According to CNN Indonesia 2020, the demand for e-Commerce in Indonesia has nearly doubled during this pandemic. This surge in demand calls for a time-efficient method for warehouse order-picking. One approach to achieve that goal is by incorporating automation in their warehouse systems. Globally, the market of warehouse robotics is expected to reach 12.6 billion USD by 2027 (Data Bridge Market Research, 2020). In this research, the warehouse system studied would utilize AMR (Autonomous Mobile Robots) to lift and deliver movable shelf units to the packing station where workers are at. This research designed a heuristic algorithm called A.N.T.s (Algorithm for Navigating Traffic System) to conduct task assigning and pathfinding for AMR in the automated warehouse. The warehouse layout was drawn as a two-dimensional map in grids. When an order is placed, A.N.T.s would assign the task to a robot that would require the least amount of time to reach the target shelf. A.N.T.s then conducted pathfinding heuristically using Manhattan Distance. A.N.T.s would help the robot to navigate its way to the target shelf unit, lift the shelf and bring it to the designated packing station. A.N.T.s algorithm was tested in various warehouse layouts and with a varying number of AMRs. Comparison against the commonly used Djikstra’s algorithm was also conducted (Shaikh and Dhale, 2013). Results show that the proposed A.N.T.s algorithm could execute 100 orders in a 27x23 layout with five robots 9.96 times faster than Dijkstra with no collisions. The algorithm is also shown to be able to help assign tasks to robots and help them find short paths to navigate their ways to the shelf units and packing stations. A.N.T.s could navigate traffic to avoid deadlocks and collisions in the warehouse with the aid of lanes and directions.

本研究旨在透過自行撰寫程式，探討人群如何盡快脫離狹小空間，主要模擬個體所受的各種吸引力與排斥力、設立衝突處理規則，分析疏散效率並比較優劣。經過測試得知減少鑽空行為、排斥人群、略為排斥牆壁或障礙、不失自身判斷追隨他人足跡，有利整體疏散。另外，若人群出現移動模式異於他人的少數者，將不利整體疏散，但少數者人數不多下，愛好爭搶、鑽入空隙、較不排斥人群有助其個體疏散。 無論是否將疏散場域外廣場人群移動納入考慮，角落出口疏散效率皆較邊上優，且出口個數呈邊際效益遞減。但廣場中人群若步行六步內便停下休息，將導致邊上廣場入口堵塞。最後，逃離疏散場域後即往廣場邊界者，疏散效率表現相當於在廣場步行十步便佇足休息。

1.手機及筆電已成不可或缺生活用品。但，若其充電器如果充電時間太久，可能會因為本身過熱而造成充電完畢要取回時，造成手部的燙傷。因為有此生活經驗，想改善充電器等高溫設備的散熱。 2.本研究探討電腦CPU上如果加上致冷晶片，如何加速散熱，增加使用安全外也進而提高電腦效能。 3.以電腦主機為實驗的操作器材，探究研發該散熱系統，並做為以後其他需要散熱的結構基礎，作為加速散熱的要件。目前致冷晶片在兩面溫差超越20°C時，可以使致冷晶片產生電能，接上微型馬達後，得以驅動，並產生對流散熱。 4.目前有關致冷晶片的實驗中，多數是使用致冷晶片和帕爾帖效應的關係，以通入電能使晶片兩面產生溫差。而本研究將採賽貝克效應做基礎，來探討新式散熱解決方案，使CPU產生的熱轉換成可以驅動微型馬達的電能。

本研究主要是希望將「無紙袋吸塵器」之除塵技術應用在室內空氣清淨之上。 首先，選定PM2.5為空氣汙染檢測標的。然後，利用電腦課學習之Arduino套件，編寫程式並組裝SHARP PM2.5感測器。 接著，探討無紙袋吸塵器之除塵原理，並改良結構以應用於空氣清淨。 研究發現：設計良好之「氣旋除塵筒」，確實有很好的清除PM2.5效率。清除PM2.5效率良好的氣旋除塵筒：1.能產生結構札實的氣旋結構、2.直式比橫式效率高、3.加長氣旋除塵筒長度能夠增加清除效率、4.抽氣孔與進入室內空氣孔分開，並將抽氣孔位於側邊可以增進清除效率、5.增加風扇風力也可以增加清除PM2.5的效率。

多重抗藥性（MDR）細菌已經在全世界的範圍內成為了一個重大威脅，而像是多重抗藥性的綠膿桿菌就是其中一種對大多數療法有抵抗力的病原體。在目前的治療方案無效之前，有必要開發出一種新型機制的抗生素能夠作為對抗的手段。我們通過電腦虛擬篩選的方式，並用一個脂多糖脂質A (LipidA)生合成路徑的關鍵蛋白，LpxC，作為篩選的對象。在我們的第一次預測中，ZINC000001587011 (brequinar) 具有較低的結合能和較高的生物利用度。但由於其較高的cLogP值，使我們對其進行了官能團修飾，以期能有所改善。最後，我們在所有衍生物中找到了N11，有最大的潛力能做為抗綠膿桿菌的藥物前驅物。

本研究使用電腦模擬藥物的對接技術，快速有效的預測新冠肺炎病毒潛力防護精油。第ㄧ階段研究依據化學分子分類蒐集82種精油成份，建立分子結構資料集與新冠肺炎病毒蛋白和人類受體蛋白ACE2共11種蛋白質結構資料集，使用AutoDock Vina 分子模擬對接技術，計算對接能量數值及溫度圖，預測潛力防護精油成分，並探討預測成效。根據對接結果數值，並與目前已發表研究成果交叉比對，預測效果達80%。因此第二階段以30種台灣常見精油之主要成分擴充精油分子資料集，進行分子模擬對接計算，預測具新冠病毒防護力的潛力常見精油。本次科展研究結果所得的潛力防護精油，不僅具深入研究價值，也為後疫情時代提供具高度參考性的生活防疫方式，用以保護我們身邊所愛的家人。

2019年衛生福利部死因統計資料顯示和高血壓有高度相關的心臟疾病、腦血管疾病和高血壓性疾病皆在十大死因之列[15]。本研究提出以深度學習對心跳聲的時序頻譜圖進行訓練與分析的研究方法，應用此方法我們能以Convolution Neural Network(CNN)模型從受測者心跳聲預測出其血壓層級。CNN一般用於圖像分類，但在此研究中我們以此來分析心跳聲。本研究發現利用僅萃取第二心音的資料庫訓練效果較佳，並透過熱圖分析注意到模型對特定頻率域較為重視，在後續實驗中更進一步發現0~200 Hz和400~600 Hz在判斷高血壓時扮演重要角色。同時，我們也成功應用此方法，區分出長期高血壓和運動高血壓，證明心血管的結構改變在時序頻譜圖上有對應特徵。若應用於穿戴型裝置持續監控心跳聲，就能隨時追蹤使用者的血壓層級的變化，有異常便能盡早就醫，避免憾事發生。

本研究旨在改善聽障人士無法完整接收影音類型資訊的狀況，探討各種影片處理技術，尋找、嘗試並比較各種方法，整合出最適合的系統自動替影片嵌入情境化字幕——用視覺的方式呈現影片聽覺訊息，讓聽障人士便於理解各種類型的影片內容與資訊。 為此，我們呈現的情境化字幕有主要幾個特點： 1、將聲音對話轉為字幕標記在說話者旁，透過畫面中語句位置就可以了解跟語者的對應關係。 2、畫面中字幕會以漸漸上飄消失的泡泡字幕來呈現，使觀影者有充足時間閱讀字幕理解內容。 3、將環境音效如電話聲、雷聲與貓叫聲等各種能傳達資訊的聽覺訊息標示在畫面中。 藉由這些處理使畫面呈現更豐富的影片資訊，最終達到改善聽障人士資訊接收權益不平等的目標。

本作品的特色是以Arduino微處理器為核心，利用開源軟、硬體，自製一個電腦數值控制系統的保麗龍自動切割機。使用者只要先以繪圖軟體Inkscape製作出切割路徑的G-Code程式，再以Universal Gcode Sender軟體將程式傳送至控制器，系統即會自動控制步進馬達，將所需切割之圖形自動、快速的切割完成。

本研究目標旨在完成多人合奏、原音重現的自製樂器，透過Arduino作為傳遞訊號的中介，並以電腦對應輸出不同樂器的實際音色。在系統架構上，我們利用Arduino的類比訊號，讀取電壓值轉換成字串對應音階，實際錄製我們想要的樂音建立音源資料庫，以視覺化圖形輔助音階表現，隨時對設備進行調整，完成撥放系統的模組。實驗過程中，我們測試了兩個世代的訊號傳輸系統，最終以分壓原理為知識架構，焊接可變電阻，形成有效、穩定的訊號傳輸。其次，以生活上的紙箱素材、Cat6雙絞銅線、鋁箔紙自製耐受恢復力高、導電性高的琴鍵結構。最終，透過以上的研究歷程製作出虛實整合的電音樂團(BAND)。

本研究乃是以桌上型電腦塗抺散熱膏、風扇與防塵等研究，透過散熱與防塵策略，以達到其節能效果。在散熱膏研究中發現以0.2克五點降溫效果最佳；在風扇研究中發現以「前進風與後抽風」降溫效果更佳。在不同材質的過濾棉的研究中發現以「活性碳口罩」過濾細懸浮微粒效果最佳，並以活性碳口罩「最外層」的過濾效果更佳。在總結性評估中發現，散熱膏0.2克塗佈5點且加裝兩顆風扇「前進風與後抽風」與活性碳口罩「最外層」時，其降溫效果最佳。在總結性評估時測量電腦耗能，其耗電量約為0.01度，並無增加耗能，最後電腦內部積塵厚度為1mm，耗電量約為0.05度；積塵厚度為0.1mm，耗電量約為0.01度，能有效地節能。最後研發出磁吸式口罩架，隨時為電腦戴上防塵口罩。

本研究利用影像風格轉換模型作為資料增強的方法，將原始資料集中的影像轉換成不同風格，以增加訓練資料的多樣性。為了驗證使用此方法的有效性，本研究進行了兩個領域的實驗，分別是：(1)物件辨識模型在不同天氣時間的街景圖上的表現，(2)胃腸癌中的腫瘤檢測模型在不同染色結果的組織圖上的表現。結果證實使用風格轉換模型生成的影像訓練的模型的準確率在某些情況下有顯著的提升。此方法的優點在於能夠快速產生多樣風格的資料，由於是對影像的風格做轉換，影像的內容沒有改變，因此能夠沿用原有的標籤，同時節省了蒐集及為新影像標籤的人力及時間。