本研究旨在透過DCT-SVD演算法，即時對動態影像，嵌入人眼幾乎不可見的浮水印。經過測試，該演算法具有一定的抗攻擊性，可以保障影像受到他人壓縮、裁剪等操作後，能還原嵌入的浮水印資料。 嵌入的浮水印有多種用途。舉例來說，版權方可以在動態影像中，嵌入可辨識被授權者資訊的資料。當被授權者私自將影像給予未授權者，版權方可以透過還原浮水印的方式，追蹤違反授權的被授權者，並採取必要的法律行動，以保障版權方的權益。或者反過來思考，對於監視器畫面之類需要做為證物的影像，當偵測到浮水印遭到破壞時，就代表該影像經過人為修改，可能不具有法律效力。

自2020年受到新冠肺炎疫情的影響，許多原有的生活、工作與學習型態都受到了影響。為了控制疫情，減少面對面接觸是其中一種方法，學習模式亦從實體轉變成線上。因學習都是面對鏡頭進行，老師很難掌握學生實際的學習狀況，也不易確認學習的品質。 沒有專注就沒有辨識、學習記憶。鄭朝明（2006）提到專注力與學習有密切關係，線上學習容易受到許多外在環境的誘惑導致專注力下降。本作品提出利用人工智慧中的深度學習，透過學生學習時的鏡頭畫面進行臉部特徵擷取，作為深度學習之分類器的輸入進行辨識，並將辨識出的狀態分析後得到結果。教師可利用分析出的結果進行教學模式的調整，以提升學生學習的狀態與品質。

以將古文翻譯成白話文為初衷，以爬蟲擷取古文解譯網站「讀古詩詞網」中的大量古文及其白話翻譯作為訓練用的資料，並按照不同文體分開訓練。我們先嘗試用Bert模型做選擇題：給一句古文讓機器從四個選項中選出其翻譯。一開始隨機挑選其餘三個選項，正確率高達96%。因此我們挑戰更困難的設置，撰寫搜尋關鍵字的程式，將有與題目古文相同字的白話文放入選項。雖然準確率有些許降低，但仍高於只選重複字最多選項的結果，代表模型有發展出獨立的判定標準。選擇題成功後，我們用MT5 模型嘗試更困難的翻譯，並在訓練集中新增提供不同前後文的注釋資料幫助訓練。雖然還無法翻得非常準確，但仍在某些句子有不錯的表現。我們也發現了模型對某些特定類型字詞的翻譯有待加強，未來希望透過加強代名詞判斷訓練及持續新增注釋來增加整體翻譯能力。

本研究探討平面中三圓的關係，其中圓O固定不動，圓O1以逆時針方向滾動且繞行圓O；而圓O2同時也以逆時針方向滾動且繞行動圓圓O1。其中圓O1與圓O2上各有一動點P、Q。三圓一開始為圓O2分別與圓O和圓O1外切，且O 、Q、P三點成一直線，Q點介於O 、P兩點之間。當 ̅OO1與x軸夾角為θ時，先以繪圖軟體了解動點的軌跡；其次以三角比的概念求得P、Q兩點的坐標；最後再以電腦繪圖軟體，製作當三點共線時之θ值，並藉由函數圖形了解三點之中何者介於其他兩點之間。本研究由原本的三圓外切的情形，邁向討論三圓外離的情況，猶如恆星、行星、衛星三者的運行，進而以各圓半徑、兩圓連心距、繞行角度為變數，歸納合理的數學式，以利日後進行更廣泛的研究。

為了解決自動光學檢測的非穿透性檢測物體方式，使用自動X光檢測能解決此問題，因此，本研究嘗試開發自動X光檢測技術，並藉由常見的印刷電路板作為應用。作為結果，本研究能進行X光模擬理想化印刷電路板，搭配實體X光取像，藉由平移堆疊法重建出2.5D印刷電路板影像，並藉由霍夫法圓形辨識圈選錫球，輸入卷積神經網路，辨識錫球焊點之優劣。

「溫室效應」會造成地球暖化，使地球環境惡化。但「溫室效應」並非顯而易見，因此不易理解，現在結合自然科學與科技課程，於微型玻璃屋中，探討二氧化碳對溫室效應的影響。 首先在玻璃屋外進行「空白試驗」，再於玻璃屋內進行溫室實驗。打氣幫浦輸出的氣體經由三通管控制「繞流」(Bypass)，通過氯化鈣去除水氣，約略可視為「零空氣」(Zero Air)，以人工光源照射充滿「零氣體」的玻璃屋作為「對照組」，再比較充滿不同濃度的二氧化碳氣體作為「實驗組」，應用Arduino開發板、感測器、液晶螢幕與記憶卡，能即時顯示數據、記錄資料，再以Excel繪製圖表，也可連接電腦進行現場環境監測。 從數據分析，「溫室效應」確實發生，所以應該儘量減少二氧化碳排放至大氣中。

本研究旨在應用立體思維解決循環式的最大流量問題，於教師介聘中，可提出擁有品質保證之方法，並求得介聘成功人數之區間。教師介聘應為一限制的網路流（每個節點至少一入一出），試著求出最大循環流量。 教師介聘為學校間之教師調換作業，透過志願選填與其他參與者進行交換。以110年的介聘規則而言，介聘順序為單調→五角調→四角調→三角調→互調，相同者以積分高為優先。現有制度受限於作業期程、業務人員能力，約略簡化問題原型，但即使如此，介聘處理的結果仍不提供數據分析，導致無從分析其品質及過程，因此介聘的結果、數量和方法皆仍有很大的研究空間。 此研究除了可使媒合數量最大化外，進而由原模型衍伸出多種策略，可以透過調整參數並於結果與時間中取得平衡。單志願介聘中，透過使用不同模型使準確率（介聘成功人數/最多成功人數）介於88～100%，運算時間與準確率成正相關。多志願介聘以自訂規則作為範例，套用單志願介聘模型呈現效果。

地球自轉一周，需要24小時，因此地球一面處於白天，另一面則是夜晚，從外太空看地球越先進的國家的夜晚，燈火通明點亮整個城市。當愛迪生發明第一個燈泡時，讓世界夜晝變白晝，照明設備的演進，也照亮人類的文明，各式照明設備有相對的使用壽命，當路燈或照明設備故障時，需要專業維修人員或水電師傅進行更換，有時也讓照明設備久久未能即時修護。本作品設計概念，用於路燈或照明設備，路燈發生故障不亮時，系統偵測故障時並進行自動修護，將不亮的燈泡變成會亮的燈泡，達到即時修護的目的。作品以單晶片微電腦為主控制，LED驅動電路、霍爾電流感測器、使用Zigbee建構區域網路、步進馬達控制，結合IOT物聯網概念，設計具有故障自動修護及回報功能系統。

本研究主要整合實驗測量、田口實驗與人工智慧機器學習等方法，發展優化泵浦旋葉技術。首先以3D列印開發多種相異外型族群與不同葉片數目共計82種設計，以實驗探討旋葉構造形狀與泵浦之流量、揚程及效率，進而找出效率較佳的旋葉並作為基底，過程中應用電腦輔助分析軟體進行旋葉內部流場與應力場分析驗證，搭配透明運轉泵浦觀察不同轉速下旋葉內部流體流動狀態，田口法研究結果發現由信躁比與均值分析結果顯示入口斜率為最重要的影響參數、其次分別為旋葉數與出口斜率，影響最小則是上蓋厚度，且優化設計旋葉T3C-10-2-4-4最佳。機器學習方面，經由多元線性回歸訓練模型預測出未知的旋葉效率(Y值)，訓練完成後得到平均絕對誤差Mean Absolute Error (MAE)皆小於1.5。

最近國內外災害頻傳，因此我們自製超低頻物質波感測器。融合類比訊號處理電路、數位化的分析系統。擷取外界環境或人體微弱的訊息，匯入電腦存入資料庫，加以辨識，將分析結果傳輸至筆記型電腦，供相關人員處理。提供災害預警與諮詢，達到遠端監控、現場搜救、守護國民安全之目的，本研究系統包含下列功能： 一、偵測超低頻物質波 研發超低頻物質波感測器，能偵測到微弱的超低頻物質波。 二、類比訊號處理電路 利用運算放大器，組合成多階濾波器，去除雜訊。 三、自動化檢測介面 全自動訊號取樣，並進行訊號處理與分析，並立即顯示時域、頻域訊號的波形。可以即時偵測地震，或災難時偵測生命跡象。

機器學習和精準醫療是目前醫學界的熱門話題。機器學習在醫療領域的應用越來越普及，可幫助臨床更快速及精準診斷疾病，並提供個人化治療方案。例如，通過訓練大量醫學影像數據，建立深度學習模型，可用於腫瘤的自動辨識與分類。通過醫療資料大數據分析，可以為臨床提供及時的疾病預測和預防建議。然而，如何讓臨床資料結合機器學習建立模型預測，是很重要的議題。本研究使用臺北醫學大學數據處蒐集衛生福利部雙和醫院的大腸直腸癌與大腸炎病患三年的臨床資料，結合機器學習進行模型的建立與預測。經處理數據的缺失值、特徵的排序與選取及向前特徵選取法來訓練與驗證模型，找出分辨大腸直腸癌和大腸炎的最佳檢驗項目組合及效能，以預測大腸直腸癌。

近年來，名為生成對抗網路的非監督式學習方法蓬勃發展，透過使產生假資料的生成器與辨別資料真偽的辨別器互相學習，只要提供資料集便可學習其特徵而生成出能以假亂真的資料。本研究提出一套針對現有生成圖像的生成對抗網路模型的改良方法，透過進行實驗探討不同變因對生成品質與效率的影響，調整原有的優化器設置、卷積層參數、模型架構等，並以客觀指標評估實驗結果，證實經過本研究提出的方法改良有更好的效果。另外改進的方式應用在各種資料集訓練的模型及更高解析度的模型，數據表明也有不錯的成果。而本研究希望能提供更明確的模型改進方向給研究人員，並減少嘗試改良模型所花費的時間與能源成本，以此減少訓練龐大的模型所造成的環境影響。