深度學習透過迭代的訓練，如沿著梯度反方向更新權重的梯度下降法，旨在找出損失函數建構出的多維函數圖形中，其全局最小解的變數組合。我們受到在睡眠中的快速動眼期啟發，此時期腦中的高頻率γ波可以強化學習效果。本研究模擬此現象，提出一使原損失函數擁有自適應的增幅功能的演算法（稱之為REM方法），且其中的超參數能夠根據其應用調整。 本研究將REM方法應用於三種經典的優化法，並且以五種異質的資料集測試。實驗結果指出，在搭配隨機梯度下降法（SGD）與自適應學習率優化法（Adagrad）時，REM有顯著的優化效果。REM方法不僅能大幅加速訓練進程，亦能避免特定的訓練問題。

從魔方陣的變形，引伸到正魔多邊形的研究，由原先採用試誤的方法，看出解答的非唯一性，以及經由旋轉、翻轉在解答上的重複性；希望能在解決問題以前先有部分的預測，於是分析這些可能解答的性質，以及找出解答的一種方法，也請老師幫忙就這一部分做些證明，而部分的努力也使我們在使用電腦處理時獲得一些益處。在分析、使用電腦協助解決問題以後，我們也不再滿足於原來設定的問題，試著分析出可能的解答個數，那是多到無法想像的；我們也增減每邊的數目，看如何尋找解答；一些資料也指出，每邊三個數字也能構成正魔多邊形，於是每邊三個數字正魔多邊形的尋找，也變成我們研究的方向，因為這和我們原來的問題有很大的相似性，於是把以前的基礎應用在這裡。我們的研究是一個開始，也是一些方向，希望以後有更多人的努力……。

某次出遊，導遊的言論讓我們對土壤液化感到興趣，所以開始了這次的研究。在文獻探討時，我們發現地震強度和加速度有相當大的關係。之後，我們透過電腦運算發現使用人手搖晃產生的加速度和大約落在地震強度4~5級之間。然後在不同沙土比例產生的土壤液化實驗中，我們發現沙：水=9：4時次土壤液化的分界點，當水含量再更高時會非常淹水和土壤液化。接下來，我們用相同比例不同體積的沙土和水測試土壤液化的情況，發現含水比例相同時，體積越大的沙土越容易產生土壤液化。最後我們觀察相同含水量相同體積在不同震度中土壤液化的表現，發現震度=6時才會有明顯的土壤液化現象。

在物流的能力隨著科技快速發展下，倉儲成了不可或缺的環節，隨著許多大型工廠的出現，大量的倉儲搬運需求使許多重型的機械因而產生，然而其仍需要將不少人力消耗在如此龐大且重複性高的工作上，且根據貨物的大小或內容物以及貨物的數量，工人在搬運或操作機械的過程中往往伴隨著許多風險，而這種具有高危險性、高重複性且工作量龐大的工作，若開發出技術成熟的機器人負擔相關工作領域，便能提高工作時數與效率，並且提高操作人員的安全性。 本研究嘗試使用自然語言來控制機器人，並且透過電腦視覺辨識系統找出搬運的物件，進而將物件移至指定的地點。

本研究使用自製的機械手臂並透過ROS與MoveIt實現機械手臂的路徑規劃，且給予機械手臂自身的視覺系統，並透過深度學習進行物體辨識並使用深度攝影機獲取物體的距離，使機械手臂能夠自行移動到目標物的位置並抓取物體。將電腦視覺、深度學習與機械手臂結合，機械手臂便可以達到自動化，而無須人為操作。本研究所開發的機械手臂系統為完全開源、價格低廉且軟體方面可套用於其他安裝ROS的系統中，十分適合與其他領域結合。而日後在更多自動化的系統上，如物流系統的自動揀貨、行動不方便的長者的輔助系統或是自動化垃圾分類等，使用本系統的電腦視覺、機器人系統，可以讓生活中一些需要人力的事情變得更快更方便。

在五年級接觸了五連塊之後，我們試著找出除了「拼湊」之外的五連塊解法。我們先針對五連塊的規律進行探討，並試著將五連塊數值化後使用數字計算將答案算出來。再透過「座標數值法」進行計算時，雖然覺得計算繁瑣，但可以從數值化的結果清楚看到連塊翻和轉產生的規律。另外「情況數值法」讓我們可以將解答過程放置於電腦程式中運算。我們還發現情塊數值法的每個數字可接受數值是有規律的。最後，我們發現情況數值法不只可以用在五連塊解答的計算上還可以利用在三角形和立方體的答案計算中。

自轉是塑造恆星演化的關鍵物理因素（A. Maeder et al. 2012），然而，在一些研究當中，模擬恆星演化仍會選擇忽略旋轉的影響（Pietrinferni et al. 2004），這開啟了我探討自轉在恆星演化扮演的角色之興趣，於是展開以下研究。MESA（Modules for Experiments in Stellar Astrophysics）為一專業天文物理界中普遍使用之電腦程式，能模擬各種恆星演化場景，本研究藉由MESA模擬不自轉至具自轉程度差異之恆星演化模型，探討其演化過程之變化及最終狀態之差異。研究結果分析發現自轉混合導致不同殼層位置之元素有更好的對流性，因而產生較好之化學同質性質 (Chemical Homogeneous)，而自轉效應在驅使恆星進入presupernova階段亦有一定程度的重要性。

傳統的神明燈(圖1)、蓮花燈(圖2)只做晚上微亮的照明，功能性少，美觀性不足，但價格昂貴。本研究在於增加其功能性，改善其美觀性，降低成本。運用電腦繪圖軟體重新設計外觀，使其更有藝術美感，加入機件原理中的齒輪機構、凸輪機構，及電機模組的馬達、燈條等等，使其功能性增加，避免用工廠開模的高額成本，利用3D列印輸出，大幅節省作品的成本(如圖3、圖4) 。 本研究合併了機件原理中多種機械結構產生連動，達到同時有正逆時鐘旋轉，及往復開合的華麗效果，最後再增加mp3播放模組，利用記憶卡任意更換音樂，改善一般唸佛機無法更換音樂的囧境，且作品利用PLA環保塑材成型，而達到能動能唱又環保的目的。

擦擦筆為何不需立可白就可以擦乾淨原來顏色，利用擦擦筆感溫變色的原理加上水黏土自製變色鼻涕蟲。 先由市售的擦擦筆分析調查開始，接著各種擦擦筆的特質，研究感溫材料的特質及與生活中不同材質物品的結合，研究感溫材料與水黏土的結合~感溫鼻涕蟲特質。 最後，利用研究結果，將感溫鼻涕蟲應用在生活上，製作實用奶瓶茶杯感溫器、引擎及電腦散熱器感溫器、感溫鑰匙圈、替代市售彈力球鼻涕蟲的感溫玩具及具環保實用功能的感溫牆壁等，藉由太陽光熱輻射讓牆壁產生變色效果，達到環保綠能永續功能。 由觀察生活中有趣的文具~擦擦筆開始，經歷一連串的研究歷程，歷經許多困境甚至發生爭執，科學發現過程中我們學會最重要的科學態度~謙卑。

綠色能源種類繁多，風力發電乃其中發展最快速之一，已成為世界各國爭相發展之標的。而各類型風力發電機中，以垂直軸風力發電機最具噪音低、設置地點限制小、可吸收任何風向的能量等優勢，因此本研究針對它的各項變因進行探究，實驗結果證明：在風力機部分，葉片為6片不平均分散、葉長16公分&葉寬6公分的長方形、葉片攻角為75°、材質為珍珠板的組合，發電效果最佳；在發電機部分，則是採用16個強力磁鐵，與16個纏繞500匝的線圈，並搭配「磁鐵同極排列＆線圈順時針連接」或「磁鐵異極排列＆線圈順-逆-順-逆時針連接」方式擺置，能獲得最佳發電效能。最後，我們進一步研發「垂直軸風力發電充電器」，供手機和平板電腦進行充電。

本研究試著在Android Studio的開發環境下用Java語言寫出手機鎖，將現行之平面手機鎖擴張至三維空間，運用立體的圖形增加可行解組合數及複雜度，進而在不困擾用戶的情況下提升螢幕解鎖的安全性。

在2048人工智慧遊戲中，平滑度與單調性的權重為主要影響電腦判斷的變數，因此本研究主要針對這兩個變數的權重進行實驗並探討。並且在遊戲中步數愈多，愈容易達到更高的數字，在研究當中我們用遊戲移動步數的多寡來判斷當局的好壞。 在深度1的情況下「改進程式碼」，在研究結果中發現主要變數比值為1的同比例放大縮小效果都不錯，在90組數據中有 1/3 有到達1024，甚至可以到達2048；從步數來看，原程式平均步數為332.8步，而修改後的權重平均步數高達561.8步。 最後，我們利用相同的權重，並且將深度改回原設定。比較後發現，經過我們修改後的權重，達到2048與4096的獲勝率皆比原程式高。