由於手機電子錢包的發展，可知在手機的辨識成熟度已無庸置疑。如果能以手機內建的無線功能，實現手機鑰匙功能，來取代傳統鑰匙，應該可以輕易勝任，使人們出門不必隨身帶一大串鑰匙，再透過完整的管理程式，提升整體效益。 本次研究是以圖形驗證(CAPTCHA)加上密碼的方式，透過手機APP程式來開啟藍芽電子門鎖；因為在開鎖的同時加入圖形驗證(CAPTCHA)，可以加強開鎖時資料的變化性，增加安全性，並針對安全性做分析比較。進一步探討所帶來的便利性及可靠性。 經由分析的結果，進一步導入CAPTCHA行動裝置藍芽門禁管制系統，使得解鎖時獲得絕佳的安全性，亦可透過即時監控增加便利性及防範非正常狀況發生。

颱風過後，學校好多水塔蓋都不翼而飛，我們幾個同學很驚訝，想進一步探討水塔蓋被吹走的物理原理為何？便進行了一系列實驗探究。首先，尋找出強而穩定的適當風源，最後改良成四小扇前後間距2cm時，因產生類似氣流倍增作用，所以產生較強的風速。實驗發現，愈靠近出風口處的風速愈大，減輕的重量也愈多。 根據伯努利定律，減輕重量是風速差造成壓力差所產生的作用力。蓋子之所以會被吹走，是因為靠近出風口處的風速較大，產生較大的向上作用力，蓋子便先從此處被掀起，一旦蓋子被掀起，風力垂直作用於蓋子的面積就愈大，蓋子就愈容易被吹走。 最後，我們將頂蓋改良成不同的型式，發現邊緣高度為外斜型式的頂蓋，具有很好的避免被強風吹走之效果。

我們發現黑白條紋的組合具有緩升溫的效果，在不同條紋密度比較時，可以將寬度分成三群(0.2cm，細紋，寬紋)，條紋愈細，緩升溫效果愈好，但小至0.2cm時效果不佳。在黑白條紋系統中，不論1.5cm(細紋)或3cm(寬紋)，外部黑條紋溫度都比白條紋溫度低，而內部則是黑條紋比白條紋高，如此會形成溫差，而有對流現象。我們以銅管模擬條紋溫差，無論溫度是上冷下熱或下熱上冷，經迴歸分析後發現對流速度都與溫差成正比，並具有高度相關性。我們認為黑白條紋內部跟外部皆形成溫差但方向相反而造成對流方向不一樣，產生熱逆對流機制的效果，使熱能不易進入瓶內，具有緩升溫的效果。

此研究想了解不同植物對周邊植物生長狀況是否有影響，針對水稻(水田)及玉米(旱田)作為此次研究主題，觀察是否會對周遭植物產生化感作用的影響。由實驗結果得知水稻抑制其他植物生長的能力很強，但水稻無法抑制部分物種，可能是這些物種有適應性，或是水稻可以促進其生長。玉米可以抑制植物的生長高度，但對覆蓋面積影響不如水稻明顯。根據化感作用所造成的影響，水稻應可作為天然的除草劑使用。未來可以繼續針對不同的植物做研究，進而找出更好的天然除草劑，以取代化學成分的除草劑，如此不但省錢更能保護環境，達到對大自然的永續經營。

106學年度開學時校園一偶有個巨大的變化，耆老告訴我們木竹混搭建的傳統家屋許多部落耆老建築智慧藏在其中，我們利用過去三至六年級自然與生活科技所學的課程內容，對家屋的材料與建構方式進行研究，其研究結論分述如下： 一、觀察本鄉所產的竹子(桂竹)與他鄉竹子(桂竹)表徵並無明顯差異。 二、本鄉所產的竹子似具有較佳的載重能力，且其可彎曲能力也較佳。 三、竹子採收後放置長時間後會有硬而脆的情形發生，後續應用上須特別注意。 四、使用抱合法工法具有較佳的防止雨水滲入及隔熱和保暖的能力，片狀法工法次之，而石板工法和鐵皮工法則較差。 五、布農族家屋經最新設計演化，我們建構達到隔熱、保暖和省水設計的初步家屋模型。

為了瞭解土石災難與崩塌的關係，和影響崩塌的因素，並提出改善建議，使崩塌造成的土石災難降低，因此經由野外地質調查、土石災難因素的實驗得到以下的結果： 一、特富野村曾文溪兩側的岩層是砂頁岩互層，差異侵蝕很明顯，區內有兩處崩塌較嚴重的地方，豪大雨時要多留意。 二、觸口附近八掌溪和腦寮溪兩側的有很多處崩塌，阿里山公路36K處是崩塌最嚴重的地方。 三、坡度越陡，沖蝕量越多，可見坡度與崩塌量有關係。 四、下雨時降水量與坡地的崩塌有關係，水量越多，沖蝕量越多。 五、我們發現堆積物的體積越多，豪雨後沖蝕量越多。 六、從野外調查與實驗證明，擋土牆可以減少雨水沖蝕，還有在崩塌較嚴重河道建造防砂壩可減少造成土石災難。

目前臺灣未有成功使用虹吸式管狀魚道。本研究為了設計出可虹吸現象和適合台灣魚類的魚道，同時改良傳統水泥魚道建設和維護困難、難以適用多樣魚類、枯水期功能中斷等問題，進行一系列相關試驗。我們採用塑膠管及大小頭減速器，嘗試組裝虹吸式管狀魚道，用水球測量流速，過程中多次因氣泡而導致水流中斷，後來使用氣球、防水膠布解決了氣密問題，做出可成功形成虹吸現象的管狀魚道。後續於人工水域測試魚類使用情形，雖魚未上溯成功，但流速符合魚種需求。野地實測發現，魚雖未使用魚道，但魚道仍可正常運作，推測魚未使用，可能因當地成體魚數量不多、不合魚上溯的季節等因素。目前仍有一些問題尚未克服，但本實驗為台灣魚道發展建立新的里程碑。

我們自製之半U型管加PVC套管的測量裝置確實可用來觀察兩不同濃度之溶液的滲透壓現象。實驗半透膜之選用，以高分子奈米孔洞半透膜為最佳，玻璃紙容易因水所造成之部分溶解而影響滲透結果。歷屆科展常選用之蛋膜，需注意蛋膜是否真為具有選擇性之生物膜或只是微米級孔洞之半透膜。經由類似化學反應速率公式推算滲透速率依高度變化可分為n階滲流階次，而濃度差之趨動力可併到滲流常數k之變因中。生物滲透壓滴降法可有效測量與瞭解到溫度愈高，滲透速率愈快。而在植物生長的實驗及細胞顯微鏡觀察中，可知當營養劑濃度較高時，易因滲透壓的關係，造成原生質分離，而無法順利將營養劑運送到植物的頂端，可知在植物世界裡，不是π=iCMRT與p=hd絕對可換算相等。

隨著抗生素的廣泛使用，抗生素殘留的問題日益嚴重。為此，本研究建立了一個稱作細菌陣列固相分析（BacSPA）的方法來檢測和分類樣品中的抗生素。本研究將15個在質體中植入生物冷光的大腸桿菌液，點在與11種不同的抗生素混合的固相培養基上，濃度為1.5 ppm。不同的抗生素會刺激細菌，使其產生特定的生物冷光變化圖形。將圖形以延時攝影紀錄，並以機器學習演算法中的多重決策樹系訓練抗生素分類模型。得到的最佳模型能在三小時內，以90％分類抗生素的類別。再對該方法進一步測試，以區分不同濃度的抗生素。最終模型能將濃度從125 到1000 ppb的八種抗生素進行分類，其準確率大多高於70％。在未來，我們希望能建立更多不同濃度、不同組合的抗生素發光圖形資料庫，以擴大此方法的應用範圍。這無疑為人們檢測與分類食品與環境樣品中的抗生素殘留，提供了一個很好的方法。

Stochastic gradient descent (SGD) is one of the preferred online optimization algorithms. However, one of its major drawbacks is its predisposition to forgetting previous data when optimizing through a data stream, also known as catastrophic interference. In this project, we attempt to mitigate this drawback by proposing a new low-cost approach which incorporates backward queried images with SGD during online training. Under this new approach, we propose that for every new training sample through the data stream, the neural network is optimized using the corresponding backward queried image from the initial dataset. After compiling the accuracy of the proposed method and SGD under a data-stream of 50,000 training cases with 10,000 test cases and comparing our algorithm to SGD, we see substantial improvements in the performance of the neural network with two different MNIST datasets (Fashion and Kuzushiji), classifying the MNIST datasets at a high accuracy for the mean, minimum, lower quartile, median, and upper quartile, while maintaining lower standard deviation in performance, demonstrating that our proposed algorithm can be a potential alternative to online SGD.

本研究以家用微波爐及自製集熱盒燒製高溫陶瓷，用於家用微波爐的集熱盒材料的材質以玻璃纖維為主體為佳，集熱材料使用碳化矽顆粒級配重量比為1:3(320目碳化矽:180目碳化矽) 有最佳的微波吸熱效率並半浸泡的方式沾黏3.02mm (10層)最好；集熱盒玻璃纖維與集熱材料碳化矽之間的高溫黏著劑，以體積比3:7(矽酸鈉:水)為最佳配比。以家用微波爐搭配自製集熱盒可於26.5分鐘便可燒結陶瓷上釉作品，與傳統電窯需480分鐘比較可大幅減少94.48%的燒製時間，且其耗費的能源可省去89.44%的電費，以家用微波爐及自製集熱盒燒製之陶瓷品與傳統電窯燒製之陶瓷品在洛式硬度儀上測試結果無明顯差異，是未來極具發展性的陶瓷燒成技術。

電腦字體近來流行許多近似手寫字體的字形，像是少女體、硬筆書法體等等。這些字形都是由書法家一字字寫入電腦再編輯完成。這樣的製作方法不僅讓個人用戶無法製作自己的個人化字形，也讓專業的類手寫字體制作極為費時。結合型態學演算以及模式識別、中文字資料庫等等，我們製作了利用使用者少數部件的重組，模擬該使用者書寫其他中文字的系統。我們的系統不僅可以用在製作個人化字形，亦可以用在文化資產的保存與研究，凡如佚漏古籍之校定及重製。 我們的系統從使用者的部件擷取到字庫分析及重新組字，皆經過調校已符合中文字的特性，可利用三百個中文字部件組合出超過3500個常用中文字，涵蓋超過95%的中文字使用率。