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。

冬天能洗個舒服且讓身心放鬆的「熱水澡」是很幸福的，可是一般我們在淋浴時，都會先開啟水龍頭讓水慢慢變熱，但你是否想過，在冷水變成熱水之前的那些冷水去哪呢？好像是流進排水溝全都浪費掉了。目前很少有任何一款市售的產品能夠瞬間就加熱到適當的溫度，這也就是「即熱式電熱水器」的缺點。為了節省大自然的水資源，一個嶄新的「智慧型節水供水系統」應運而生。在此，我們建構一個以單晶片為核心的微電腦控制系統，使其能有效地控制管路中的電磁閥，再加上溫度感測裝置能讓水溫達到我們所設定的溫度之後再行出水，未達溫度的冷水也能儲存回流之後再使用，這樣不僅可以解決熱效能不彰的問題，又毋需忍受那濕冷的感覺，也不會造成水資源的浪費。

回授現象是一種特殊的物理現象，不僅出現在聲波上，也可能發生在其他現象中。本研究想針對聲音的部份進行探討，藉由生活中常見的聲響設備如音箱、麥克風、效果器及手機來進行實驗，並藉由電腦來錄音及分析，我們想要探討的變因包含有距離、角度、阻隔物、反射物、音量、阻隔板等變因，期望藉由實驗結果，分析了解回送現象背後發生的原因，並找出避免這個現象的方法及其未來的應用性。從實驗結果中，我們發現了回授現象的起源應該是空氣的擾動，而麥克風與音箱的距離會讓回授現象的頻率呈現一種特殊的規律變化，另外，聲音反射也會影響回授現象，因此我們製作了降回授裝置，能有效消除回授現象，而阻隔物也是未來可以運用的一種降回授方式。

等冪和是個古老、留有許多未解的迷人問題，過去多數使用多項式對稱、組合公式、複雜的代數方法、或以電腦輔助搜尋，求取較高冪次的理想解。本研究採用初級的數學理論、方法和公式，應用基本的集合性質、二項式公式、數學歸納法，成功獲取一系列等冪和的理想解，並證明其解的存在。研究從基本的二元集開始，探討等冪和理想解存在時的特性，然後導入定理3.1的方法建構、或運用推論5.1的方法倍數擴增，必可找到高一冪次或倍數冪次方和的解或理想解，並延伸到實數的等冪和問題求解。本研究也成功找到一系列奇數和偶數次、或無理數的等冪和理想解。研究結果預期可被應用至軟體的加密技術和相關應用，並且值得進一步探討質數的高冪次等冪和問題。

隨著3D成像的應用也越來越大眾化，我們希望沒有多視角拍攝的2D照片也能得到立體效果，於是使用深度資訊繪圖法來合成新的虛擬視角，來提供左眼以及右眼資訊，但繪製的虛擬影像會產生畫面上的瑕疵，而我們提出兩種策略:「破洞轉移」以及「背景反轉」，一來希望得以確保虛擬影像物件的邊緣的完整，二來可以使用最簡單的方式來有效填補破洞，使畫面看起來更自然，經實驗證實我們合成的虛擬影像與實際圖片做比較，的確可以獲得較高的PSNR值，並且將我們的研究成果應用在馬祖文宣品的推廣，將馬祖風景也能有立體的感知，讓人有深入其境地徹底體驗馬祖的美。

利用有機閃爍體連接電源供應器和示波器接收緲子，再連接電腦用Labview去記錄，來測量不同仰角的緲子數量分布。並用電腦程式Geant4去模擬真實探測活動以及其他條件下的實驗。

本研究主要利用Pulse Sensor脈搏心率心跳感測器，偵測人體心跳，並將數值資料透過Wi-Fi傳輸，回傳至電腦程式做解讀與判斷，即時判斷出受測者的當下的心跳狀況。而我們自行撰寫設定與顯示介面之程式，可顯示心跳相關數據，亦可即時繪出心電圖(需有線連接電腦)，當無線遠端監測時，只要連接到網頁就可以即時掌握穿戴者的脈搏現況。當電腦程式判斷出心跳不正常時，可發出緊急通知至手機(社群軟體)，通知管理者與照護者做出必要措施。

我們的視覺能力是大腦將感官所觀察到的物體進行辨認，由於物體受到形狀、線條和顏色的變化，加上人們的生理、心理原因，而產生與實際不符合的視錯覺。為探討眼睛對不同顏色赫曼方格的視錯覺，我們以標準化的情境和RGB 色環中的對比色、相近色和互換色定義電腦上赫曼方格顏色，進行實驗。研究發現黑白配色所看到鬼影人數最多，而綠紅配色卻較少人看到鬼影。因此我們用側抑制現象與感光細胞進行討論、分析，得出傳統黑白赫曼方格，受到側抑制作用的影響最為明顯，而其餘顏色變因的赫曼方格，對於紅藍綠視錐細胞和桿狀細胞會有不同程度的刺激，產生更複雜生理錯覺。此外我們延伸去探討不同顏色的格子襯衫對於受試者消費行為的影響，研究發現生理視錯覺會影響受試者的消費行為，錯覺較少比較多人願意購買；除此之外社會觀感與年齡層皆會影響受試者的消費行為。

● 研究動機：黃疸為常見肝臟疾病表徵，對於偏鄉缺乏醫療的環境，民眾與醫師需有方便的篩檢設備。 ● 研究目的：利用眼部照片以多元迴歸方程式、深度學習，建構眼白顏色與黃疸程度的預測模型。 ● 研究設備及器材：與中國醫藥大學合作，取得354張眼部照片與膽紅素值，利用Python撰寫程式進行人工智慧運算，及利用Excel 的迴歸工具進行多元迴歸方程式推導。 ● 研究過程：以程式擷取眼白像素，進行多元迴歸分析並推導出預測方程式，同時進行深度學習，計算預測率，並以APP成現。 ● 研究結果：多元迴歸分析得預測率約為45.5%~57.8%，深度學習則可高達88.9%~99%。 ● 結論：我們成功以深度學習根據眼部照片預測黃疸的嚴重程度。

本研究探討正n邊形各邊邊長延伸經過p次交點所形成的p階n角星多邊形之角度及邊長，我們求出p階角星頂角的公式，證明：「n > 2(p+1)時，就存在p階角星」，並和正n邊形內部連線問題做比對，提出兩者的對應關係。對於多角星的邊長與各角星頂角的連線線段，我們使用三角函數列式求長度及使用電腦軟體EXCEL輔助計算討論。在這樣的觀察中，發現「正n邊形邊長在特定的狀況下會等於p階角星的邊長」等一些有趣的性質，而這些幾何特性的證明也能夠呼應它複雜的代數算式成立，除此之外，多角星的角度與角星頂點連線上計算都和原正n邊形的角度、邊長有一致性的關係，因此本研究把正n邊形視為一個0階角星。

數位二維條碼的使用日益普及，然而使用手機掃瞄時，常受限於掃瞄距離及拍攝角度，使用上不夠便利。在不增加拍攝限制且增加二維條碼儲存容量的前提下，本研究嘗試設計一款8色10×10模組的彩色二維碼，命名為Colour Matrix。其四個頂角的模組具特定顏色，用來作為定位的特徵，其他模組用於儲存資料。此研究也成功在樹莓派平台上開發專屬的顏色辨識及編碼與解碼應用程式。相較於常用的二維條碼QR Code，Colour Matrix的拍攝傾角限制較小但拍攝距離較短。升級拍攝鏡頭後的實驗則發現鏡頭解像力明顯影響Colour Matrix辨識率，以及研究中所使用的邊緣偵測方法具有極限，有待進一步深入探討。