本研究以『環保』的概念為前提，運用在基隆易採集海水的海域來進行研究。本研究探討不同海域海水、不同電極片對伏打電池的發電效能影響，結果發現：(1)電極片的選擇最佳組合：鎂-鐵 (2)電極片放入電解質中面積愈大，能增加效能 (3)電解質的選擇：和平島海域>八斗子海域>外木山海域(4)串聯多個伏打電池可以提高電壓。除此之外，我們也將鹽電池縮小化，運用基隆海水及鎂銅電極片組合就可用以照明。

本研究從分析產生n倍等角差線的聯立方程式與參數式出發，首先從觀察圖形的變化及計算，得到不同初始條件下的圖形分類，進一步探索其漸近線、輻射點的特性，並解決文獻中的稠密性猜想。 本研究再考慮n倍等角差線經旋轉、鏡射、反演後的圖形，討論封閉圈數，並求得分割區域數。並且得到當n為有理數時，能利用圖形逆推n值。

本研究以Marquis試劑修飾碳化韭菜籽萃取物微胞，成功合成出新型的碳點微胞M-CLSEMs，其表面有豐富的官能基，在修飾磺酸根後於水中的分散性與穩定性佳，並有激發波長相關光致放光之特性相似碳點。M-CLSEMs有效回收多種重金屬離子，對於鎳、鉛、鐵、鉻與金離子有將近100%的極高回收率；銀、鈷、銅、鋅、鋁與鈀離子也有70%以上的回收率。M-CLSEMs可作為還原劑與穩定劑，透過快速、綠色合成的方式製備出水相及有機相的金和鈀奈米粒子，並成功進行4-硝基苯酚的催化還原反應。未來將可嘗試利用M-CLSEMs合成出不同的金屬奈米粒子，運用於有機金屬催化、汙染物的降解、抑菌、癌症治療等方面。

流沙箋為調製顏料灑在水或黏稠性介質表面，經由各種工具及技法製作各種紋樣，再將紙覆於其上轉印而成。製作流沙箋以水作為載體所得的紋樣自由流動，不易固定，近代發展常以海藻酸鈉為載體。 毛細管檢測表面張力海藻酸鈉及羧甲基纖維素皆為11.1mm，甲基纖維素11.6mm 這三種膠體表面張力較為相似，載體除可用純水配置0.45%海藻酸鈉外，也可嘗試其他。水膠液液滴直徑觀察中海藻酸鈉液滴直徑最小4.03mm(倒數為0.25)，水則為4.67mm(倒數0.21)，海藻酸鈉倒數最大表面張力最小，有較穩定的顏料擴展；顏料液滴直徑以黃色表面張力最小，紅色及藍色則沒有差異。 流沙箋製作過程中影響因子太多，溫度較低的環境或溶液較能保持製圖時的液體表面擴展，未來也可再探討不同顏料與載體互動差異。

蛋彩畫是一門古老的藝術技法，但由於材料和環境條件的複雜性，保存是一大挑戰。本研究探究影響蛋彩塗料配方的多個因素，包括雞蛋品種、吸附能力、酸鹼性、抗光性、耐侯性、黴菌生長等。並使用色差儀和小畫家來測量色差值、RGB和HSV等色彩參數，進一步分析之間的差異和特性。研究結果顯示，蛋黃乳液、油類和無機色粉是塗料長期保存的關鍵。水中加入酸性添加物時，色差值變化最小。使用油類可以提高塗料穩定性、耐光性、耐侯性。調配塗料加入醋可抑制黴菌生長，並將畫作放置乾燥、陰暗室內。 與現今常見顏料相比，蛋彩畫材料天然、可再生，調配過程無污染，作品可降解，符合綠色化學理念。因此，本研究為傳承蛋彩藝術提供了相關科學依據。

為了瞭解莫氏樹蛙(Rhacophorus moltrechti)會比較常停棲在什麼植物上及不同蛙調方式(目視和聽音)其結果會有何差異，我們選擇臺東縣卑南鄉海拔約1,000 公尺的利嘉林道為研究樣區，並分析2022年至2024年間7次蛙調資料。研究結果顯示莫氏樹蛙會停棲在月桃葉和姑婆芋等10 種不同的植物上，其對停棲植物的喜好度並不明顯。此外，聽音記錄到蛙類鳴叫次數與蛙類隻數皆大於目視的數量，尤其在2022年和2024年的1月氣溫較低的冬季，聽音次數明顯大於目視次數。最後，根據研究結果和楊懿如(2024)在青蛙學堂的文章，臺灣的蛙類在冬季低溫時活動力會下降，甚至挖洞躲藏，所以我們建議林道的主管機關，盡量在冬天或氣溫較低期間、蛙類活動力較低之時，清理林道兩旁植物，以減少傷害蛙類及其棲地。

練習打羽球時，撿球這個過程不僅消耗體力，還會浪費許多時間。為了解決這個問題，我們著手製作一臺能夠自動撿球的裝置。第一代裝置利用皮帶輪將羽球彈至集球箱內，並用藍芽搖控車體移動。第二代裝置利用Teachable Machine與 Pixetto鏡頭進行影像辨識，並撰寫程式控制車體移動至羽球位置。為了避免羽毛球撞擊鏡頭，第三代裝置將撿球機構改為輸送帶，使其更穩定地進入集球箱內。但是束線帶長期使用容易變形，為了提高撿球的成功率，第四代裝置再次改變了撿球機構，結合第一代與第三代的想法，利用齒輪將羽球轉入裝置後由鍊條運到後方由日內瓦機構做成的集球裝置內。過程中利用了機構與結構原理設計車體，以及影像辨識的訓練與程式設計，做出了可以自動化撿球的裝置。

本研究主題是RFID雲端自動積點AI辨識回收垃圾自動開蓋垃圾桶，為了改善校園環境垃圾分類不確實，減少海洋垃圾的汙染，又可減少人與垃圾接觸的機會，降低細菌、病毒的傳播風險。本研究結合人工智慧影像辨識和機電整合自動控制與IoT技術，透過程式設計實現整體功能。 利用課程所學，將回收垃圾以不同數量、背板等來進行AI模型訓練，探究最佳辨識模型，並將訓練好的模型上傳到Pixetto AI鏡頭上，透過AI鏡頭進行回收垃圾影像分類辨識，運用程式驅動馬達開啟正確分類回收垃圾桶蓋，將辨識數據藉由IoT上傳雲端，達到垃圾分類更準確且減少人與垃圾桶接觸的機會，希望藉由獎勵制度有效地提升分類回收垃圾量、降低海洋廢棄物數量。

顆粒體(細沙、塑膠珠與鋼珠)於扁平長方容器內近二維堆積在高速轉動時，其自由面有要成為拋物線的趨勢，但因有摩擦力的存在易導致自由面出現中央尖錐區與兩側線性堆積區之分布，因而呈現類似W之外型。近二維堆積顆粒體高速轉動下，摩擦力大者(如細沙、塑膠珠)易在近轉軸處出現中央尖錐；而摩擦力小者(如鋼珠)在近轉軸處則易出現較平坦之分布。另近二維堆積顆粒體在轉動過程達穩定後之自由面分布，會受經過的歷程所影響，不具可再現性。 相同數量(1000顆)與尺寸(3 mm)的鋼珠與塑膠珠混合後以高速(>500 rpm)轉動，其堆積分布與同轉速下的鋼珠一致，代表混合態高速轉動後穩定堆積的自由面分布是由慣性大的顆粒體所決定。 顆粒體和液體轉動時類似卻又不同的現象讓值得進一步的探討。

本研究主要探討一群帶原者在城市間的隨機移動。假設城市總共是有限多個、每次移動只跟當前城市有關，與總移動次數、移動到當前城市的過程無關。本研究假設每次移動時間為一天。在上述條件下，我去思索帶原者是否必定會到達特定的都市。此時加入了任意城市均與此特定都市連通的條件。 關於數學推導的部分，先證明當移動次數趨近無限大時，帶原者到達首都的機率趨近於1。再來由轉移矩陣具穩定狀態的性質，證明期望值與變異數的收斂。最後，利用矩陣的極限與隨機變數兩種方式，解得期望值與變異數的關係式，將極限問題轉換成解線性方程式。 在模型實作方面，我收集了CDC五月的資料，並經過平均、換成感染相對比率後形成機率矩陣。運用拉格朗日參數法求最小值條件後，藉由大量的隨機撒點以牛頓法迭代求得最適轉移矩陣，以評估疫情變化。並利用自助抽樣法求得6月感染相對比率的95%信賴區間，繪圖進行比較。

動物的學習能力與思考能力為判斷動物智力重要標準。本研究利用朱文錦的制約行為探討其學習能力、記憶能力、辨色能力與數感能力。研究以自製六邊形場地訓練朱文錦辨認顏色、測量其記憶時長與辨色精確度，並訓練其辨認數量多寡，以測定朱文錦數感能力。實驗結果發現朱文錦能辨認紅色，並能被訓練使特定顏色與食物產生連結，在紅色區域滯留較長時間，證明朱文錦可被訓練產生制約反應。停止訓練後其記憶力可長達7週，記憶強度與時間成高度相關。在數感測驗中，發現朱文錦具有可分辨數量的能力，且分辨能力與數量的比值與差皆有相關。本研究證明，朱文錦具學習能力，記憶力長達七週，辨識顏色精確度可達明度差±40，並具有一定數感能力。

無線傳電是非常新穎的創舉，但卻沒有人用簡單且便宜的方法來改善傳輸效率不佳的問題。在主線圈加入軟鐵後，輸入和輸出的功率比從52%增加到70%，大大減少無線傳輸能量損耗，且若次線圈再加入諧振線圈，則功率比可從52%再增加到80%，這是一個重大發現。在主線圈加入軟鐵實際無線充電之效果是：充電到10mAh時間從9分32秒縮短到5分23秒，減少3分51秒，效率提升40%。在次線圈加入諧振電路對實際無線充電之效果是：大大提升次線圈原本輸出功率約3.8倍，且主線圈加入軟鐵後，充電時間又再縮短20%。由實驗最佳數據，本組設計了無電池風扇並結合3d列印及雷射切割技術，使研究結果商品化，只需插上電源就可以使用。