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。

在現代社會高齡化的趨勢下，老化與衰弱成為引人注目的社會問題，近期也被認為是造成死亡的主要原因。本研究探討了不同年齡小鼠腎臟功能及分子機制的變化。結果顯示，老化小鼠腎絲球過濾率較差，腎損傷指標NGAL和KIM-1增加，顯示老化影響腎功能。此外，老化小鼠的抗氧化能力下降，CHOP蛋白顯著上升，顯示內質網壓力增加。急性腎損傷實驗進一步發現，老化小鼠的腎功能下降及組織損傷較年輕小鼠嚴重，且脂質代謝及粒線體生合成指標呈下降趨勢。這些變化是否由於適應性未折疊蛋白XBP1表現下降造成，仍須更進一步研究釐清。總結，本研究探討年輕與老化小鼠腎臟之分子機轉差異，有助於深入了解老化對腎臟功能的影響和造成急性腎損傷與衰弱症之關鍵因素。

本次實驗以地熱溫泉區的土壤中所篩選出的8隻耐熱菌種，並加以純化、液態培養，將8種菌液稀釋成度三種不同濃度(100X、200X、500X)，以恆溫培養箱控制環境溫度(25℃、30℃、35℃)模擬環境變因，並測試和定量菌株的溶磷、固氮能力，亦測試載鐵、抗番茄萎凋菌能力及對於聖女番茄及桃紅番茄所帶來的影響。本研究發現 LC26 及 LC28 可於熱逆境下顯著促進聖女番茄生長，此外LC03亦能於熱逆境下明顯促進桃紅番茄生長。本研究也發現LC03、LC26及LC28對玉米及胡蘿蔔有最好的促進生長效果，而對青江菜有最明顯的抑制生長效果，可作為輪耕作物之參考。最後本研究發現這三隻菌種皆對大花咸豐草之生長有抑制情形，其中以LC26(500X)抑制效果最佳。

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。

本研究透過一步煅燒法，成功將天然檸檬酸及尿素，製備成環境友善之碳量子點（CQD，尺寸約 2.7 nm），其有良好水相分散性與窄半高寬之藍色螢光。接著，將塗 CQD 的桑葉餵養五齡蠶，直到吐絲生成 CQD 螢光蠶絲（CQD-S），並觀察到蠶寶寶茁壯成長、結繭、成蛾、產卵，證明了 CQD 優異之生物相容性。螢光光譜證實，隨著餵食 CQD 濃度增加，螢光將從原本的藍光（435 奈米）紅位移至綠光（548 奈米）；原因在於，其表面含氧官能基（C-O/C=O）降低（XPS- C1S 證實），導致由較微弱藍光轉成綠光蠶絲。SEM 顯示，CQD-S 的直徑和表面粗糙度有顯著差異。FTIR 和拉曼光譜證明 CQD 餵食，導致蠶絲的 β-折疊結構發生變化。藉由 CQD 與細胞膜之間的靜電吸附，可以在 10 分鐘內標定大腸桿菌。照射 UV 光結果顯示，CQD-S 可於 10 分鐘內，吸附和光催化降解污染物 （R6G）。此 CQD-S 的研究符合永續發展目標，並兼具創新性與產業應用性。

本研究藉由觀察不同濃度及種類的糖對 pPR1:GUS 轉殖株的影響，探討糖是否可以作為植物的危險信號，進而觸發植物的防禦系統。我們推測蔗糖環境濃度 0.5%、1%、2%及果糖濃度 6%時可以促進植物的防禦機制。我們認為可能是植物偏好蔗糖，所以發展出使用蔗糖作為危險信號。然而，在感病實驗中，我們卻發現使用 2%蔗糖條件處理植物根部及葉片，並不會增加植物的抗病性。

本研究探討 Skolem sequence之推廣generalized Skolem-type sequence，是否能類比Skolem sequence 探討奇偶性 (parity) 的問題，也就是依照各數字所處位置模重複度 𝑠 所得餘數分類，觀察必不能填滿數列的組合，以找到數列存在的必要條件。接著以奇偶性 (parity) 及密度 (density) ，也就是比較數列位置差最大值與放入數列各數字的位置差總和，找出generalized Skolem sequence 的推廣 generalized Skolem-type sequence 存在的必要條件。 至於充分性，我構造出 hooked (1, 𝑚)-near Skolem sequence 在 𝑛 ≡ 2, 3 (mod 4), 𝑚 ≡ 1 (mod 2) 的情形，並猜想推導出的 hooked (1, 𝑚)-near Skolem sequence 必要條件也具充分性。接著我透過串接 Lanford sequence 的方式，構造出 𝑛 ≥ 3𝑚𝑘 + 1, 𝑚𝑖 ≥ 3𝑚𝑖−1 + 1 ∀ 3 ≤ 𝑖 ≤ 𝑘 的 (𝑚1, 𝑚2, … , 𝑚𝑘)-near Skolem sequence 及 hooked (𝑚1, 𝑚2, … , 𝑚𝑘)-near Skolem se- quence 存在的充分必要條件。

先前已證明正𝑛 邊形內接正𝑚 邊形，當𝑚 = 3 或 4時𝑛 為任意數皆有解， 本篇我探討正𝑛 邊形內接正𝑚 邊形( 𝑛 ≥ 𝑚 ≥ 5 )，當(𝑛, 𝑚)滿足何種關係時有解。 在研究中，我從最小(6,5)開始，依次遞增討論，我發現了，有解的一些規律(稱之為標準型)，藉由標準型嘗試規律。同時(𝑛, 𝑚)為一般數時，找出何種情形必無解，藉此探討、驗證一般項於何時有解。 在找出有解關係後，探討出規律後找出如何產生構圖的方式，以 GGB 做出構圖。

有關於染料敏化太陽能電池(DSSC)的優化。首先使用平整的刮刀器均勻地塗抹 400um 的石墨膠在 DSSC 的電極上可以提高導電性。而 0.5M 的 I-/IO3-電解液可以獲得最佳的填充因子和高轉換率。染料方面混合梔子紫、梔子綠和梔子藍色素可以增加吸收可見光波段並提高吸收度。ITO 導電玻璃的耐受溫度約為 300℃左右，超過此溫度電阻逐漸增加。負極之奈米粒子所製備之 TiO2 薄膜的最佳厚度為 5-10um，且 30nm 的粒徑比 25nm 和常規粒徑表現較好。使用 TiCl4 乙醇溶液進行電化學沉積時，最佳的電化學沉積電位在-1.025~-1.1V 區間內且可以成功製備出超薄奈米 TiO2 薄膜，其 DSSC 的轉換率可達 3.4％。加入奈米銀到 DSSC 的染料中可以有效提高吸收度，比例為奈米銀：混合染料=1:30 時可以有效提高 DSSC 的效能。

隨著氣候變遷對人類生活帶來越來越大的的影響，CO2 為氣候變遷的主要驅動因素之一，準確預測二氧化碳（CO2）排放量變得至關重要。 本研究深入探討了各種先進的單變量和多變量時間序列模型，並提出一種新穎的混合集成模型，旨在提升台灣CO2 排放的預測準確性。 我們採用了自1965 年至2022 年的年均數據集，涵蓋CO2 排放量以及天然氣、煤炭和石油的消耗數據，利用標準評估指標來評估模型表現。在多次實驗中，我們選定了三個表現最佳的模型，並通過疊加泛化技術將其預測結果整合至一個元模型。所提出的混合集成模型達到了1.398% 的MAPE 分數，顯示出相較於傳統模型更優越且穩定的性能。 經過全面優化後，本模型可為政策制定者和產業領袖在制定減少CO2排放的決策時提供了可靠的依據。

為了解決水污染問題，本研究探討共價有機框架（COF）作為光催化劑的應用。COF具備高度可調孔洞、高穩定性及選擇性吸附等優勢，有助於有效去除水中污染物，對未來具有前景。本實驗採用大氣常壓微電漿合成COF，此方法能在室溫下以水為溶劑，無需高溫或有毒化學品，並僅需一小時即可完成合成，具有綠色化學優勢。實驗結果顯示，成功合成的COF能有效降解水中常見染料污染物（結晶紫及亞甲藍），證明了COF的高效光催化性。在紫外-可見光光譜中，隨著光催化反應的進行，染劑吸收波峰顯著減弱並幾乎完全褪色，確認了COF優異的降解能力。掃描電子顯微鏡圖像顯示，COF的高度有序孔洞結構提升了其催化活性與穩定性。這項技術不僅能高效處理水中有機污染物，還具備廣泛應用潛力，有望為全球水污染治理與環保提供新思路。

本研究專題利用混沌電路所產生的信號來實現混沌雷達偵測物體的距離，在實作上面，使用運算放大器、電阻、電感及電容來實現蔡氏電路，並證明可用其混沌狀態發生的紊亂振盪來產生混沌雷達所需的信號，其產生的電壓信號，經由數位儲存示波器取出資料再加上軟體MATLAB的資料處理及信號分析，並使用了類神經網路中的循環神經網路，嘗試回復電路的設計參數，可證實蔡氏電路所產生的混沌信號，用於雷達信號的偵測不容易被破解、干擾且具有高度的安全性，未來極具發展潛力。