延續去年的實驗做進一步的改善與測試，這次我們新增浮動式的消波塊觀測其消波的情形，實驗過程中，在無精密儀器下觀察波速與波高，是一件令人感到棘手之事，所幸目前影像分析技術大行其道，因此本實驗的觀測資料均由電腦影像分析輸出並整理。固定式消波塊的實驗結果蠻符合我們的預期，能以簡單的消波塊結構達到消波的功能，實驗數據顯示出原本岸邊的最大波高，可銳減至原有的三分之一左右，效果驚人，真的是消波～快！反之，浮動式消波塊的結果與預想有一段落差，最大原因是消波塊隨著液面升降，上方無足夠的水體產生足夠大的水壓，因此無法順利引導水流通過洩壓裝置，導致消波結果不如預期。

本研究利用樹莓派Pi 4B、PicoW及各式感測器建構校園環境的自動化系統。整體架構中以Pi 4B為核心，負責各項資料以MQTT 技術傳送交換及Node-RED做數據呈現，PicoW則控制著各感測器操作。首先，從三種形式的LED燈找出最適合做為教室智慧燈光的燈光源，利用光照度感測器讀取光照度值反饋給LED控制器，自適應調整LED發光亮度PWM值；再利用人體運動感測器做為燈具自動開關的依據。另二個PicoW連接PM2.5、溫濕度感測器及太陽能路燈、水泵，隨時偵測校園環境的PM2.5值及溫濕度並自動化操作各設備。最後，以平板載具即時顯示各設備狀態，以可視化web界面觀察教室內燈光及校園內各項設備運作情形。

在醫院到學校為新生進行體檢後，許多同學對檢查報告中的異常一無所知，紛紛向老師求助。然而，由於老師缺乏醫學背景，無法提供明確的解釋。這促使我們思考如何利用AI來幫助同學理解檢查異常項目。 最初，使用AI Agent-Coze創建了第一代機器人，但受限於AI算力，操作上限制很多。參加智慧物聯網創意應用競賽時，評審要求--花一年時間，換個方法再做一次。因此決定改用Python進行開發下一代機器人。Python不僅能處理和轉換數據，還能靈活實現各種邏輯操作。此外，以英文撰寫prompt，能有效減少翻譯成中文時的token消耗。 最終，成功開發了新版本的機器人。與Coze方案相比，新方法大幅降低了token使用量。根據保守估算，token消耗減少至原來的1/500，顯著提升了效率並達成實驗目標。

本研究結合生成式AI與UAV技術，利用Google Colab雲端平台，自動檢測柔性鋪面裂縫並評估鋪面狀況指數 (PCI) 的可行性。團隊採用ResNet152預訓練模型進行遷移學習，並透過滑動窗口技術自動定位與分類裂縫。驗證結果顯示，模型在15張現場影像上的F1 Score達0.815，具備穩定且優異的辨識能力。 團隊基於內政部營建署《柔性鋪面損壞調查手冊》標準，開發程式自動計算PCI值並分級評估路況。研究證實，本系統可低成本、快速且準確地替代傳統目視檢測，提供道路維護的自動化評估工具。此外，研究亦展現生成式AI在程式開發中的輔助效益，為未來AI道路檢測技術奠定基礎。

本研究探討雙翅目昆蟲（蚊⼦）對光源的「背部朝光反應」（DLR,dorsal-light response）在捕蚊燈設計的應用。根據2024年Fabian等⼈研究，昆蟲依賴光源調整飛行姿態，若光源位於下⽅，昆蟲可能翻轉墜落。因此本研究嘗試調整光源與電網相對位置，藉以了解捕蚊效率差異。更製作同時具垂直與水平網的雙電網捕蚊燈與僅有垂直網的單電網捕蚊燈進行⽐較。 研究結果顯示，垂直網與水平網的捕捉數量比例為2.57：1。⽽加裝水平網的雙電網捕蚊燈平均收集量為0.338克，單電網捕蚊燈為0.115克，重量比為2.94：1。本研究僅透過優化光源與電網的排列方式，即可提高捕蚊效率，可直接應用於病媒蚊控制。

我們在生活中有許多共振現象，如：盪鞦韆越盪越高、樓梯旁的欄杆因為風而晃動得越來越快，發出震動的聲響，基於能源轉換，進而開發一款風能共振發電機組。研究分三大部分，首先研究發電機與馬達的科學原理與構造，其二以工程設計軟體RHINO進行3D建模，並導入流體力學的渦漩觀察，能在風場中提升發電效率；其三探究機械結構與風能共振的影響因子，阻風筒、支柱高度、擺盪時的支點比例，達系統效能最佳化。綜上所述，本研究為設計一款提升單位面積發電產能之風力發電機組，透過專題式方法將國中及高中的科學知識進行垂直整合，從而實現創新的綠能科技產品，兼具工程設計及設計藝術學養，具有培育發展綠色能源基礎人才。

本研究透過運用AI技術輔助程式設計聲音合成器程式，以探索聲音波形生成與觀察分析聲音頻，實驗透過不同波形振盪器，並調控ADSR參數，與濾波器組合，我們用不同的合成方法，獲得各類樂器聲音的最佳合成參數，再以先前完成的自製樂器加以改進，透過Arduino偵測串聯電阻分壓電路傳遞琴鍵按壓的演奏訊號至電腦，再經由合成器運算合成輸出對應的樂音，藉由選定不同樂器模組實現樂團合奏。在研究過程中，為解決電腦端即時運算合成音色的耗時問題，我們預先合成並暫存不同樂器音色，提升演奏時的反應速度。最終，本研究在開源程式與AI的輔助下開發出一套支援多人即興演奏的音樂合成器系統，提供創新的音樂創作與演出方式，降低傳統樂器練習的成本與噪音問題。

卡踏與卡鞋是自行車運動中常見裝備。“上卡騎行”透過卡鞋與卡踏的鎖固或磁力吸附，提供6至9點鐘方向踩踏拉力，減少滑脫與力量流失。機械卡踏時有脫卡不及摔車報導；磁吸卡踏號稱安全脫卡，但缺乏實驗佐證。本研究內容包含（一）踩踏上拉力（二）平台踏板、機械卡踏與磁吸卡踏在不同坡度（0%、2%、4%、訓練台實境陡坡6%-10%）的效率、疲勞度比較及（三）2種卡踏脫卡安全差異。結果顯示上卡可提供踩踏拉力；騎行效率陡坡時顯著提升最高達14.13%，平地緩坡效率差異不顯著；上卡有助於降低相同踏頻下的疲勞度；脫卡安全方面，磁吸卡踏容錯率達100%，顯著優於機械卡踏的42.8%，有更高的安全潛力。

水質同時受到有機染料與無機鹽類污染，現行處理流程常分段進行，能源又受天候限制。為此，本研究開發一套整合「即時檢測-自動啟動-光觸媒淨化」的太陽能驅動水質清淨機。分別以有機染劑的亞甲藍以及無機鹽類的磷酸鹽(優養化)、亞硝酸鹽(生物毒性)為污染代表，檢測儀使用Arduino以反應試劑的RGB顏色變化檢測，汙染濃度超標則啟動水質清淨機進行降解。清淨機利用二氧化鈦光觸媒來淨化水質，作動結果顯示在光觸媒的作用下，不同的污染物濃度均能大幅下降，達成水質清淨目的。在能源的利用上，採用太陽能板儲能以提供陰天、夜間光觸媒所需的紫外燈電力，有效解決除污的時間及天候限制，達成全天高效水質淨化，符合節能等永續理念，值得大力推廣。

本實驗為了探究在常壓、真空、負壓和高壓…等不同條件下對食物醃製效果的影響，以白蘿蔔為醃製對象，利用各種裝置改變氣壓進行一系列研究。 由實驗得知白蘿蔔的醃製效果為6塊紅磚和7塊紅磚高壓醃製＞負壓8cm-Hg＞負壓4cm-Hg＞真空＞常壓。高壓醃製相對於其他氣壓條件的表現為最佳，僅需6塊紅磚重壓在保鮮袋上即可。至於負壓醃製的效果隨著負壓值的增加，白蘿蔔醃製面積有增加趨勢。 本實驗的高壓醃製相對於負壓醃製所需要的技術門檻、費用皆較低，又可有效提升醃製效果，是不錯的醃製選擇。不建議購買「市售真空抽氣棒」，因功率小、吸力差，未如產品說明書上所說可使保鮮罐達真空狀態。如果對醃製效果沒有太過苛求，真空保鮮袋的醃製操作更為簡單方便。

本研究從三種堆肥蚯蚓（歐洲紅蚯蚓、印度藍蚯蚓、非洲夜蚯蚓）的糞土中分離出7株可促進油菜、番茄、草莓生長，並具有協助農作物抗逆境潛力的微生物。菌種鑑定後發現分屬於Glutamicibacter或Arthrobacter、Lelliottia、Pseudoxanthomonas、Bacillus或Priestia、Lysinibacillus等屬。菌株大多具備可分泌生長素、胞外多醣，固氮，分解果膠、纖維素、木質素，可耐鹽，耐高溫能力，我們認為這些糞菌未來將可運用於農業上，減少化肥使用，並減緩氣候變遷對農作物造成的傷害。

為揭開「為何有的麵團彈牙、有的卻軟趴趴」的謎團，從發酵時間下手，結果發現時間越長，彈性和韌性就像漏氣的氣球般漸漸消失。那加多一點酵母呢？實驗後麵團反而更無力，像睡過頭一樣軟趴趴，我們驚覺，發酵速率才是關鍵！ 轉向冷藏發酵，意外發現經過低溫「歷練」後的麵團更有韌性。接著加小蘇打，結果像打散的沙堡，彈性全失，推測是麵團原本的結構被破壞。 於是我們改走「澱粉之路」，發現加入富含支鏈澱粉的糯米就像讓麵團裝上彈性肌肉，彈性與韌性大大提升！而後經多次實驗調整比例，成功找到最佳配方。 最後設計「嚼勁實驗」，結果證實彈性與韌性與實際咀嚼感呈正相關。我們也將持續探索這條「麵團之路」，發掘更多有料又好咬的美味秘密！