Autonomous car is a very new concept, being a car without any driver. Several concurrent software process data using Artificial Intelligence to recognize and propose a path which the car should follow. The goal of the project is that a driverless car can reduce the distance between the cars, lowering the degree of road loadings, reducing the number of traffic jams, avoid human errors, and allowing people with disabilities(even blind people) to travel using an autonomous car. Theoretically a car without driver in the future should be much safer, because human reaction speed is higher than 200 ms, and the computing power of the newest computers allows traffic calculations even to 10 ms. The necessary power is provided by three multi-core laptops that process with Artificial Intelligence in order to recognize traffic signs, traffic lanes , traffic car fingerprints, processing the data from a 3D radar, using particle filters to localize car in a GPS map, the management of database with traffic signs, magnetic sensors, acceleration sensors, a distributed software, a supervisory system and the software which drives the stepper motor to turn the steering wheel (acceleration and braking). Currently the software is able to recognize the traffic signs, register them in a database using Google Maps. The fields record the sign and direction of travel from that area. Each car participating in the traffic and using this software will register new signs detected and the will modify the degree of confidence of recognition for other users. Another software component is able to recognize the demarcation lines between lanes, with three cameras to calculate exactly or using probabilities where it is on the road, where the roadsides are and to propose a new direction even in the absence of traffic signs for the next seconds. Another part of the software is trying to use Artificial Intelligence to detect other car fingerprints from webcam images. The calculation was performed on 3 computers, requiring distributed processing. I developed a management information system based on semaphores that allows data processing and supervision from 3 different computers. This project presents a hardware version of a LIDAR – a 3D radar and a software for creating a 3D environment in which the car navigates and using it the car will take decision to avoid obstacles. The LIRDAR contains a total of 16 avalanche photo-detector mounted on a stepper motor that spins at a frequency of 10 Hz. The information provided by my radar is about 576.000 pixels at resolution of 10 bits. The 3D radar helps the entire software system to increase the confidence of decision.

台灣從傳統的農業社會蛻變轉型，邁入經濟發達的現代化工商業社會，雖然有了如此般的經濟奇蹟，卻也因此葬送了寶貴的生態環境；許多人對於林園的第一印象總是與「汙染」劃上等號，但在林園工業區旁的那一大片濕地卻鮮少有人知道，濕地中有許多水生動植物(例如：蒼燕鷗、海茄苳、水筆仔…等)，對林園人來說無疑是在水質淨化與監測上扮演了十分重要的角色。

白紙上的硫粉，不經意地用手去擦拭意外地發現硫粉產生疏密條紋 〝 是不是實驗室交流電壓 220電場內所引起的“展開研究。

外出時，常常看到盲人因為眼睛看不見，吃力的導盲磚步道上摸索前進，覺得好可憐。因此，我們想研究並改良更好的導盲磚，使盲人走得更安全，更方便。

一天，我們在圖書館看了一本中國少年兒童百科全書，裡面有一則實驗─如果把鐵釘放入硫酸銅溶液中，鐵釘就會變成金金亮亮的金釘。我們覺得非常神奇，“點鐵成金”竟然如此容易！我們這種年齡的小少女最愛金金亮亮的小東西了，所以就決定做實驗試試看。

要檢測膠體粒子是否存在於溶質中，並不能以一般的光學顯微鏡觀察得出，若是用廷得耳效應觀察光線散出的量決定，則將運用到大量昂貴的精密儀器，與繁複深奧的化學理論，本實驗主旨即在運用自製的簡單儀器測量待測膠體流經強磁場因磁電效應產生電壓，藉著改變沈降劑種類或劑量使電壓產生波動的現象，藉此評估各種沉澱劑對膠體溶液沉降效果好壞與最適當的劑量，並將此結果應用在實際污水處理作業的先期測試上。

本實驗研究結果發現：(1)以不同形狀容器來實驗，以圓柱體容器阻尼效果最好。當容器固定為圓柱體且改變容器內液體高度來實驗則發現，有控制重量時以液面高度6.5公分阻尼效果最好，當無控制重量時以液面高度為8公分阻尼效果最好；若以不同直徑且液面高度相同圓柱體來實驗，則直徑15公分阻尼效果最好。(2)以不同大小孔洞及不同層次來實驗，即在圓柱體容器內加裝不同層次的孔洞隔間，則以孔洞0.2公分×0.2公分的三層隔間阻尼效果最好。(3)若在建物上方懸吊不同長度，相同重量的懸吊質塊來實驗，擺長的週期越接近震盪器的週期阻尼效果最好；但若擺長固定，改變懸吊質塊的重量，則以質塊越重的阻尼效果最好。

太空探索日漸發達，夜空中的亮點不再只是單純的遠方恆星，也有可能是火箭、衛星或飛機等，以肉眼遠望夜空時經常會出現將星體與上述物體混淆的情形。若要更深入觀察及追蹤那些亮點，大多依靠望遠鏡和赤道儀的輔助，其中傳統赤道儀使用方法多為手動操作，本研究希望將這些手動的部分全部改為自動的模式，使其在使用上更為方便。 為使機器達到全自動，本次研究是以Arduino平台作為核心，結合步進馬達、九軸感測器、全球衛星定位模組及相機仿造著赤道儀製作出的全自動追星儀，而程式方面則是藉由方位角以及高度角的公式推導來找出正確的物體位置並以適當的轉動速度追蹤該物體，讓使用者不再需要手動操作儀器，體驗更便利的觀測方法並擁有舒適的夜觀生活。

本年度應用科學參展作品共有初小組十四件，高小組十六件，國中組十三件及高中組二十件合計六十三件，泛太洋區外國作品六件，總計六十九件。經十位評審委員評選出前三名共計十三名，佳作十三名，總計二十六名，得獎率百分之四十三。 本屆作品之特色國小是啟智方向的主題，觀察日常生活的主題有關節省能源，環境保護、公共安全等方向，利用娛樂遊戲方式去尋找科學探索。國中則以資訊、光電、電腦及生物科學為探討主題，十分具創意。高中則運用電腦、網路及生物科技為研究主題之題材，研究成果完整，是十分優良的科技研究作品。在高職作品其研究方法已有明顯的改善，但部份仍是工藝或發明專利之作品，欠缺方法學，有改進之需要。作品之安全規則的遵守及研究者安全的考慮，另外（愛護）善待動物也是一定要牢記的事，否則受到安全委員之警告或禁止展出總是不好的事。 總而言之，初小組件數略少，高小適當，國中尚有拓展空間，高中組爆滿，但全體之品質提升很多，是一件不爭的事實。

環保意識抬頭，人們對節能減碳的議題亦發重視，自行車即符合實行方向，目前自行車變速的手動控制所引起的不便，令人詬病，以改良手動變速成為自動變速為出發點，解決不便，使騎乘更方便。 成品完成時做成品試車能正常行駛，以1檔起步，當踩到68rpm時感應器將回授信號給內部程式，內部程式更改電阻軸心角度，再更改電阻值並回授給程式再驅動伺服馬達升至２檔，繼續加速至71rpm時，一樣的動作升至３檔，以此模式升至８檔後，再來緩慢減速，減至87rpm時依同樣方式降檔，再當轉速減至72rpm時，一樣的模式降到6檔，繼續減速直回1檔。 由上述試車結果得知，我們的作品是可行的，不僅達到節能減碳，也對自動變速做了技術上的改革，達到全自動變速自行車，增加舒適及方便的多樣性。

本研究針對不同時期的人與寵物、各種動物及卡通人物進行五官比例分析，藉以了解其相似程度，並推論寵物幼態延續演化。研究發現，人的五官比例隨年紀增加，額眼、眼高下降，下巴、眼距增加；但犬、貓在眼高、鼻嘴比例變大；兔子則是眼鼻增加、下巴下降。與其他野生動物比較，我們發現人的額眼比例高於其他靈長類。家犬、家貓的額眼、眼高也明顯高於其他同科物種，且近似人類嬰兒五官。貓熊額眼比例高於其他熊科動物，且毛色和習性使人覺得可愛。側面分析上，我們發現人普遍喜歡高額、短鼻的動物。而貓在所有動物中眼高最大。我們也分析卡通人物的五官及受歡迎度，發現彎彎、Hello Kitty、喜羊羊、皮卡丘、QB五官接近幼年動物，可能是他們受歡迎的原因。