隨著科技進步，人類對居家生活質要求提高，並強調智慧生活、快速便利與高品質，因此研製一套『智慧家庭語音控制系統』，利用語音 操控所有居家生活電器設備 (例如 :冷氣、電視、收音機、電風扇…等 )，本系統可同時啟動與關閉電器設備，透過各種介面(例如 :藍芽耳機、平板電腦、手機、網路、遠端監控系統…等)簡易操控本系統；經各類行動電子產品與週邊設備，以聲控、觸控與遙控居家電器設備，讓家中有行動不便者、盲啞人士(在平板電腦上貼點字薄膜)，享受優質生活品質。本系統可移植各類場所應用，例如汽車中透過語音方式，控制車內設備系統(音響、寫 E-Mail、接聽電話、衛星導航系統…等 )，可避免駕駛者手動操作造成分心發生意外事故。

本研究致力於改善在疫情底下的醫療場所分流機制，減輕第一線醫療人員的人力負擔。利用Arduino模組與臉部口罩辨識技術，串連「口罩辨識、體溫量測、酒精消毒」等三項主要關卡，最後製作出一個集所有功能於一身的「防疫機器人」。 防疫機器人將設置於醫療場所入口，在語音提示下，進行口罩辨識、酒精噴灑與溫度感測，如有突發狀況可與保全人員聯繫。待所有檢測完成後，溫度超標和正常的人會以不同方式進入醫院，降低交叉感染的風險，全面性的守護第一線的人員。 本研究成果能為醫療場所的分流達到「降低人力需求」及「安全」的目標，甚至可以拓展至其他同樣需要分流機制的場域。

英文句子簡化是一項單語言句子轉換的任務，其中一句複雜的句子會轉換為一句或多句的簡單句子。相較於過去研究學者著重於研究如何優化句子簡化的結果，如何將一句英文句子依閱讀程度簡化為不同簡單程度的簡化句是一項自然語言處理方面嶄新的研究領域。本研究首先訂定英文分級標準，整合歐洲(CEFR)與台灣(LTTC)母語非英語國家機構對英文的分級標準，將英文分為三種難易程度，並依此將Wekipedia及Newsela的簡化前-簡化後平行語料重新刪整為三種目標程度等級的平行語料庫。另一方面，運用已發展成熟的Seq2seq簡化模型，創造一個多解碼器模型，分別依據目標程度不同的訓練資料集訓練三種解碼器。在BLEU、SARI指標以及Coverage計算下，本研究結果相較於相關研究可展現出優異成果。

我們用音頻分析軟體Syaku8測定自製安克隆竹琴管長並以Excel試算各音名標準音頻，比較出的實際偏差率，可做各竹琴組修正管長的參考。 以力矩平衡原理及合弦伴奏想法來組合安克隆竹管－自製「安克隆風鈴」，並分析其共振關係，實際搖動此風鈴所產生的共振音頻聽起來也很悅耳動聽， 我們創新整合安克隆竹琴、風鈴及賽夏族臀鈴的想法，經電腦音頻測定軟體及麥克風收音，記錄安克隆竹琴、風鈴、臀鈴的單一音頻及共振音頻圖後，已可以準確的將臺灣最大的天然資產－三~五年生『竹子』轉換成校園律動的節奏樂器，希望以後能大力推廣到其它學校，讓我們臺灣的學子都能自己製作出安克隆竹琴及創新的賽夏族臀鈴，快樂的享受學校表演藝術課帶來的音樂與律動的美感！

一、本年度國內參展作品共計三四五件，其中物理科六Ｏ件，化學科六十三件，生物科七十三件，數學科四十八件，地球科學四十件，應用科學科六一件，另外泛太平洋地區有八個地區包括美國、加拿大、紐西蘭、新加坡、菲律賓、香港、泰國及日本共十一件，領域分別為物理科二件，化學科二件，生物科二件，數學科一件及應用科學科四件。 二、本屆參展作品多能應用電腦的功能進行探討嘬廖處理及分析。 三、作品的安全檢查執行落實，看板設計優良，展覽場地寬廣。 四、甚多參展作品，多能取財當前世界熱門主題，如酸雨、溫室效應、地震等這些與周遭密切相關的題材；另外有關日常生活的主題亦是多件作品取材的對象。 五、本屆作品在質的提升方面甚為顯著，尤其在創意及研究態度比以往多有進步。 六、整體而言，本屆作品在國小方面甚為生動活潑，高中方面較往年提昇許多不但周延且具創意，但國中方面的作品沒有明顯進步，可能跟國中階段升學壓力較大有關。

本研究利用電腦程式West point bridge design 模擬橋樑結構的穩定性，並使用義大利麵充當椼架實際來搭橋，藉此了解結構對橋樑負重的重要性。研究中發現： 1、Warren的結構最經濟實惠，Pratt結構次之，Howe結構負重效率最差。 2、橋樑結構中的每個桿件受力情形不同，因此根據受力情形來加以設計橋樑結構能提高經濟效益，例如：Pratt結構與Howe結構雷同，但是Pratt結構所承受的壓力是落在較短的垂直桿件，因而提高了Pratt結構的負重性能。 3、藉由結構的設計，使得原本負重效率約為65(gw/根)的義大利麵條，提高到99(gw/根)，約增加了1.5倍。 此外，藉由West point bridge design 軟體設計橋樑結構，並以義大利麵實際搭建橋樑，且測試其負重能力，可發展成完整的教學流程，極適合國中學生學習建築結構等相關課程。

研究樑柱的形狀、擺放方向及在相似形狀下，樑柱的寬與高對支撐力的影響，再將研究結果用電腦程式模擬驗證，適當的樑柱配置是有助於建築結構的抗震效果。 使用厚紙板製作各式模型體，在相同材質、長度及斷面積等控制變因下，以砝碼吊重，並設計了將微小變形量放大再依比例縮小的間接測量方法，算出微小變形量，經實驗後獲得以下的結果： 1.物體載重力和形狀有關，以W型、工字型和長方形樑較佳。 2.物體載重力和擺放方向有關，相同形狀時長邊的支撐力優於短邊。 3.物體增加寬度的方向如與力的方向平行，可以有效提高支撐力；如與力的方向垂直，也可提高支撐力但效果比較差。 4.利用樑或柱的強邊去補強建築物平面的弱邊，可提高抗震能力。

一、本屆科展參展之作品共有國內三百五十六件及外國五件，如期於台北市建國中學的學生活動中心內佈置完畢，經安全委員會初審、複審通過後，順利展出。在各科的評審委員們細心且公正的審問、評閱下，歷經一天半的初複審後，也順利地產生前三名、佳作及特別獎的得獎者名單。得獎作品普受評審委員的讚賞。 二、本屆科展作品參展之質與量也有普遍提升之現象，高中組之作品在各科內居有新穎的題材、深入的探研、良好的電腦化數據處理及頗佳的壁報論文看板製作，有顯著的進步，表示科學教育之推廣，在國內正逐步地落實。 三、國中組作品也有良好的創建題材出現，電腦輔助的研究工具也頗為普遍，本土化及日常一般現象或就地取才自行研製測試儀器也得到評審委員們的肯定與鼓勵。 四、國小組普遍地向往年般地活潑，演講解釋生動，壁報論文看板製作也頗有特色，題材選擇型傾向日常所見所紋與切身相關題材，並符合其能力所能執行的主題，是一正確方向。 五、作品探研的方式也均能符合嚴謹的邏輯思考，細密地觀測及系統化的數據收集與處理等符合科學步驟之作法。作品及論文壁報呈現生動，解說也十分自然而能掌握要點，十分難得。 六、作品大部分均能符合參展ㄓㄢ全規則，比往年進步許多，唯看板上壁報論文及參展實物尺寸上有不少作品未能符合作品參展之製作規則，尚望下屆作者及指導老師能完全遵守安全準則及參展作品之製作規則。 七、國小組指導老師在作品探討之角色上，有過度參與之現象。如何適切地擔任指導老師的角色，而又能引導學生進行科展作品之研製及作品解說，推廣及落實科學教育乃是一值得老師深思的課題。 八、壁報論文看板上的製作，如何由雜亂無章的數據推內整理出清楚而顯示優良的圖、表，及精闢的文字解說，使在看板上能符合其尺寸，又能精確地含蓋作品之研究內容，是值得改進之處。 綜而言之，本屆科展參展之作品，在研究主題之創新、參展作品之質與量有明顯的進步。不符合完全歸責之作品也大幅度地減少，電腦化的應用、本土化的題材、跨領域的研究，是本屆科展特色。

本研究以物聯網、智慧車與機械手臂等科技，幫助病人能定時、定量的吃藥。系統在送藥的設計上，物聯網的方案，使用「聯發科」的MCS雲端服務，可輕易用網頁或手機介面，連線及管理LineIt ONE控制版，做到無線控制精準配藥；系統亦創意改裝現有市售常見自走車，並搭配紅外線感測功能，使作品能正確無誤的循跡，將藥送給病人；另為提醒病人拿藥，系統加裝LED與蜂鳴器裝置，提供視覺與聽覺的感官刺激，提醒吃藥的時間已到，也增加視訊串流，實現遠端監控功能，整體組合完成雲端智慧配藥系統。本研究的成果在成本、技術或相關的軟硬體的配合難度不高，應可普遍推廣與應用，未來亦可作進一步研究與應用。

我們為了了解九宮格圖形的手機螢幕鍵盤鎖共有多少圖形，除了利用列舉法詳列外，還想出了樹狀法、部分樹狀法和刪去法三種計算方法，並請專家協助設計電腦程式檢測我們的數據，最後發現總共有139880種圖形。從問卷調查中發現目前圖像式鍵盤鎖十分普遍，而大家設定的圖像以點數量少或是和文字或數字有對應的居多。我們還找到了圖像中，點與點不能相連時，計算密碼圖形數量的公式，可作為圖像設計的參考，並設計出聖誕樹造型和立方體造型兩種鍵盤鎖圖像。

臺灣高速鐵路因地層下陷而有行車安全的疑慮，每年耗費數千萬來嚴密監測地層沉陷。 本沉陷的測量利用商務筆記型電腦中的加速度感測器，來記錄列車行進地層下陷處的電壓變化，透過QCN Live軟體轉換成加速度值，並分析高速鐵路經過地層下陷地點時的運動狀態，以耦合系統的物理模型並用KBM漸近法分析並描述得到資料與計算沉陷值。 透過全線測量，訊號的可靠性，高鐵苗栗麻園坑段反覆驗證，物理模型的適用和正確性，計算沉陷值，也在誤差的合理範圍內。 由此顯示，此沉陷的測量方法是可行的。尤其相對於傳統的人工測量方法，這個方法更有利於迅速地測量高速鐵路地層下陷，發現轉向架避震器的異常，防範事故於未然，更可節省大量的人力與物力。

手機自拍像中常有人臉佔照片整體面積比例過大、構圖不佳的問題，針對此問題本研究運用深度學習提出改善方法。所設計的方法，主要包含四大部分：圖像擷取、圖像外擴、圖像填補以及圖像結合。圖像擷取中，我們運用Mask_RCNN和Closed_Form_Matting兩個演算法，結合兩者優點來生成遮罩，正確率可達87.5%；然後，藉由更改模型架構以優化與對訓練集做不同的前置處理，比較不同模型成效並修正，可對人像自動進行適當的外擴；此外，在圖像填補中，我們設計差集填補的方式來提升填補模型準確率；最後，自動將外擴後人像與填補後背景做圖像結合。實驗結果顯示，所設計的方法可有效地對圖像擷取與圖像外擴模型做優化，並將自拍像中過大的人像縮小至合理大小，形成結構均衡的照片。