本研究開發了一種基於影像辨識的水果品質分類系統，採用最適合同時處理局部及全局資訊的 Swin-Transformer 模型，透過分析水果外觀來判斷其品質，並多次實驗以調整參數、訓練多個模型以辨識不同水果種類與品質。 使用者上傳水果影像後，系統即能識別水果種類和品質，並提供新鮮度建議與食用方式。此系統相較於傳統的檢測方法，具備非破壞式檢測優勢，且降低成本，適用於農業生產與消費市場。 模型測試結果顯示，水果類型分類器準確率為99.0%，蘋果品質分類器為85.04%，橘子品質分類器為97.67%，顯示該系統在分類與品質評估上具有較高的準確性，對水果檢測及提升食品管理有重要意義。

本項研究透過程式模擬宅配業貨車司機的裝貨與下貨過程，提出比傳統垂直擺放策略更具彈性且方便下貨的貨物放置策略－分層擺放策略。本研究所提出的分層擺放策略不僅提升了裝貨的靈活性，還能確保貨物結構便於移動與下貨。同時，程式計算擺放方式所需時間，相較於人工計算，更能有效減少時間成本。期待本研究成果能夠為未來的物流業者提供參考。

This project had one purpose: creating almost unbreakable encryption by breaking a Caesar – and Vigenère Cipher and getting familiar with how they work. Created a program to encrypt and decrypt messages with a Caesar Cipher and Vigenère Cipher encryption. Breaking these encryptions in these programs will help to identify the factors that contribute to strong and weak encryption systems. A program was created to encrypt messages using Caesar Cipher with a key from 1 to 25 and decrypt messages without knowing the original key by doing different types of “attacks” on the system: a brute force and frequency analysis attack. Created another program to encrypt messages using Vigenère Cipher with a keyword or keyphrase and decrypted messages whilst knowing that original keyword. Tested and compared the two different cyphers when being attacked. This helped identify factors that influenced the strength of encryption and identified the advantages and disadvantages of each Cipher as well as the weaknesses in each attack. Through testing and breaking a Caesar and Vigenère Cipher successfully, multiple factors were identified that influenced the strength of the encryption system. These were used to ensure the new encryption created will be as strong as can be. Comparing the success rate of the different attacks on each Cipher, the similarities, weaknesses and strengths in the Brute Force and Frequency Analysis attacks were found.

車輛在轉彎時會產生法線方向的加速度導致側傾。本研究以 Arduino、MPU-9250 加速度傳感器模組、光電傳感器等，換算成速度、側傾角資料後，回饋控制車輛移動，再利用其它設備的輔助觀察感測器的準確性。本實驗計畫利用加速度計的資料開發一個車輛防側傾駕駛輔助系統。首先，利用 MATLAB Simulink 模擬車輛在不同環境下傾倒時的各項感測器數值變化，以縮短實際實驗所需的時間。接著計算出車輛發生傾倒所需要跨越的數值門檻，並在電腦中撰寫一套防側傾的策略，分析側傾的原因以及量值後，控制車輛的轉彎方向以及速度，使其回到正常行駛的平面。最後模擬完成後，再將模擬的系統實裝回到原本的模型車實驗驗證系統的可行性，並討論其成功率。

"Blindness keeps you from things, deafness keeps you from people" (Helen Keller) Wibrazz is a communication tool that can be placed inside sportswear. Two versions have been developed. The simpler one allows hearing-impaired footballers to compete in the league with other athletes. The referee is given an additional device to give a signal when he blows his whistle. The hearing-impaired footballer then senses the signal from the device he is wearing and knows that he must pay attention to the referee. The complex version speeds up communication between the coach and the players during training sessions. It allows the coach to send simple messages to his players using his smart device. The athlete senses the signal from the device and acts on what has been previously discussed (e.g. a long signal means, "Everyone come to me!") With over 70 million deaf people worldwide, and 2-4 out of 1000 people in the United States who are functionally deaf, this can affect an individual's mental and physical well-being, and it is therefore a pressing issue to provide these athletes with the means to develop their talents in a traditional team environment. In addition to the organisations within countries, the ICSD is present on the international stage. Their importance is demonstrated by the fact that the 2023 Deaf Football World Cup featured teams from countries such as the United States, Germany, England and Japan.

本研究開發了一個基於多項人工智慧技術的多模態失語症溝通系統，旨在提供失語症患者能提升表達自我和參與社交的能力的工具。系統以iOS App作為主體，接收環境影像、語音、唇語、手勢及情緒等多模態資訊後，透過大型語言模型產生完整敘述，再以語音合成播放。研究創新開發AphasiaSim-LLM生成高度擬真的模擬失語症語料，並以量化評估取代主觀評分，證實Gemini 2.5 Flash於語句還原表現最佳；此外亦建構了輕量級手勢辨識模型，並以ORB演算法優化關鍵幀提取；透過異步處理、FFmpeg影片取幀及輕量Flux文生圖模型等優化策略，最終完成能有效輔助失語症患者進行流暢溝通之系統。

本研究試圖探索如何將資訊熵應用於Nerdle Maxi，Nerdle Maxi是一款數學益智遊戲，類似於Wordle，但要求玩家猜測出一個數學等式。遊戲的核心在於考驗玩家以有限的猜測次數，通過猜測獲得的回饋，縮小可能等式的範圍，最終猜出答案。此問題涉及對資訊的處理，讓我們聯想到資訊理論中關於不確定性的研究。根據Shannon的資訊理論，資訊熵可以用來衡量一個系統中不確定性，從而幫助我們找出減少不確定性的最佳策略。參考文獻後，我們發現有尚無人嘗試的作法，並實作、壓縮了猜測次數，保證我們能在六次內猜重。再將其與文獻中用在Wordle的做法融合後，壓縮平均猜測次數至3.38次。

電子智能系統被廣泛應用在現代人的日常生活中，但是使用任何電子系統都必須面對系統失效的風險，就像我使用電腦可能會當機一樣。在智能車輛的應用中，電子系統的可靠性與我們的人身安全直接相關。一旦發生系統失效的狀況，恢復系統正常運行的最後一個手段是重新啟動系統，藉由系統重啟來恢復系統的正常功能。因此系統重啟的耗時，對系統的可靠性至為重要。 LS1043A晶片是多核心高階處理器，能夠運行完整的Linux操作系統。由於LS1043A架構及功能的複雜性，它的開機程序需要遵守嚴格的步驟，耗時也比一般的微控制器更長。在這個實驗中，我將了解LS1043A處理器的架構著手，由此設計一個計時器，能做到精準量測開機時間達千分之一秒，使開機時間成為能夠量化的指標。本實驗的計時方案是一個通用的設計概念，可用來量測不同類型高階處理器的開機耗時及系統可靠性評估之參考指標。

本研究聚焦於籃球員的慣用動作分析，透過深度學習技術開發了一套籃球動作分析系統，旨在準確分析籃球員在籃球運動中的個人動作特徵來進行動作辨識。我們透過自行蒐集籃球動作的影片，並使用MMAction2這個資源庫來進行動作辨識模型的訓練，將訓練好的動作辨識模型用開發慣用動作分析系統。系統流程首先使用滑動視窗（Sliding Window）的機制將即時拍攝的影像變成有序列的連續影像片段，再即時傳送至進攻動作辨識的深度學習模型中，來辨識出連續影像片段中的動作序列屬於何種特定動作，藉此將多個連續影像片段中的動作序列各自轉換為單一動作單元並依次輸出。最終，系統基於前述單一動作資料進行綜合分析，以統計使用者的籃球慣用動作。此分析系統能為籃球愛好者提供清晰的動作偏好資料，具有提升訓練成效的潛力，同時為籃球技術分析與訓練提供了一個精確的數據分析工具。

雷射影印機運作時，可能會釋放細懸浮微粒與臭氧，成為人體呼吸道健康的一大隱憂。本研究將探討雷射影印機的懸浮微粒與臭氧逸散特性，測量其排放的時序特徵，企圖減少影印機排放之汙染物。我們在一密閉壓克力箱中設置家用雷射影印機並在其影印過程中透過儀器量測其汙染物的數值變化，並在過程中排解干擾數值結果的環境變因（如：水氣）。亦透過數值模擬分析懸浮微粒的擴散情形，以提供改善建議。依據研究結果，本研究確立了懸浮微粒與臭氧在影印過程中的逸散，而加裝濾網後能使汙染的情形得到改善。電腦模擬結果則顯示，影印機的設置應距離呼吸道至少0.3公尺以上，則可有效降低人體吸入PM2.5之風險。

本研究主要目的是研究機器人以等距行進方式從起點前進回到起點的回程路徑問題。 主要以三角函數、遞迴數列、數學歸納法等數學模型來探究、推演與論證，同時利用數學電腦軟體來計算與驗證。一開始先利用Geogebra來探索原始題目，初步得到一些性質和結果；接著，再延伸題目，依不同的起始點位置，探討步數和角度的關係、行進過程中各落點位置的遞迴關係與回程路徑。最後，再將兩條相交直線延伸成三條共點的直線，並依其間的夾角度數，探討以等距行進方式從起點前進回到起點的回程路徑數問題。 本研究根據所建構的數學模型，依不同起始點位置，構作出機器人以等距行進方式回到起始點的回程路徑圖，並得到此回程路徑上相對位置的遞迴關係。本研究在研究過程中，得到一些有趣的數學理論，期望這些成果未來能夠應用於AI機器人運動模式的相關領域。

隨著高齡化社會來臨，長者夜間跌倒事故頻傳，居家安全成為急需解決的問題。本研究提出一套以深度學習與影像處理技術為核心的智慧監測系統，重點為夜間跌倒事件的即時辨識與預警。系統運用OpenCV進行影像增強，改善夜間低光環境下的影像品質，再以深度學習模型Ultralytics YOLO11進行精準的跌倒偵測，達成即時通報與警示。此外，整合臥床偵測、夜間燈條引導與浴室進出監控，提供全方位居家安全防護。所有檢測數據即時記錄至Web Server（HTML、JavaScript、CSS、Flask、MySQL架構），供遠端監控與數據分析。經實驗證明，本系統能準確辨識夜間跌倒事件，有效減少長者夜間意外事故發生，對高齡社會居家安全具重要貢獻。