我們以實驗室及生活上容易取得的重物與乒乓球模擬網路上跳水彈射手中球體的沃辛頓射流實驗。結果發現以圓形的類天然海棉托住乒乓球丟入水中可成功產生射流，因此選擇此為托球的載體進行實驗。依據我們的實驗結果，至少需要15公分水深才能形成完整的射流彈射出乒乓球，原則上在下落軌跡完全垂直於水面時，落下高度越高，球體彈射高度越高，實際實驗水深15公分以上時，落下高度50公分彈射高度約可達47公分，但結果受限於托球的海綿在落下高度40公分後下落軌跡不穩定，若期望更高的射流強度需要尋找更穩定下落的載體。最後我們將實驗影片逐格分析計算，證實球體彈射過程是一個反覆受到重力及空氣阻力等因素影響降速，又受到下方射流水柱力量推擠而加速的過程，初步建立以乒乓球標示射流噴射過程運動模式的邏輯。

本研究探討利用指尖陀螺作為磁性齒輪，觀察並分析其磁性齒輪效應。本研究測量了磁性齒輪間的轉動慣量、影響範圍及力矩，除此之外，本研究發現，自由運轉狀態下的齒輪，具有三個運動階段，高速狀態，介於高速至低速難以預測的階段，以及低速的穩定運動狀態。 此外，為提升磁場計算的精確度，我們發現磁偶極近似方法無法有效描述系統中的磁場分佈，因此使用積分計算來求得更精確的磁場數據，並與實驗數據進行比對，結果吻合良好。

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。

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。

本研究旨在探討血流限制法結合游泳訓練對於坐骨神經夾擠損傷後延緩大鼠肌肉萎縮的療效，並比較AI判讀技術與傳統人工判讀在肌肉細胞大小測量上的差異，分析兩者間的相關性與精確度。研究採用兩種方法量化肌肉細胞大小：(1)專家病理判讀：由專業人員進行傳統的顯微鏡下肌肉細胞大小測量。(2)人工智慧(artificial intelligence AI 醫學影像實例分割技術(instance segmentation)：利用AI演算法自動識別並計算肌肉細胞的大小。期望藉由提供科學證據，支持血流限制結合游泳訓練在延緩神經損傷後肌肉萎縮方面的應用。同時，引入AI醫學影像實例分割技術，提高肌肉細胞大小測量的效率與客觀性，分析AI醫學影像分析技術在肌肉組織病理研究中的有效性，可為未來病理切片分析的參考模式。

近年來隨著資訊科技發展，詐騙行為日益猖獗。儘管政府已建置防詐網站與專線提供人工審查，但面對大量詐騙資訊，其效率仍顯不足。為降低人工審查負擔，本研究探討提示工程技術（Prompt engineering），評估其是否可提升GPT模型對圖像與語音詐騙內容的辨識準確率。研究設計採用三種不同提示策略，分別應用於圖像與語音資料中，並比較其判斷正確數以分析準確率差異。結果顯示Chain-of-Thought Prompting在兩種媒介資料中表現皆優於其餘提示工程模型，顯示良好判斷效果。本研究基於Chain-of-Thought Prompting模型開發互動式網頁程式讓民眾可立馬使用網頁判別可疑的圖片、音訊，展現應用於基礎防詐之可行性，亦可為後續防詐系統提供設計參考。

積極發展癌症相關治療策略極為重要，其中T細胞免疫療法（adaptive T cell therapy）是一深具臨床價值的選項。即是將T細胞自體內取出後並增殖到一定數量，而後將其回輸病人體內使得T細胞攻擊癌細胞。此方式關鍵的步驟在於必須要能夠篩選出足量的抗原專一性T細胞。現行主要的篩選方法雖然方便，但會誤捕不相關抗原專一性T細胞，降低治療效率。為解決此問題，本研究將利用水膠細胞技術，運用其完整保存生物膜的特性，模仿細胞膜之免疫突觸現象，搭配微流控晶片可控制流速改變沖刷力的特性，成功開發一可篩選親和力較高之T細胞微流道晶片。已在晶片內建立可置換任意抗原之水膠細胞單層，並以SIINFEKEL抗原作為模擬，達到極高之置換率。預期能在未來的研究中提升篩選專一性與數量，進而提升其臨床價值。

此實驗主要在探討不同條件對濱刺麥（Spinifex littoreus）滾動之影響，並利用模型（以下簡稱模擬球）來推導其實際滾動之效果。我們利用木板作為模擬球滾動的環境，並設計了四個操縱變因，分別為刺的長度、數量、材質(模擬球本身的條件)及風速(外在環境條件)，測量模擬球的滾動軌跡、終端速度等物理量，並利用tracker、Excel等軟體分析數據，發現了刺的長度和環境風速與模擬球滾動的終端速度呈正相關；而刺的數量則與模擬球滾動的終端速度呈負相關，刺的材質主要影響滾動的阻力。

本研究成功以水熱法在 110°C 下合成了約3.90 nm 大小的ZrO2量子點（QDs）。此設計的ZrO2 QDs 能隙為5.03 eV（波長λ < 300 nm），在可見光和紫外光範圍內無明顯吸收特徵，呈現高度惰性和穩定性，適合應用於抗紫外線塗層或顏料。而ZrO2 QDs 表面豐富的氧空位與不同溫度下的CO₂轉化率及CO/CH₄產物選擇性相關。氧空位為帶部分正電的酸性活性位，CO2作電子受體為路易士酸。經氧氣環境加熱處理後的ZrO2 QDs 能提高CO2轉化率且在低溫條件下選擇性較高能促進電子轉移生成CH₄（每分子8e⁻ 轉移）。不同金屬簇（如Fe、Ni、Co和Cu）表面修飾後，Fe-ZrO2 QDs 被證明為最佳催化劑，低溫下更有效促進CH₄生成，且優於ZrO2 QDs。這顯示Fe與ZrO2間存在顯著的強金屬-載體相互作用（SMSI），提升Fe捕捉CO₂分子的能力。此特性突顯ZrO2於碳減排技術的潛力，能有效將CO₂轉化為可再利用的碳基燃料或化學原料，為減少溫室氣體提供實用解決方案。

如果正整數1~n存在環狀排列，使得相鄰的數字和皆為質數，則將其定義為質數環。 本研究主要使用不同方法探討質數環的存在性。在本研究與文獻中，都沒有寫出質數環通式的方法，因此我藉由孿生質數、類孿生質數、一般質數（相差不固定的質數組）等方法，構造特定值的質數環，並使用程式驗證各定理在有限範圍能構造出質數環的整數個數、比例。 本研究的貢獻之一在於發展出類孿生質數構造質數環的方法，我突破質數對相差變大會比較難找出數字關係的框架，延伸孿生質數的方法至類孿生質數，還結合一對孿生質數與一對相差四的質數以構造質數環。 更進一步地，本研究提出使用不限定差的質數組構造質數環的方法，擺脫孿生質數猜想，使這個問題的解決方法更一般化。

我們從聯合國永續發展項目SDGs中,選擇與台灣密切相關的第14項“保育海洋生態”作為我們的研究主題。為了解決原油洩漏造成的污染,我們結合課本提到過的光催化技術,自行研製出了奈米級二氧化鈦-海藻酸鈉小球(以下簡稱鈦藻球),並結合MFC微生物燃料電池技術,企圖解決此問題。本實驗我們選了可自然分解的海藻酸鈉凝膠,替代文獻中塑膠海綿作為光催化載體材料,使裝置的光催化部分完全對環境沒有危害。分解的過程中先利用TiO2的光催化特性,將高分子有機污染物高效分解成小分子有機物,再由MFC微生物燃料電池分解成無害的生物代謝產物,整個過程將相比起現行的處理方式,更加環保,並在過程中產生能源 ，達到永續目的。

登革熱是由埃及斑蚊傳播的疾病。近年其分布範圍不斷擴大，造成數百萬人死亡。病媒蚊控制對於防止疾病傳播至關重要，但目前尚無安全有效的疫苗以及治療藥物，過量倚賴殺蟲劑又造成病媒蚊抗藥性與環境問題，因此開發新型替代方案是當務之急。 本研究完成了一種 RNAi 新型殺蟲劑。以埃及斑蚊體內的 ADAM12d 作為標靶，由 qRT-PCR 評估，採用 RNAi 干擾的方式進行研究。經基因選殖後透過細菌載體，大量複製出 dsRNA，投放至埃及斑蚊二齡幼蟲的生活水域，抑制ADAM12d 表現。 結果顯示此 RNAi 殺蟲劑在發育過程使幼蟲出現蛻皮異常、生長緩慢、死亡率增加，達到減少病媒蚊的繁殖與孳生。亦已著手於實作層面研究。本研究結果將有助於確定 ADAM12d 的生物功能，也成功以 ADAM12d 基因作為一種新型的生物防治法。此 RNAi 的方式不會連帶殺死其他蚊蟲，也是完全針對有害病媒蚊蟲的，符合現行生態需求，有望成為有效新型藥物。