Vitas is a combination of binaural beats (BB) with background white noise (ASMR) as accompanying music without reducing the quality of brain stimulation and is able to stimulate the left and right brain while synchronizing brain waves so that it can be used as a media for coping with stress for Gen Z students. To find out the effect Vitas in reducing stress levels, research was conducted on high school students belonging to Gen Z. This research aims to measure the stress index of students belonging to Gen Z, then find the effect of the combination of binaural beats (BB) and ASMR on students'stress levels, and finding the best audio combination to reduce stress levels as a coping mechanism. This research uses a quantitative approach with a quasi-experimental design using a one group pre-test-post-test design scheme. The sample in this study consisted of 105 students who were divided into seven treatment groups to listen to a combination of BB and ASMR with different bandwidths. Stress levels were measured using the DASS 42 stress section questionnaire which has been tested for reliability and validity. The results of the student stress index were 16.26 in the mild stress category. There was a significant difference between the negative group, the alpha + ASMR group and the positive group with a T-Paired test result of less than 0.05. Based on the results of the Post Hoc LSD test, it was found that the combination of binaural beats alpha (12hz) + ASMR was the best combination for reducing stress in students.These findings were developed into a digital therapy application product called "Vitas" as an alternative media for coping with stress for Gen Z.

以台灣常見的植物”苧麻”所製之纖維線作為線微流體應用，開發出低成本、操作便利、量測信度高的工廠汙染物濃度判斷用模組。以線微流體進行了 鉛離子、銅離子、硫氰根、磷酸根，亞甲藍及剛果紅的濃度量測。這些經常於 工業製程上或是紡織業所產生的汙染源，透過線微流體分析，檢測濃度最高可 由 2.0g/L 到最低 0.4g/L，且獲得判定係數(R2)達 0.98 以上完整的檢量線，該模組可以進行相當準確的汙染源濃度檢測。此外，本研究也探討苧麻線微流體 在不同的待測物上所呈現的各種數值回歸。除了有線性回歸之外，亦發現也有 對數回歸。透過黏度的實驗，來探討微流體濃度與層析長度之間的關聯性，可 快速建立待測物檢測檢量線是否存在的方法。

本研究利用高筋和中筋麵粉調配水粉比為0.8~1.1的水調麵糊，透過單位面積麵糊黏手的重量、流速、斷裂時的臨界質量及斷裂點的回縮實驗，探討水調麵糊的流變性及對抹皮潤餅製作的影響，並嘗試以海藻酸鈉來改變麵糊流變性，調出適合新手製作的抹皮麵糊。實驗結果以中筋麵粉水比1的麵糊黏手性、流速適當，麵筋強度不會造成麵糊回縮，加熱凝膠化的餅皮厚薄、彈力及耐水程度與市售餅皮接近。水粉比1.1的中筋水調麵糊加入0.2%的海藻酸鈉，做出的潤餅皮彈性最好，捲料時比較不容易破裂。水粉比1.1的高筋水調麵糊加入0.2%的海藻酸鈉，做出的潤餅皮耐水性最好，包捲高水分的食材較不容易浸溼露餡。

近年來，癌症患者或因為其他特別的因素所導致的脫髮人群逐漸增加，因此假髮的製作材料需求，隨之提高。本研究即針對此問題，以及假髮所需具備的耐熱性、耐拉扯性、染色難易度等性質，透過生物材料(細菌纖維素)作為製作假髮的替代選擇，以解決現有假髮之透氣性差、製作成本及天然人髮供應的限制等問題。實驗過程探討將細菌纖維素進行改質，經有機矽(聚二甲基矽氧烷)表面處理後之耐熱性、耐拉扯之機械強度等性質；以及植物染料與市售染膏的染色效果，作為自然外觀的評估。研究結果顯示，以細菌纖維素作為假髮製作的新型天然材料具備低成本、易染色、良好的耐熱及耐拉扯特性。

n個圓圈以一維排列所構成圖形中，若指定當中一圓圈塗色時，其左右相鄰圓圈各有1/2機率被塗色，欲求出使得該圖形之指定塗色次數的期望值達最小之最優化塗色方法。本研究共探討了n個圓圈之「直線排列」、「環狀排列」與n個圓圈及m個圓圈之「環狀結合直線排列」等三種圖形。

本研究以排列組合的矩形表格塗色問題為出發點：「k種顏色，m × n的矩形棋盤方格，將上的每一格塗一個顏色，要求任意相鄰兩格顏色不能相同，共有幾種塗色方法？」首先，從1 × n、2 × n表格開始研究，接著往上延伸至3 × n。面臨複雜度的增加時，我們提出新的分類方式，考量各種情況，推導出遞迴關係式後，再以矩陣對角化的方式推導出3 × n塗色公式的一般式。在研究4 × n表格的塗色公式時，我們提出以「行」為單位的分類法來推導其塗色方法數公式，再以矩陣的形式呈現。後續透過觀察原有矩形表格分類，延伸探討頭尾相接的環形表格，推導出1 × n 和2 × n的環形表格塗色方法數公式。

本研究透過整合環境部空品測站與智慧城鄉微型感測器的資料，輔以Python及R語言進行大數據整理與統計分析，並搭配QGIS空間分析工具，深入研究高屏地區冬季空氣品質惡劣的原因，並剖析2025年三場空汙事件的時空變化與擴散機制。結果顯示，高屏地區近年整體汙染雖有改善，但仍存在著區域差異與季節差異。冬季時，受東北季風與地形影響水平擴散不佳，再加上低混合層與逆溫現象導致垂直對流缺乏，汙染物容易滯留。分析發現，高屏地區測站的溫度、降雨日數與PM2.5有著高度負相關。本文透過感測器資料的逐時空間分布圖，搭配風向與地形影響，說明汙染物如何透過環境風場與海陸風的傳輸機制累積於高屏地區下風處且難以擴散，導致「潮州延遲」效應的發生。

本研究探討O2、CO2與溫度等因子的變化對大刀屬螳螂(Tenodera)生存之影響，以下研究簡稱大刀螳螂。結果一：7種野生環境O2最低平均19.79%、CO2最高438.57ppm，全罩環境CO2濃度平均最高1200ppm，且不吃不喝下平均存活了43天。當低O2平均在8.2%、CO2濃度6496ppm時，雄蟲呼吸速率增快經過6.47小時昏迷，最快0.48小時甦醒。結果二：8種不同環境溫度與行為，首度證實之前從未被證實過大刀螳螂體溫總平均高於環境2.79°C。第9種溫度實驗發現在40°C時，體溫總平均竟高於環境6.97°C，平均3分鐘死亡。

「在格狀平面中用矩形以互不重疊的方式鋪滿(2D rectangle tiling problem)」為一NP-complete問題(Dani`ele Beauquier et al ,1995)，目前多項式時間只能求出盡可能覆蓋最大面積的近似解。本研究所創的階梯演算法 stair algorithm 透過改變動態規劃紀錄狀態的方式，使狀態數大幅減少，進而改善求準確解的時間複雜度，也成功證明此演算法的正確性。本研究的演算法可被應用於平行計算中的負載平衡、積體電路設計等方面。隨後，本研究寫了一個互動展示品清楚呈現此演算法的功能。且以階梯演算法成功檢驗並比較 RTILE PROBLEM 的 7/3-approximation algorithm (Krzysztof Lorys and Katarzyna E. Paluch,2000 [4]) 與 11/5-approximation algorithm (Piotr Berman et al,2001[7])進行比較與分析。

本研究中，我們對模型逆向攻擊在語音辨識系統中的影響及風險進行深入分析。隨著Siri、Google Home等智能助理設備在日常生活中的廣泛使用，其語者辨識系統的安全隱患引起了我們的注意。本研究目的在於深入理解模型逆向攻擊的運作機制，並探討其對語音辨識系統的攻擊效果。我們透過實施多樣化的攻擊策略，對不同的模型架構和數據處理方法進行了評估，並對人聲與非人聲的數據集進行了攻擊效果的比較。此外，我們亦實現了基於差分隱私的防禦算法，在多數模型架構下達到接近50%的防禦效果，顯著提高攻擊代價。研究整體揭示了語音辨識系統在面對模型逆向攻擊時的脆弱性，並藉由實驗分析推論出可能的防禦策略，期待能通過策略來增強模型的安全性。

隨著網路技術不斷的進步，意見和情感分析逐漸成為人們日常生活中的一部分。儘管如此，目前人們缺乏一個方便且快速的情緒分析模型，供廣大大眾使用。 本研究旨在提供人們一個緩解憂鬱情緒的管道——當人們輸入一個需要被安慰的情境時，我們的系統將輸出安慰語句，以緩解該使用者之憂鬱情緒，達到安慰效果。為此，本研究訓練了BERT model以及 LLaMA model。BERT model能判斷使用者輸入的語句是否為需安慰語句。而LLaMA model則作為安慰語句之生成模型，以達到安慰之效果。

超音波已廣泛用於奈米粒子的製備，然可聽聞音對奈米粒子製備的影響卻少有研究。本研究以簡易喇叭裝置產生可聽聞音並在溶液表面產生法拉第波及內部流動，來輔助製備奈米鎳。法拉第波是一種表面非線性駐波，透過調整容器形狀、振動頻率等，可產生不同波形。本研究嘗試在法拉第波輔助下，以化學還原法及電沉積法製備出不同性質的奈米粒子。SEM量測並比較無輔助、法拉第波輔助、超音波輔助製備出的奈米鎳的形貌、分布的差異。並將其應用於有機物(即剛果紅、亞甲藍、4-硝基苯酚、2-硝基苯酚)之催化還原。而由SEM量測、催化還原結果及理論模擬反應熱可知，法拉第波確實能夠改善奈米鎳的粒徑大小、分散性、對氫的吸附能力及催化還原能力。