在一次野外露營的夜晚裡，大家在暢談中，覺得月色繁星其景之美令人心曠神怡，忽然有一片烏雲遮蓋皎潔的月亮，讓人感受到美中不中，假若在白畫也發生類似的情形時那該是多麼奇幻呢？因而聯想到課堂所上的日蝕月蝕到底與雲遮月的情形有何關係？於是我們著手研究探討收集資料等。

依據「台灣省水汙染防治委員會」之調查報告指出：「目前台灣發生水汙染較嚴重者：基隆地區-基隆港。台北地區-新店溪、基隆河。桃園地區-南崁溪灌溉水路。苗栗地區-後龍溪。台中地區-葫蘆墩圳、八寶圳。嘉義地區-朴子溪。高雄地區-高屏溪、高雄港。其中以台北地區之新店溪汙染問題最為嚴重。」我們生活環境受到如此破壞，豈能末視之。「新店溪汙染問題最為嚴重」其原因何在？本校曾多次作此方面之探討工作，先後發表「新店溪水文及水汙染之調查研究」及「景美溪之汙染與生物之關係」發現新店溪之水汙染，至景美溪匯入之後，其水汙染之程度突然增加，此種現象激起我們進一步的探討與研究之興趣。

從上國中二年級開始，最喜歡的課程就是化學了。每次做實驗總是被各種奇異的化學現象深深吸引住，腦中不斷地想著為什麼這樣，為什麼那樣，心中也不停的尋找合理的解釋。雖然常常疑惑叢生，不知其所以然。但是最後經過老師的整理和解釋，都能茅塞頓開，了然於胸。由於從“做中學”每次實驗都能留下深刻的印象！化學第一冊第六章開始，我們學習到利用亞佛加厥學說，來求各種氣體的分子量。但是課本上所設計的 6-3 實驗，其步驟和計算方法（註 1. ）卻使我們加入五里霧中，始終搞不清楚？為什麼：（充滿二氧化碳的塑膠袋重）減去 ( 塑膠袋的重），不等於二氧化碳的重？為什麼還要加上（空氣的密度乘上塑膠袋充滿氣體的體積）所求出的重，才是真正二氧化碳的重量呢？雖然這些問題到了二年級下學期，開始學到阿基米得的浮力原理時，便都能迎刃而解。但是當時尚無此觀念，任憑老師說破了嘴，大家依然迷迷糊糊。現在二年級的學弟們馬上又要學到亞佛加厥學說了。為了讓他們不再重蹈“疑陣”，我們幾個實驗室的工讀生，便興起研究一種可以讓學弟們容易接受的分子量求法，以及擺脫浮力對我們所產生的困擾。6-3 的實驗，還談到實驗所用的氧氣、二氧化碳，必須使用鋼筒裝的。一般鄉下地區，根本買不到。況且學校也沒有這種經費。我們既然已經學過氧氣、氫氣、二氧化碳、氯化氫 · · · … … 等多種氣體的實驗室裝備方法，何不先收集一些氣體，讓學弟們可以順利的進行，方便而不昂貴的實驗。然而自行收集的氣體會不會比鋼筒裝的氣體，產生較大的誤差和不便？能不能克服呢？再者，課本只做氧氣和二氧化碳的比較，能不能多做幾種？讓同學對亞佛加厥的學說能更加認識和了解。6-3 實驗的後面曉卜個“空氣的密度表”（註 Z ）裹面的密度資料是怎樣跑出來的？以我們現有的知識設備，有沒有自己可以算出來的方怯？以期更適合我們四週環境的壓力和溫度。以上種種的原因，使我們對一個原本平淡的小實驗，引起了無窮的興趣和迫不及待想著手探討的衝動！

一般楊氏係數的測量結果常與公認值相差甚多，詳細檢討原因，覺得這個實驗有徹底改進的必要。金屬線受應力而產生應變時，其內電阻亦必跟著變化，或許我們可以利用這種“電阻應變”來測量楊氏係數。物理書上對於塑性應變的圖形都畫成下面左圖的樣子，但去年我去參觀資訊展時發現有一種自動化儀器可以將金屬線受力應變的整個過程描繪出來由，由下面右圖可以發現曲線上有突然折返的現象，到底那個圖才對呢？

單淘汰賽是一種失敗一次即遭淘汰的賽制；在此假定每位選手都有一相對應的能力數值，本文主要探討在均高的單淘汰賽程表之下，若賽程安排完全依照種子安排原則(亦即最強的選手對最弱的選手、次強隊次弱….)，則對於能力越強的選手越有保障，直觀上而言能力最強的選手應有最大的奪冠機率，探討此種賽程安排是否滿足能力較強的選手有較大的勝率？因發現在某些特殊的選手能力數值分佈之下會發生次強選手勝率大於最強選手的情況，令A、B代表最強與次強選手，P(A)、P(B)代表A、B奪冠的機率，故擬定P(B)/ P(A)為參考依據，尋求P(B)/ P(A)的最大值發生處作為最極端的狀況。發現四位選手的情況下，P(B) / P(A)最大值 = 1；八位選手的情況下，P(B) / P(A)最大值=(196+98) / 343=1.0938，當選手數為2n時，P(B)/ P(A)最大值隨n的增加而遞增。 Knockout Tournament is a highly competitive system in which any player losing a game can no longer play in the tournament. Here we suppose that every player has a numerical value that corresponds to his ability. We consider a totally-seeded knockout tournament with 2n players where in the first round, the strongest player matches the weakest player, the second strongest player matches the second weakest player, and so on. We examine whether a stronger player always has a greater probability of winning the tournament. The answer is in the affirmative for n = 2. For a tournament with eight players(n = 3), the situation is much more complicated. In certain cases, the second strongest player has the greatest probability of winning the tournament. Specifically, let A and B denote the strongest and second strongest players, P(A) and P(B) their respective probability of winning the tournament. We find that the maximum value of P(B)/P(A)equals (196+98) / 343 = 1.0938. For n > 3, we have not obtained the maximum value of P(B) / P(A) . However, it can be readily seen that the maximum value of P(B) / P(A) is non-decreasing as n increases.

自2004年4月29日至2004年8月30日止，研究不同食物量對於蓋斑鬥魚生殖表現之影響。自臺北縣水產種苗繁殖場取得40尾（北縣種苗場字第0930000192號），分成低、中、次高、與最高四個飼養食物量組（3, 6, 9 ,12 顆飼料/每隻魚），每一種食物量組進行四次重複實驗，每一個實驗箱飼養雌、雄魚一對，控制相同的光週期、溫度、密度等變因。結果顯示食物量為中食量組（6粒/隻）泡巢維持時間最長，與其他三組統計上有顯著差異，而其他生殖表現如雄魚的吐泡巢次數、泡巢間隔時間，以及雌魚產卵次數、產卵間隔時間，和魚卵孵化時間等四組之間皆無明顯差異。因此推測不同飼養食物量的處理對於蓋斑鬥魚生殖行為之影響不顯著。From April 29, 2004 to August 30, 2004, we studied the effects on breeding behavior of Macropodus opercularis in different quantities of food. We got forty fish from the nursery in Taipei County. We breed one male and one female in the tank, and the quantities food was set to low, middle, high, and highest groups (3, 6, 9, 12 granule forage per one fish). Every experiment group repeated three times. We also controlled the same light cycle, temperature, and density. We found that the longest maintenance time per one foam nest was breeding in middle group, and there is a statistically significant difference. But the other results had no statistically significant differences between different groups. Therefore, we inferred that the different allowance food feeding control had no significant effect to breeding behaviors of Macropodus opercularis.

原為台泥採礦道路的佐倉步道，隨礦區廢棄現已規劃成生態步道，成為花蓮市郊登高健行、拜訪自然的絕佳選擇。但是，去年的冬颱過後造成滿目瘡痍，暴露出此處有崩塌、地滑的疑慮。藉由實地的地質調查，分析此處可能造成的地質災害，觀察邊坡的防護工程，尋找需補強改善的地段。步道全長3950 公尺，距入口處約450 公尺與約820 公尺兩處的擋土牆，前者因設計不良而後者因地質敏感有高度崩塌的危險性，需立即改善。此外，整段步道的護坡工程也有設計不當與施工粗糙的問題。建議有關單位加強護坡工程體檢，並於地質敏感區設立警告標示，以維護遊客安全。附帶一提，此處的生態豐富之外，也有珍貴的石灰岩地形，希望有關單位能設立解說牌以增進遊客的地理知識。

本研究是對磁鐵同極相斥特性、磁通密度加成性、磁性材料導磁特性進行研究。由實驗發現，非金屬都不會被磁鐵吸引，但也不是金屬就可以被磁鐵吸引，如銅、鋁就不會被磁鐵吸引。另外，由實驗發現，磁鐵的排斥距離與靠近磁鐵物品的種類、形狀、大小與放置位置都有關。靠近磁鐵的鐵線越粗、鐵線排列越緻密與鐵線在4.50 cm 以內時鐵線的長度越長，越能縮短磁鐵的排斥距離。在本研究中亦發現，(1)磁鐵排斥距離與10.00 cm 長導磁材料的線徑呈線性減少關係；(2)在10.00 cm14#鐵線相距180 度下，磁鐵排斥距離與磁鐵的磁鐵的磁通密度呈線性增加關係(3)當14#鐵線長度小於4.50 cm 時，鐵線排列距180 度、90 度、45 度時，磁鐵排斥距離與鐵線長度亦呈線性減少關係。另外，由本實驗也可了解鐵線如何影響磁鐵磁力線分佈。最後，本研究選擇磁通密度為3000 高斯的磁鐵，加上磁鐵同極相斥及片狀導磁材料導磁易形成『片面之磁』的特性及水的浮力原理成功做成『上升水位監測系統』及『下降水位監測系統』，這兩個系統可應用於河川水位警示。

二零零八年九月，台中后豐大橋斷裂，讓我們重視到橋樑安全的重要性。目前台灣橋樑基本檢測為目視，無法完全即時偵測，我們提供遠多方面偵測和即時的遠端監控，還能即時處理的系統，提高工程人員檢測的方便性和準確度。溪水暴漲沖刷橋墩也是造成橋樑斷裂的危機之一，透過水位開關和監視器監控水位，若溪水高度到達危險時，會發出警報音和封閉橋樑同時我們也使用了簡訊發送系統立即發出簡訊通知相關單位來處裡現場狀況。此外土石流的災害也可能造成橋上車輛及行人的危險，當土石流發生時，會透過廣播系統通知橋上車輛及人員立即疏散。發生異常時，會透過微動開關、磁簧開關及水銀開關來檢測橋樑的異常情形，能夠即時封閉橋樑，不再讓車輛及行人進入，避免發生任何危險。

本組改良第50屆國中組化學科「愈熱愈涼快」的實驗。除了沿用電解池的導電性會隨著溫度的改變的原理外，有以下改良： 1.電壓由15伏特提升至110伏特，以應用於一般電器使用。 2.將直流電改為交流電，並以銅棒對硫酸銅溶液通電，溶液濃度與電極因此皆不會減少，能長期使用。 3.利用溫度改變能使氣體熱漲冷縮的特性，製作氣體溫控升降儀，加大溫控效能，並達到自動化斷電目標。 4.最後，同時串聯四台風扇，以模擬教室環境用電，增加實用性與發展可能。

臺灣東部海域常有海豚造訪，賞鯨豚已成為熱門的海上知性活動；海豚擱淺時有所聞，對海豚造成生命危險。由於 clicks 是海豚用來判斷目標遠近，辨別目標大小、形狀的聲波，因此，本篇研究報告以海豚 clicks 為研究主題，探討海豚回聲定位之水下聲學。本研究首先於海洋動物園以水下收音設備記錄海豚聲音，以波形與頻譜分析其聲音特徵。研究中亦以虛像法聲波傳遞模型探討影響海豚回聲定位之因素，發現海豚與目標物之距離、以及海水深度對海豚回聲之返回時間與波形都有顯著影響。從聲波之反射與干涉之分析，我們進一步得知不同材質的物體由於其反射係數不同，因此聲波的疊加可導致回聲強度的差異，海豚藉此可以分辨兩物體材質是否相同；當海豚偵測的目標形狀不同時，物體的頂點就是聲波的散射中心，因為它們產生的回聲疊加以後的干涉圖像不同，海豚藉此可以分辨不同形狀與大小的目標物。由此研究結果可推測海豚之回聲系統不僅為一維之訊號傳遞，更有產生二維或立體圖像之能力。

File compression has become a very important tool in the technology field because it allows faster data transfer rates over the internet and decreased file size on data disks. File compression aims to reduce file size while still retaining the quality of the file. Lossy file compression methods are not very efficient because the compressed files end up losing more data than what is usually intended causing a considerable loss in quality. Lossless file compression methods, on the other hand, take time to process since they require decompression to retrieve the original file. In this study, a lossless algorithm which does no require decompression was created. The resulting Fractal File Compression (FFC) algorithm contains two parts, the IFS algorithm and the Huffman Tree generator. Both algorithms were created using Java language and JCreator. The finished program was tested on an image file with 2542 x 1944 pixels dimensions. The image file was compressed using JPEG, BMP, PNG and FFC formats. For each method, the image file was compressed at three different resolution settings; low, medium and high. All the compressed images were then viewed under 500% zoom using Adobe Photoshop CS2. In an area of 40 by 40 pixels, the number of distinct boxes, which served as a measurement of image quality, was determined. Compressed images for JPEG, BMP, and PNG for both the low and medium settings have low image qualities, while the fractally-compressed images have a high image quality. For the high resolution setting, both JPG and fractally-compressed images have Page 2 of 2 high qualities while BMP and PNG still have low qualities. Based on the measurements obtained from the box-counting method and the file sizes, the absolute image quality for each compressed image was calculated. The absolute image qualities of the compressed images used for each setting were then compared. Coupled with large file size and small pixels per area count, the conventional methods have lower absolute image quality than the images compressed using the FFC method. This was true for the low and medium settings, however, JPG compression has a higher absolute image quality than the fractally-compressed images. This meant that JPG compression is more efficient than fractal compression when an image has a high resolution. The resulting FFC algorithm is lossless since it uses pattern searches and replacements in order to decrease the file size. To make the program more suitable for high resolution images, the FFC algorithm may be modified. Most of the changes in the FFC algorithm should be done in the IFS generator. High resolution images can be compressed fully if the pattern that was used for compression is more representative, but even shorter. A more representative bit pattern would create a high quality, high resolution image with a smaller file size.