夠炫的 E 世代銀飾品為其特徵，從銀戒、手鍊、項鍊、耳環及各式吊掛在身上之銀環，無一不是金飾加工之成品。升上三年級在工廠實習課中有機會接觸到金飾加工課程，從熔銀、滾壓、抽線、焊接、銼磨、拋光到完成獨一無二的飾品，將飾品掛在身上，同學投以欣羨眼光，那份成就感實在無以言喻。因為從事金飾加工這一行業者並不多，所以大部分工作都是純手工製作，相當費力及耗時，尤其是方形銀線要抽成圓形銀線，更是吃足苦頭。於是想利用學校設備及材料設計製作出一電動抽線機，從最基本構想用電腦繪圖繪出，如何選擇動力源，如何讓滾筒能旋轉又能向前移動，到零件製作焊接組合噴漆等等，最後終於在幾位同學協力合作，及老師指導之下完成此一成品，希望此成品對金飾加工業能有所幫助。

本屆科展物理科計有初小組 17 件，高小組 12 件，國中組 20 件與高中組 20 件（內含國外參展作品一件），在參展數量上，初小、高小組要比往年稍少，但國中，高中組則有增加，至於參展的內容，初小組沒有往年的生動、活潑，希望未來能加油。而其餘的三組都比往年要好，不論是創造力的新穎、科學求真的情神、思考的循序漸進、邏輯推理的程序、實臉數據的完整性、儀認安排的操作技街、利用電腦的模擬能力等，都有水準以上的表現，唯在數據處理方面則有所不足，希望能加強這方面的訓練。

資訊爆炸時代，資料的流通迅速方便，但安全性也跟著降低，從前以實體文書往來信件時，還能夠在信封上加上彌封，但是電腦網路世界要如何加上這道彌封呢？這也是目前各國重視的資訊安全的部份，強化電腦資料的保存方法，就是加上密碼，這到密碼就是我們所說的彌封，在網路中有了這道彌封，即使資料不慎被竊取，只要解密金鑰不被破解，那重要的資訊便不會洩漏，所以我們便以加密的方法應用為主題來進行探討。

傳統的類神經網絡人工智慧多半是以受控訓練為主。然而在本次研究中，我們先建構出一套以類神經網絡模型為基礎的人工智慧，再利用社群網站噗浪（Plurk）上使用者與此系統的互動，訓練類神經網絡，以期驗證社群網站作為訓練來源的效率與準確度。我們利用分析詞、句的方式，促使系統做出自動的回應，同時並收集相關資料作為統計與修正之用。經過漸進式的調整與精進後，我們成功利用高度模組化的人工智慧系統，達成「利用社群網站資料自我修正」的目標，且其準確度呈現遞增的趨勢。我們相信只要充分掌握社群文化，社群網站做為資料來源對學術研究必有所裨益，且能為自然語言領域帶來更多可能性。

“方體內的正多面體造形設計”就是在方體內加入多面體，在許多大樓門口都可看到類似這樣的多面體造景藝術。正多面體基本造型有四面體、六面體、八面體、十二面體、二十面體，若加以變化可製作出更多的多面體，我們運用多面體和多面體的幾個變化，來製作出更多的多面體，如複合、截角、星狀化等關係。我們使用電腦輔助設計(CAD)軟體將正多面體圖設計出來，並以空間數學、幾何投影學計算正多面體圖的造型，再由電腦輔助製造(CAM)軟體模擬與產生加工程式，最後以 CNC數值控制機械加工出來。而加工時有造型的多面體不易夾持，必須使用特殊夾具來固定於虎鉗上，且預防夾持變形也很重要，如此才能製造出我們設計的方體內正多面體造型。

在六億年前，海洋中有許多不同種類的生物，經過了幾億年的演化和突變，令我們覺得好奇，為何基因經過交配和突變能產生這麼多變化，而且愈來愈優良，於是我們想利用電腦的符號來代表各種不同的基因，使其交配、突變，研究近年來興起的「遺傳演算法」學說。

本研究主要是利用數位相機所拍攝的照片，以電腦應用軟體Photo Impact、Math PS 處理影像並讀取黑子座標，先找出將近十個月中太陽自轉軸與地球自轉軸夾角的變化，結果與天文年鑑的數據相當符合、最大偏角約26 度，顯示此方法對於自轉軸方位角的測量相當精準。藉此進一步求得的太陽自轉軸傾角及太陽自轉方向和週期，發現太陽自轉方向與地球公轉方向一致；自轉軸亦非垂直黃道面，而是約在九月時其北極傾向地球的角度最大且在二月左右時背離地球的角度最大；太陽赤道附近自轉的恆星週期約24.9 天、會合週期約26.9 天。

國立自然科學博物館推出《數位博物館》，內含大量生物圖鑑及豐富館藏文物之圖文資 料，無論用於資料查詢或提供進階研究資料皆有極大貢獻。但經使用後發現，其檢索架構仍 只提供關鍵字搜尋及分類瀏覽，無法精確檢索出欲查詢之資料，尚有改進之處。 於是針對現有之影像檢索系統，我們跳脫出傳統以文字為檢索之依據，而設計出一連串 之改進方案，如下： 1. IRHI 色調辨識影像檢索，針對色調相近之影像類群提供良好檢索架構。 2. IRCI 輪廓辨識影像檢索，針對輪廓相近之影像類群提供良好檢索架構。 3. IRHCI 色調暨輪廓辨識影像檢索，綜合前述兩種方法之優點所設計。 A while ago, the National Museum of Natural Science put forth the “Digital Museum,” which contains great amount of biological pictographs and abundant collections of textual as well as pictorial materials. This has contributed tremendously to information search and advanced research. However, after employing them, we come to discover that its retrieval paradigm only provides key-word search and categorization browse, without enabling us to precisely pick out the desired data. Thus, this paradigm leaves something to be desired. To make up for the insufficiency of the existing system, we have escaped from the concept of searching by texts. Instead, we have designed a series of improvements. They are as follows: 1. IRHI(Image Retrieval by Hue Identification): Providing a sound paradigm for the image groups composed of similar hues. 2. IRCI(Image Retrieval by Contour Identification): Providing a sound paradigm for image groups composed for similar contours. 3. IRHCI(Image Retrieval by Hue and Contour Identification): Combining the strengths of the above two paradigms.

本研究基於雙鏡頭立體成像原理，提出適用於長距離的相機光軸校正演算法則。此演算法則可快速地將失真的影像修復，以提供正確物體影像的視差資訊來得到其3D立體影像的資訊。由於物體影像於長距離時會太小而變得難以辨識，因此加大影像解析度能有效提升物體影像的辨識度進而獲得長距離的立體影像，但電腦執行影像處理的運算時間也隨之變長而失去即時性。因此本研究採用圖形處理器及多重執行緒的技術，可將解析度1280*720的影像擷取和處理的運算時間縮短至每幅影像100毫秒以下，而達到影像處理的即時性。本研究最後將此研究成果用於汽車防撞警示雷達系統設計，此系統運用兩個網路攝影機來擷取影像，並利用OpenCV所提供之開放原始碼實現本研究所有使用之影像處理程序，以快速達到汽車防撞警示雷達系統的實現。

本屆數學參展作品中，高中組及國中組作品頗具水準。國小組作品題材本不易尋找，但本屆亦有多件高小組作品頗具巧思，初小組作品只有五件，略微少些。 國中組及高中組有多件作品能適當地利用電腦協助計算或展示其成果。複雜的幾何圖形在電腦中可呈現其動態變化，增進了解。由此顯見參展學生電腦運用的能力熟練，為一可喜現象。 一般而言，本屆參展作品的文字較以往流暢，參賽學生的表達能力亦多半很好，充滿信心，應對得宜，可看出其發展潛力，令人欣慰。

The purpose of Computer Vision is to understand the methods by which humans\r process visual information and likewise to create computer algorithms similar to these\r processes. Through careful observation, a computer algorithm was developed to mimic\r how humans recognize logos in television commercials. After visual analysis of\r numerous commercial sequences, it was hypothesized that the key frames (frames in\r which the logo resides) could be found using the intersection of color histograms; the\r logo region could be found using the edge density within the key frames; and the logo\r could be identified utilizing a correlation method with a database of stored logos, scaled\r to different levels using Bilinear Interpolation.\r Color histograms were implemented using one-dimensional arrays with 24 bins;\r key frames were determined by calculating the intersection between consecutive frames’\r color histograms. The edge density was calculated by convolving the key frame with\r the number of edge pixels within a 21X21 area. The identification of the logo was\r determined by computing the Sum of Square Differences between the logo region and\r the database of logos on different scales; SSD values were normalized for different\r scales.\r The algorithm was tested on 14 different sequences and determined the key frame\r with 80% accuracy. By segmenting the sequence into two key frames, the algorithm\r generated 93% accuracy. The algorithm also identified the logo region with 93%\r accuracy. The identification of the logo yielded anomalous results. These data suggest\r that motion between consecutive frames in commercial segments decreases around the\r display of the logo. They also suggest that the logo region has the most visible edges\r within the key frame.\r Future study includes a complete overhaul of the logo recognition algorithm. The\r correlation algorithm (SSD) does not work accurately enough to be used. Therefore, the\r next step is possibly to look at the edge information about the key frames. As the Canny\r algorithm determines the edges of an image, it has to determine the direction (or\r orientation) of the edges. Therefore, a proposed study includes utilizing an edge\r orientation histogram of the database of the logos and the key frames. This would mean\r that the algorithm would identify the logo in the key frames by matching edge\r orientation histograms.

使用現有的電腦及網路設備，再加上一些電路就可由世界各地透過網際網路(Internet)觀看、餵食家裡的寵物，甚至開關照明、電暖器等。目前可餵食乾狗糧、乾貓糧、魚飼料、鳥飼料等。 遠距視訊寵物餵食器是由一台電腦稱餵食端(圖1右側)，經由印表機埠(printer port)控制餵食器、電暖器、照明、或設定餵食時間及照明、電暖器ON及OFF時間，且可經由串列埠控制AI馬達來改變視訊攝影機(Web Cam)的方向(上下左右)。 遠端電腦(圖1左側)透過網際網路可遙控餵食器、電暖器、照明及視訊攝影機的方向，經由餵食端電腦的視訊攝影機(Web Cam)傳回遠端，可在世界各地看寵物生活及活動情況。因有攝影機的旋轉功能，故用於家庭保全及家電控制等用途。