這份研究探討利用正三角形旋轉吸管構成的離心泵抽水的現象。我利用電鑽固定此三角形結構，使其部分浸入水中並定速旋轉。我們發現在吸管的管徑-旋轉半徑比大於一定值時，水流因無法穩定地充滿整個吸管，離心泵中的水流將會穩定的僅占據吸管的一部分。我測量「吸管的幾何參數和旋轉角速率」對「抽水流率」的關係；以及「旋轉角速率」對「抽水流速」的關係，並以穩層流下的流體力學模型(白努力方程式在旋轉座標系中的修正+流體力學穩定性分析)加以解釋，在不使用數值模擬的情況下方了解了此未滿水模態的水流情形。

本研究分為兩階段實驗，實驗一欲探討改變氣壓與溫度對瓶中模擬造雲的影響。利用鹵素燈控制環境溫度、以打氣機改變瓶內氣壓，以光感應器測量光線穿過模擬雲氣的照度變化，探討模擬造雲的光學厚度變化。研究結果發現，氣壓較大和溫度較高時，產出模擬雲氣較多。以實驗數據提出經驗式，其中以改變氣壓對光照度下降之經驗式有最佳擬合結果。本研究提出之模型經驗證，最佳可得6.91%之誤差。 實驗二則在瓶中模擬金星大氣，改變氣壓和溫度，觀察模擬雲氣的變化。研究結果發現模擬金星大氣產生之雲氣較地球大氣多，且氣壓越高、模擬雲氣較多，在剔除極端值後，經驗公式之R2值可達0.99；而氣溫越高、模擬雲氣較少。實驗二之模型驗證結果佳，誤差為0.46至22.34%。

本研究主要在探討不同反應條件對於銅氨纖維合成的影響，透過改變不同的因素(如：纖維來源、銅來源、銅氨纖維混合液注射方式以及濕式紡絲液濃度等)作為操作變因，模擬在工業操作中各組件的運作過程，探討變因對於銅氨纖維的生成、纖維表面平整度與拉伸強度的變化。本研究顯示纖維素的種類會對銅氨纖維 成型造成影響，選用不同的銅原子來源會影響銅氨錯離子的生成進而影響纖維的生成，所使用的濕式紡絲成形液濃度也會對銅氨纖維成型有所影響。

隨著高齡化社會來臨，長者夜間跌倒事故頻傳，居家安全成為急需解決的問題。本研究提出一套以深度學習與影像處理技術為核心的智慧監測系統，重點為夜間跌倒事件的即時辨識與預警。系統運用OpenCV進行影像增強，改善夜間低光環境下的影像品質，再以深度學習模型Ultralytics YOLO11進行精準的跌倒偵測，達成即時通報與警示。此外，整合臥床偵測、夜間燈條引導與浴室進出監控，提供全方位居家安全防護。所有檢測數據即時記錄至Web Server（HTML、JavaScript、CSS、Flask、MySQL架構），供遠端監控與數據分析。經實驗證明，本系統能準確辨識夜間跌倒事件，有效減少長者夜間意外事故發生，對高齡社會居家安全具重要貢獻。

A custom Local Positioning System designed for applications in supply chain logistics, inventory tracking, collision avoidance, and precision systems. Responsive UI allows for real-time management and dynamic parameter adjustments.

台灣地震次數頻繁，除了地震帶來的自然災害以外，地震也會造成生物的心理焦慮及恐懼。斑馬魚是一種群居動物，可以表現群聚、侵略、恐懼、焦慮或是警戒等行為，因此斑馬魚的行為表現是分析社交行為的理想實驗模型。本研究目的為探討斑馬魚的社交行為是否會受地震之影響，藉由模擬地震的發生來觀察斑馬魚社交行為的變化。在斑馬魚潛水實驗(Novel tank diving test)發現在模擬地震強度 4.5 級的晃動後斑馬魚待在上層水域的時間下降；鏡像啄食實驗(Mirror fighting test)中則發現處理組的魚經由模擬地震強度 4.5 級的晃動後攻擊次數和打鬥週期皆顯著上升；而在社交偏好實驗(Social Preference test)中發現經過模擬地震 4.5 級晃動後的斑馬魚將會更傾向於靠近其他熟悉的個體。斑馬魚在地震來臨時會感到不安和焦慮造成其警戒心上升進而提升其攻擊慾望，也會更傾向靠近熟悉的同類維持安全感。

桌球機器人技術長期以來一直受到技術和成本挑戰的制約，限制 了其廣泛應用。深度學習和自動化技術的發展提供了新機會，特別是 長短時記憶（LSTM）模型的應用，可有效強化桌球軌跡時域資訊預測結果，並同時減少硬件要求，提高成本效益。 此研究強調軟體創新，透過程式控制與機器視覺，達到多目標辨識與硬體協作之功用，同時使用易得之零部件構建硬體，進而降低成本。不僅如此，本研究亦克服多個技術挑戰，包括相機校正、空間定位、乒乓球追蹤、模型訓練、機器人控制等相關議題，並在最後完成建造低成本桌球協作機器人，從而達到技術突破與實務應用之可行性， 為機器人技術在娛樂、體育等領域帶來新發展潛能。總結而言，本研究透過深度學習和自動化技術之應用，為該領域帶來學術和實際創新價值，開創未來之嶄新發展可行性，並提供實務應用創新展現。

當水滴碰撞親疏交錯界面，直線、弧線及螺線親疏線條決定了水滴鋪展收縮的對稱形態與受力，研究發現水滴有分割、彈跳、移動、旋轉等多樣化運動現象，接著以此基礎提出「水滴移動猜想」並且驗證成功：水滴置於繪有親水弧線道的疏水振動平板上，會因為持續的不對稱鋪展收縮產生了振動-移動現象，且和水滴大小、振幅頻率、親疏線型、平板材質、張力黏度、角度…有關。本研究亦嘗試控制水滴使其產生繞圓周、直角過彎、爬坡下坡等現象，更測試出「懸吊」水滴的振動-移動。最後，針對其形態、受力加以分析，提出模型予以解釋。

本研究探討將AI技術應用於小行星辨識的可行性，並與傳統影像處理方法進行比較。初期使用專家提供的觀測資料，每天針對同一區域拍攝4張照片，並與傳統OpenCV差分結合霍夫轉換等方法進行比較。雖然AI模型具備較佳辨識能力，但對於亮度較低或移動速度較慢的小行星，仍易錯失目標。為提升模型表現，我們採用「連續拍攝疊圖模式」作為改進策略，透過短時間內連續拍攝影像以及影像疊合處理，並加入高通濾波、高斯模糊等機制，進一步強化小行星的移動痕跡與整體影像清晰度。訓練結果顯示，mAP@0.5有效提升至85%、精確率高達90%、召回率亦提升至75%。此外，我們的實驗成果也可作為未來有意導入AI技術從事小行星搜尋任務的機構或團隊在設計拍攝計劃時的重要參考依據。

此研究探討正多面體(柏拉圖立體)再進行截角(truncation)和截半(rectified)的情況下，觀察其所形成的截角截半後的圖形變化，即其中一種阿基米德多面體的生成方式，並利用Geogebra電腦軟體模擬繪製，藉此來協助我們觀察並計算截角截半後的圖形周長及表面積，並分析其前後圖形比例之關係。

本研究中所提到的「真心」即為三角百科中的Kimberling center 𝑋174，Wabash center 為三角百科中的Kimberling center 𝑋364。我們從Wabash center 的作圖法，延伸出真心的概念，並定義了真心三角形。在本研究中，我們對於真心三角形、旁邊三角形、旁心三角形及其內切圓、外接圓進行研究，發現這些三角形有相似關係，其各心間則存在共點、共線、共圓等性質。同時我們也找出了真心的barycentric coordinates，並以此作為基礎，提出真心之幾何作圖法。

為了解蟲菌穴分布特性與影響因素，我們以四十種木本植物為研究對象，先觀察各種葉片是否有蟲菌穴及數量多寡、歸納出六種類型、確認內部構造，並確認穴居生物以螨類為主；再分析親緣關係、不同脈型的影響；最後探討不同葉片大小、樹冠層高度及內外層、葉片成熟度等因素對蟲菌穴數量及型態的影響。結果發現，並非所有木本植物有蟲菌穴，脈型的影響較親緣關係明顯。平行脈都沒有蟲菌穴；側脈有較多分岔，蟲菌穴數也較多。種間葉片面積大小與蟲菌穴數無明顯相關。但小葉欖仁和茄苳的主脈長度與蟲菌穴數量皆呈顯著正相關。樹冠層越高、越外側，則蟲菌穴數越少。茄苳幼與成葉的蟲菌穴數也有顯著差異。茄苳葉在不同時期及不同部位的蟲菌穴型態都不相同。