本研究共耗時了九個月，以資訊教室48台電腦為主要設備，共計執行了近2500萬次的遊戲，達成本研究的最終成果。以下將探討並分析一篇以時間差學習法為基礎寫成的 2048 人工智慧程式，在解讀程式碼當中適合取來應用的部位後，加以探討是本研究的核心與主旨。 首先分析出各種方格數組成的相異特徵種類，統計方格數對應的特徵數量後，得出了「二倍定理」，對於往後執行高階方格數時有極高參考價值。隨後為了因應本研究對於四到六方格數特徵的探討並避免窮舉，自創了一種新方法：「已得特徵放置方格法」，對於嚴謹的特徵分析有一大進展。之後將前實驗的130種特徵皆作數十萬次的遊戲勝率分析，排出了各種特徵之間的優劣，接著以特徵之間的組合與原版特徵比較，驗證了此系列研究方法的成功。 「機動性質」是本研究現階段最有可看性也最具應用性的新創研究方法。在本研究後半即藉由計算特徵版面上的位置對次數分析，也為先前實驗現象做了合理解釋。未來將展現的就是機動性質回推法，藉此我正在設計利用更龐大數據，找出一個理想的「機動模型」，這種從被動獲得到主動回推的新思維演進方法，希望可以實踐並對於特徵工程做一大革新。 除了以上，也期望整篇研究以及新創研究方法可以被往後的資訊科技、人工智慧、大數據、特徵工程……等領域應用。

由校園水池中的蓮葉所產生的不尋常影子所啟發，促成了這次的研究與探討，我們試著以壓克力板模擬為池塘，再經過各種調整，來測量其在各種情況下會產生的變化。經過了仔細的觀察與研究，我們發現了那或許是由於蓮葉在水面上並不是完全的平面，而是有著些微的弧度，水因吸附力而被蓮葉的底面拉起，形成類似於凸透鏡的表面。而凸透鏡匯聚光的特性，會使原本該是影子的地方被照亮，而形成如花瓣一般的形狀。於是我們實際摘了一片蓮葉，一次次的調整並拍照後，再輔以電腦軟體進行測量，反覆測出了300個數據，算出其平均數後做為最後判斷的依據。根據實驗數據畫出圖表，我們發現葉影變亮寬度與水深扣掉焦距的長度成正比，這就驗證了我們的理論。並且，利用電腦計算我們設計出水透鏡的操作參數。

許多疾病與自主神經活性息息相關，例如睡眠呼吸中止症。現有的分析方法，例如頻率分析法，將心律變異訊號(HRV)訊號假定為平穩過程，使得我們只能得到這段訊號內的平均值，無法知道其即時資訊。本研究成功以短時距時頻分析轉換(Short-time Fourier transform)配合重新分佈方法(reassignment method)來分析自主神經系統的活性。藉由觀察隨時間變化的頻率，我們可以得知即時的交感神經與副交感神經活動。本研究可延伸應用於睡眠呼吸中止症的診斷。

我們藉由液體在旋轉的透明載具內會產生一中心向下凹陷的形狀，去製作一可變透鏡效果。完成後開始量測角速率，探討在旋轉時曲面曲率半徑；接著改變轉速時，角速率的不同，使的漩渦弧度也因轉速增加跟著變大，並算出轉速與弧度的對應關係。 為了要了解旋轉透鏡效益為何，我們利用物理課本中所學幾何光學，將已知條件代入，並利用電腦分析曲率半徑，得到透鏡與放大倍率的對應關係。 最後發現且隨著角速率越大，燒杯內液體面中心凹陷處曲率半徑會越來越小；且當轉速越快時，利用高斯成像公式所計算得到的結果與真實量測得到的結果較為接近，其液體形狀也應較接近一般透鏡形狀。

本研究旨在對費馬多邊形數定理(任意非負整數皆可表成n個n邊形數的和)進行更進一步的延伸探討，更精確地說，即是：對於給定的二次式an2+bn+c，定義一數列〈an 〉n=-1∞=〈a-1=0,an=an2+bn+c, ∀n≥0〉，而若存在一最小正整數γ，使得對於所有非負整數x，可由數列〈a_n 〉_(n=-1)^∞中取出共γ項，滿足x恰為這γ項之和。這時，我們稱正整數γ為二次式an^2+bn+c的指標值，定義函數Yi使得γ=Yi(an2+bn+c)。 在本研究中，首先先行探討函數Yi的一些基本性質，再藉由電腦以暴力法算出一些二次式指標值的下界，從這些指標值中找出規律，將其推廣至所有我們所討論的二次式，並證明之，至於再探討二次式指標值的上界的部分，我將數學家MelvynB.Nathanson證明費馬多邊形數定理的證明技巧，稍作改寫，使其能夠應用至更為一般的情況，藉此系統性的求得二次式指標值的可能上界。最後，經由不斷的優化上界與下界，即可求得二次式的指標值。

太陽能板一架設完成就要發電20年，若架設角度不正確，會嚴重影響長達20年整體發電量。那太陽能板最佳架設角度為何?又如何確保施工時能正確架設該最佳角度?為解決上述問題，本科展作品，藉由理論計算、電腦模擬實驗與實際系統量測交互比較驗證，依據太陽運行軌跡與氣候資料，逐步探討出固定型太陽能板最佳架設角度。我們依序進行9個實驗，成功驗證一套能依據太陽能板所在緯度與方位角來決定出固定型太陽能板最佳架設傾斜角的方法。更進一步使用數值方法以曲線揉合(curve fitting)法來得出公式，使其不需大量運算即可算出固定型太陽能板最佳架設傾斜角。最後，本科展作品使用BrainGo控制板、直線雷射、GPS、電子羅盤與陀螺儀，成功研製一固定型太陽能板架設角度標示儀，能有效幫助業者與DIY者輕易架設正確固定型太陽能板架設最佳角度，有效確保20年的太陽能系統發電效率。

象棋程式主要都是使用評估函數搜索，但是搜索有一定的不穩定性。因此，它們大多會使用開局庫，避免在開局時搜索出不好的棋步，進而影響勝負。不過，一個完整、強大的開局庫通常會佔用很大的空間，而且在檢查、維護與修改上，均有一定的難度。 本研究分別運用靜態和動態結構兩種不同的方式來表示象棋盤面，藉此減少表示一個象棋局面所需要的空間。減少它的空間後，一個相同大小的開局庫中不但可以放入更多資料，增強棋力，而且在搜尋、檢查與修改上，都能夠顯著的增加效率。 使用這兩種新的編碼方法，可以把含有超過十萬局棋(上千萬個局面)的開局庫編碼成6MB的大小。而這個開局庫，不像傳統的開局庫，只要檢查到一個不好的著法，就可以迅速的把包含這個著法的局面全部刪除。另外，從這個開局庫也可以直接取得開局的棋譜。

看到校園內的平板車租借，需要到資訊組用紙本登記，而因為學校電梯只有一台，等電梯耽誤了很多時間，而且紙本消耗了很多資源，因此想做一個可以利用悠遊卡註冊、借車、歸還的系統，將停靠站放置各個樓層，有需要時可隨時去借還。此次成品製作是利用Webduino、Arduino開發板，借由網路連動Firebase資料庫，逐步完成租借系統。經過了多次修正與測試，已完成可註冊、租借的系統平台，但因時間和成本有限，目前只能以模型測試，期待日後能製作出停靠站並實踐於在平板車的租借。

本作品比較不同類型顯示器（傳統投影機、LED投影機、雷射投影機及電腦螢幕等）的顯色效果差異。最初使用光柵、分光稜鏡、雷射筆等實驗來確定投影機的原理，接著透過色票統一標準，使用光譜儀將結果數據化，再進一步將VGA線的三原色（紅綠藍，以下用RGB代表）傳輸端子剪除，共有六種組合(去R、去G、去B，留R、留B、留G)，對比不同投影機之間的實驗結果，並配合其他顯示器實驗來驗證我們的構想。 實驗發現雷射投影機的綠光是由紅光變頻而來。此外，數據顯示雷射投影機的演色性，相對其他類型投影機來的低，對比後確認是光譜與太陽黑體輻射不同所導致。同時，我們還量測各種不同的顯示器，或是對照各種壽命之機器，試著分析出其中的物理結果。

本研究目的為針對汽車引擎冷卻系統故障時，建置能有效避免冷卻液溫度過高的保護裝置。實驗主要是利用淘汰車輛引擎的冷卻水管為材料，配合系統裝置位置加工，以改變管路長度及彎曲角度，並從文獻中學習系統感知器、作動器及電路設計，在冷卻水管上加上相關控制閥及冷卻風扇，再以微電腦控制板的程式作為控制單元，使系統能根據設定達成控制目的。實驗結果顯示，當節溫器故障時，冷卻液可經由旁通水管到輔助散熱器，讓冷卻液順利獲得熱交換，若加上水箱冷卻風扇故障，系統亦能在安全的引擎轉速範圍內發揮功效，若系統無法輔助降低水溫，亦會即時啟動高溫警示訊號。本實驗所建置之汽車引擎冷卻系統過熱偵測保護裝置確實能有效保護引擎並警示駕駛。

本研究以實作字體風格轉換的生成對抗網路模型為動機，將Conditional GAN當作模型的基礎，探討pix2pix模型及其他研究的一些方法對模型會產生甚麼影響，以得出能最優化預測成效的深度學習模型。 首先進行的是前處理的步驟，將字體的truetype檔案轉換成模型輸入的jpeg檔，再以生成器（Generator）和判別器（Discriminator）建立Condional GAN的基礎模型，然後探討加入U-Net、Category Embedding等方法，以及訓練資料集大小對模型造成的影響，最後實作整合的pix2pix模型和CycleGAN模型進行比較。 經過實驗後發現，U-Net和Category Embedding都對模型的預測成果有所幫助。另外，對相似的字體而言，pix2pix的效果較好，而對兩種風格差異較大的字體則需用Category Embedding的方式，融入更多字體進行訓練以達到更好的成效。

本研究運用無人機透過自主飛行及SLAM技術，輔助維護人員進行安全而穩定橋樑劣化檢測機制。透過飛行穩定、姿態資訊明確的自主飛行無人機，運用Python撰寫UDP連線程式，即時接收並判讀無人機回傳的影像及姿態資訊，再傳送飛行命令給無人機以順利在橋樑間巡行，而接收的影像則提供目視判斷損害狀況及LSD-SLAM建立強梁的3D模型自動標示測量損害處的尺寸。最終結果證實無人機可取得符合橋梁優選指標 (PI) 的必要資訊，以安全、效率的方式，取代目前必須多人爬上爬下，分工目視及測量方式。