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Analyzing Glucose Metabolism Connectivity in Huntington's Disease Using Dynamic Glucose-Enhanced MRI in zQ175 and R6/2 KI Mouse Models
亨丁頓舞蹈症為與認知功能障礙密切相關的神經退行性疾病。本研究首次應用動態葡萄糖強化磁振造影（DGE MRI）以了解葡萄糖代謝作為亨丁頓舞蹈症神經影像生物標記的可行性，以分析大腦中不同區域之間的代謝關係。 本研究對腦區間葡萄糖代謝關聯性進行分析，並針對訊號進行自動化分群，觀察特定訊號樣態之特徵。於zQ175 KI和R6/2 KI小鼠中不同的連接性變化模式中，發現紋狀體和齒狀回之間葡萄糖代謝連接性具顯著變化，與已知病理一致，顯示DGE MRI作為臨床生物標記之潛力，以利及時診斷和監測該疾病。 這項開創性的研究探索了使用DGE MRI作為亨丁頓舞蹈症影像標記可行性，並詳細分析腦區間葡萄糖代謝相關性，不僅進一步對該疾病之病理更加深入了解，同時提高早期診斷、疾病監測和精準醫療應用發展，說明可能有針對代謝紊亂的潛在治療策略。
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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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探討粒線體蛋白質GATD3A的結構、功能以及去糖化機制
GATD3A 是粒線體中的蛋白質，被推測可能具有「去糖化」的能力，能移除AGEs。糖尿病、帕金森氏症、阿茲海默症皆與人體中過高濃度的AGEs有關，因此GATD3A具有相當高的研究價值。 本研究探索GATD3A(麩醯胺酸轉移酶樣1 類結構域 3A)，經基因合成與蛋白表現後，大量製備蛋白質並探討其結構與功能。目前已得到蛋白質最佳製備環境、成功培養出蛋白質晶體，進行了結構分析，了解其結構、保守性、親水性及電性等，對於酵素適合反應的溫度、pH值也有初步了解。未來也會利用酵素動力學計算酵素活性、並製備糖化蛋白質，進行去糖化測試，探討 GATD3A 是否具有臨床運用於糖尿病患者之糖化血紅素去糖化的可能性。
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3-氨基苯硼酸修飾的奈米纖維素與二硫化物交聯製成的核酸奈米水膠在抗癌藥物載體的應用
為了改善癌症藥物載體的標靶性，3-氨基苯硼酸與二硫化物同時拿來修飾天然材料奈米纖維素和植物核酸。3-氨基苯硼酸可以和高度表現唾液酸的癌細胞結合，二硫化物可以被癌細胞內高度表現的穀胱甘肽切斷雙硫鍵而釋放藥物。利用油包水的乳化方式，將化療藥物包覆。這些雜合奈米膠粒徑界於 100 到 150 奈米之間，是帶負電的球狀構造。高濃度(2 毫克/毫升)的奈米膠對正常細胞的毒性很低。3-氨基苯硼酸修飾的組別可以誘發更多的癌細胞死亡，而且比二硫化物的標靶效果更好。具有 3-氨基苯硼酸修飾的組別可以促進更多的癌細胞吸收化療藥物，以及被細胞核染劑染上螢光。本研究提供標靶性藥物載體在癌症治療一個替代的方式。
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蘭科植物的種⼦細微如沙塵然⽽胚發育不完全，亦無胚乳。在⾃然條件下，蘭科植物需仰賴菌根真菌⽅能順利完成其⽣活史。本研究欲探討綬草(Spiranthes sinensis)與根部共生真菌（root-originated mycorrhizal fungi）的關係，將實驗分為四個部分，一為觀察綬草根部、種⼦和共生真菌。二為探討綬草的根部共生菌種。三為測試共生菌絲與萌發所需物質的關係。四為探討共生真菌與綬草萌發的關係。結果發現綬草的根部共生菌種類會受環境影響，並且綬草根部的真菌種類不少，其中包含角擔菌Ceratobasidiaceae、膠膜菌Tulasnellaceae、傘菌科agaricomycetidae等，且能分解環境中的澱粉與蛋白質。
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本研究探討了利用生成式人工智慧技術為漫畫創作帶來新可能性。在當今競爭激烈的漫畫產業中，創作者們需要不斷創新以吸引觀眾，而創作引人入勝的漫畫需要豐富的想像力和劇情結構。本研究希望能協助創作者製作草稿，並探索與AI當朋友的新型創作模式。在生成方面，提出了將漫畫劇情提取、劇情預測以及圖片生成三個步驟的生成流程，並使用了多種模型和技術，如 YOLO模型用於漫畫人臉檢測、文字生成模型用於劇情預測、LoRA技術用於模型微調等，為解決人物生成不連續的問題，我們也提出一種基於特徵提取與融合的解決辦法。本研究提供了一個全面的方案，旨在利用人工智慧技術幫助漫畫創作者創作出簡單的草稿。
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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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本研究欲利用機器學習演算法，透過觀察重力波訊號來判斷黑洞融合訊號的時間。本研究 的數據來源於雷射干涉引力波天文台的開放資料庫，我從中獲取最被廣為認定的64筆原始數據，並生成具有不同黑洞質量與不同訊噪比的模擬信號。我將模擬信號與不同噪聲混合 後，進行強度調整、Q轉換和資料白化等數據處理，並提取資料的統計量，將其用於訓練三種決策樹演算法和兩種迴歸演算法中。最終研究結果顯示，決策樹演算法的判斷能力優於迴歸演算法，以及指出強度差值的標準差是最關鍵的特徵，重要性達全體特徵的27%。 我們的模型在重力波訊號判斷上表現出較高的效率，並成功降低了模型的複雜度，使其更適合實際應用。
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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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開發影像辨識系統應用於離岸流偵測預警
離岸流是海灘安全的重大隱患，台灣有30處海岸經衛星拍攝到離岸流。其發生時間和地點不定，且會迅速將人帶離岸邊，最遠約100公尺。民眾常因掙扎而體力不支，導致溺斃。為減少此類事故，本研究開發了一套離岸流偵測預警系統，構建出準確度超過95%的辨識模型。 因台灣無離岸流圖庫，本研究除國外圖庫，也加入台灣GoOcean等平台的即時影像，以貼合台灣實際狀況。經影像前處理後，共約四萬張圖片和五十部影片用於訓練YOLO v8模型。當偵測到離岸流，即時透過Discord發送警報至救難中心。我們也加入人形辨識功能，若系統同時偵測到人與離岸流，則加強警戒等級，從而提升救援效率。 完成離岸流辨識系統後，我們著手開發預警功能。將辨識模型應用於各地監視器，蒐集更多離岸流資料，再先後使用YOLO v8和Transformer提取生成特徵，預測其發生，以達成預警的功能。
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探討候選基因對角質層與氣孔發育的調控之影響
植物進化成陸生植物的過程中，氣孔和角質層是關鍵特徵。氣孔由保衛細胞調控，負責二氧化碳進入和水分蒸發；角質層則保護植物免受水分流失及環境壓力。調控這些特徵的基因尚不明確。本研究利用全基因組關聯分析（GWAS）探討阿拉伯芥的角質層和氣孔發育。GWAS結果顯示，與角質層厚度相關的基因位於第二條染色體，而與二氧化碳吸收效率相關的基因位於第五條染色體。氣孔導度和水分吸收效率的調控基因可能在第一、三、四條染色體上。角質層變薄時，氣孔密度下降，導致氣孔導度和水分蒸散率上升；而當角質層通透性增加到一定程度時，二氧化碳固定效率達飽和。此外，透過反向遺傳學篩選候選基因，研究特定基因對角質層合成及光合作用效率的影響。突變株分析顯示，抑制控制角質層或氣孔的基因會促進另一性狀的表現，未來可進一步探討自然族群中相關基因的功能。
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以智慧型高親水薄膜提升汗液感測靈敏度
Enhancing Sweat Sensing Sensitivity with
SmartHydrophilic Thin Films
本研究主要是以晶片和織布進行結合，以電極收集訊號分析受測者的鈉濃度和汗液流量，研發長期保持潤濕和擁有穩定性的高親水性薄膜Polyacrylic acid / Cellulose nanocrystals（PAA / CNC）感測器。製備不同濃度比例的PAA / CNC光固化水凝膠，進行接觸角、FTIR圖譜、溶脹比 (Swelling Ratio)、SEM、EIS 潤濕面積分析並比較選擇出PAA /10 CNC的濃度比例作為最佳的汗液感測電極。利用CNC與PET片間貼合度強化結果，能有效提升薄膜親水性，降低電極與織布中的親疏水性差異，加強電極感測靈敏度，相較於對照組，電容值結果顯示約提升5~10倍的靈敏度。本研究開發一個靈敏且穩定即時監測汗液的薄膜，並結合藍芽應用於智慧裝置。
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