昆托九宮格形成循環，分別為九宮格1到6。我們發現只要根據九宮格1的5種數字結合規律，就可以推論出其他5個九宮格目標值分布的情況，並找到昆托目標值的集合種類，進而推出另外4個不同的循環，找出30個昆托九宮格的連結關係。另外，從九連塊目標值公式延伸發現只需要變數集合與紀錄矩陣，可快速記下產生目標值公式。

本研究主要是以樂高EV3為核心，設計「車炮合一」可遙控的移動載具發射器，並適合應用於寵物互動。我的設計最大特點是透過自製的發射機構，在零食發射系統中可發射10發以上的狗零食，玩具球發射系統最多可發射五球，這些發射的落點集中，力道不強，所以不會對寵物造成傷害，而彈跳的軌跡與次數，均能增加寵物狗的吸引力與趣味。另外機體功能的改良：履帶能適用於多種不同的室內鋪地，與寵物互動不受限制；AI功能中的超聲波智能避障距離20公分內不會碰觸到障礙物也不會對寵物有影響，範圍限制可保障機體，不會有損壞的危險。最後經過與寵物狗實測，發現小狗對本機器播出的語音會有反應，發射出的零食會啃咬，投擲出的小球也會追著玩耍。

利用OSEP平台寫Scratch程式，完成學校導覽員的功能，以及幸福教室的心理話信箱，還有建立學生之間可以互傳訊息的語音系統。

本作品的特色是以Arduino撰寫程式，透過介面電路將晶片的小電壓轉換成大電壓來控制自製的大型七段顯示器輸出，全部顯示器以掃描技術呈現，平均消耗功率約2~3W，與市場上常見的器材約20W~30W相比是一台極省電的電子計分板，計時基準時脈電路使用開發板上的16 MHz石英震盪器進行設計，實測誤差值低於1%，使用在球場上可以提升賽事品質，體育課的分組活動或校內班際球賽都能獲得如同職業賽事般的競賽氛圍。

本研究探討喇叭共振腔的波導形狀，對聲音傳播距離、響度和音色造成的影響，我們依斜率變化自製窄頸、橢圓、三角喇叭共振腔進行探究，成功發現形狀影響聲音表現背後的物理關聯。研究結果如下： 1.喇叭狀設計會引導聲波能量更順暢往出口集中傳播，也會改變諧波數量造成音色變化。 2.窄頸喇叭響度增強效果最好，聲音傳最遠。 3.三角喇叭在中低音諧波太多，易產生雜音。 4.喇叭邊界的形狀會決定空氣對流速度，窄頸喇叭空氣流動最慢反而響度最高。 5.聲波遇到喇叭邊界後，產生的干涉會影響傳播距離與範圍：窄頸喇叭能量集中於中央軸線 ，傳播遠，具指向性；三角喇叭兼顧傳播範圍和強度；橢圓喇叭能量均勻散佈腔體，傳播範圍最廣但強度不足。

本研究以對偶圖的性質，取代以往著重點或邊數量的方法，探討平面圖中漢米爾頓迴圈的存在性。我們設計一套定理，判斷對偶圖對應之原圖是否存在漢米爾頓迴圈，並提出「T 搜索」，有效降低電腦計算的時間複雜度。此外，我們建立多項化簡定理，能在不影響迴圈存在與否的前提下，透過邊、點的替換與收縮，或圖的結構分解來簡化圖形。研究中也討論 Herschel Graph 與 Tutte’s Graph，並提出當圖中出現特定結構時，原圖不具漢米爾頓迴圈的判別條件。最後，成果可用於構造具漢米爾頓迴圈平面圖之對偶圖，並期望數學方法推導出無漢米爾頓迴圈的平面圖，或用電腦窮舉所有無漢米爾頓迴圈平面圖之對偶圖，以便延伸討論。

福壽螺為水田常見害蟲，繁殖力強且啃食性高，對農作生長造成威脅。掌握其行為與生理特性，有助於發展兼具環保與效率的防治策略。研究指出，牠們在25.0~30.0°C間最活躍，15.1°C則行動受限；偏好水下覓食，降低水位與於出入口投放雜草、葉菜可分散覓食壓力。福壽螺對腥味具排斥性，遇危險會釋放費洛蒙警示同伴，且對震動高度敏感，水波干擾可抑制其活動力。繁殖方面，牠們偏好於粉紅色瓦楞板產卵，覆蓋保鮮膜有助於集中清除。其卵含蝦紅素與膠原蛋白，具生技應用潛力。綜合水溫、水位、誘餌、震動與產卵控制等策略，可有效降低啃食率、提高稻苗存活，有助推動永續農業與生物多樣性保育。