本研究比較不同綠拿鐵配方的抗氧化能力，並結合盲測評估消費者接受度。首先，以地瓜葉為主體，使用氧化還原滴定與分光光度儀測定，發現分光光度儀更準確且效率高，因此後續皆採用分光光度儀進行抗氧化能力測定。我們選用菠菜、青江菜、冰花、地瓜葉、香蕉、奇異果、鳳梨、蘋果及芭樂，進行單一蔬果與四十組配方測試，並選出抗氧化能力較佳的前五組與市售綠拿鐵進行盲測。結果顯示，市售綠拿鐵抗氧化能力明顯低於新鮮現打綠拿鐵，但因為糖度較高而獲得消費者較佳的口感評價，顯示美味與健康效益不一定成正比。研究中發現菠菜、青江菜、冰花 、香蕉、奇異果及菠菜、青江菜、冰花、香蕉、鳳梨這兩組配方在抗氧化力與口感評比中表現最 亮眼。

本研究開發之特斯拉線圈驅動的空氣清淨機單顆成本為3199元，而雙顆成本6269元，相較市售高價且僅能過濾污染物的清淨機，我們的技術透過高能電場與負離子，主動殺滅細菌與病毒，有效破壞病原體結構，降低其存活率，特別適用於醫療環境如急診、病房與實驗室，可降低交叉感染風險。實驗顯示，特斯拉線圈產生等離子體能使懸浮微粒帶電，促進凝聚與沉降，顯著改善空氣品質。研究亦指出，臭氧生成需透過參數調整以確保安全性。整體而言，本技術具低成本、高效能優勢，未來可結合其他淨化手段，提升使用穩定性與長效安全性。

平行四連桿機構廣泛應用於機械手臂中，若於桿件上加掛橡皮筋，可顯著降低轉動所需力矩，實現節能。然而，現有設計多依賴經驗與試錯法，缺乏系統化方法。本研究開發出高直觀性橡皮筋平行四連桿輔助設計程式，能提升機構設計效率與準確性。透過建立橡皮筋施加於連桿的數值分析力矩模型，並透過實驗數據對彈力常數進行非線性修正，提高模型有效性。同時，構建綜合指標以評估系統性能，並運用基因演算法搜尋最佳參數組合。實驗結果顯示，運用輔助設計程式尋找橡皮筋的最佳掛置點，能抵銷高達99%連桿所需做功，展現極高應用潛力。未來將納入轉動慣量與摩擦力，進一步提升模型現實性，並推廣至其他四連桿機構設計，為機械系統節能提供全面解決方案。

透過右手開掌定則與磁流體動力學，我們得知當我們在電解水中施加磁場可以使水流動。基於這一點，我們探討了電流對水流流速的影響，並假設勞倫茲力公式吻合此實驗，即電流與流速會呈正比關係。 實驗結果證實了我們的假設，當電流增強時，水流的速度也會隨之增加。隨後我們開始探討電極片間距離及磁場是否也會對流速產生影響，最後實驗結果顯示流速與電極片距離會成負相關，與磁場強度呈正相關。這些研究成果讓我們對磁流體推進學的應用有了更加深入的了解，並希望能藉由這種方式為未來海上交通方式增添新的可能。

本研究將火箭分成三大部分：推進、姿態控制、降落，各別研發製作，用 低成本材料結合Arduino實現動態控制，以及自製出研發測量及實驗所需的器材，最後將所有技術整合完成一整支火箭。我們自行設計了引擎噴嘴，結合實驗將噴嘴推力提升，並比較不同噴嘴的推力。為了完成姿態測量，我們利用Arduino自製姿態測量系統，經過測試將其放置於火箭中用其自動量測數據並存取。回收火箭的動態姿態控制系統之部分，我們自製柵格翼，以及利用生活中所見有趣事物，創新製作圓筒姿態控制，實現火箭在空中動態控制。最後將技術整合，完成火箭。

本研究建構一套具即時定位、風險感知與智慧路徑規劃功能的火場應變系統，以提升緊急情境下的人員生存率與消防調度效率。針對火場中濃煙遮蔽與視線受限等問題，系統整合UWB無線定位技術、可拋式多感測探測球與自建危險係數模型，突破既有應變限制。探測球可即時回傳火場中氫氣、一氧化碳、瓦斯、粉塵與溫度等感測數據，並依據IDLH標準轉換為風險係數，生成即時危機地圖。 系統進一步結合風險模型與Dijkstra演算法進行加權路徑搜尋，避開高風險區域，提供最安全之撤離與救援路徑。資料處理採用SQLite本地儲存並搭配視覺化模組呈現，經模擬場景實測後，可即時更新環境資訊與路徑結果，展現高度準確性與實用性，未來可作為高風險場域智慧應變之技術基礎。

本研究在探討如何將「雷射都卜勒震動儀」（Laser Doppler Vibrometer, 以下簡稱 LDV）所測量出的一維訊號，進一步轉換出二維資訊，意即聲源的來向。本研究包含兩個部分：以物理推導出系統模型，與利用音檔進行深度學習以訓練AI模組，並根據不同聲源來向進行分類。經過推導，我們發現LDV所輸出訊號與待測物表面之關係。同時，也利用程式模擬待測物受聲波影響後之振動模式。藉此，我們以模擬還原出了LDV所收到的音檔，並與實際錄製音檔比較。最終，我們成功建立了分類準確率將近100%的AI模型，並改善了過去的聲源定位方法。

磷污染及重金屬的累積被確認為引發水體富營養化及生態毒性的關鍵因素，對接觸受污染水的動物和人類造成危害[1]。磷酸鹽作為磷污染的主要形式，傾向於促進藻類的過量繁殖，而重金屬離子因其高度毒性及生物累積性，對水生生物的影響尤為嚴重。由於一般檢驗方式過於耗時、費力，所以我們想研究出可以實現快速檢測出水是否遭受到汙染的系統。 本作品將化學、光學、電機、機械、AI、微電腦領域知識進行「光-電-機-智」深度整合，使用AI輔助補償演算法提高作品方便性，提升水溶液的定性定量分析效率，使本作品能快速檢測水源是否遭受磷或重金屬鉛污染，並且計算濃度，無需將樣本送回實驗室，捕捉污染動態。降低成本與操作門檻，達到良好監測及做好水土保護。

在科技進步的年代，電晶體成為組成高效能晶片不可或缺的元件，其發展影響著電子產品的效能與功耗。隨著製程技術節點縮小至2nm以下，傳統鰭式場效電晶體 （FinFET）架構逐漸面臨短通道效應與漏電流增加等挑戰，而環繞式閘極場效電晶體（GAAFET）技術則因其優異的電流控制能力與低功耗特性，成為新一代電晶體的主流。本研究探討在固定有效寬度與垂直間距的條件下，不同奈米片堆疊數量對電晶體電性的影響，透過科技電腦輔助設計（TCAD）軟體模擬分析次臨界擺幅（SS）與臨界電壓（Vt）等參數，對下世代環繞式閘極奈米片場效應電晶體(NSFET)進行最佳化研究，提供未來半導體技術發展之設計方針。

為解決傳統物聯網監測系統過度依賴中央伺服器所引發的隱私外洩、單點故障與缺乏彈性等問題，本研究提出一套創新的去中心化監測系統「環語鏈」。其核心創新在於整合本地大型語言模型(LLM)與三層式模組化基地台，實現了數據的本地處理與彈性的分層協作。透過低成本小型基地台進行資料蒐集，由中型基地台負責情報交換與暫存，最終由大型基地台運行本地LLM進行意圖分析與生成自然語言回應。本系統不僅能被動查詢，更能主動發送警示，並具備自動記憶與可自訂人格的功能，打造真正個人化的智慧管家體驗。所有資料儲於本地，使用者可依需求靈活配置感測器，確保了系統的安全性、擴充性與高穩定性，為新世代智慧生活提供了一個兼具人性化與高韌性的解決方案。

本研究旨在開發一套以影像辨識為主、結合生理徵象監測之「工業廠房作業人員智慧型即時安全監控與危害預防平台」，以實現對作業人員 的即時保護與風險預警，成為基層勞工免於職災威脅守護者，保障工作權益的最佳防線。 此平台具備多工作場域模組化功能，首先以重電設備場域作為研究起點，透過有限狀態機（FSM）架構，系統性地建立作業流程的狀態圖。平台結合YOLO模型於狀態圖之啟始狀態進行防護裝備穿戴辨識，預防狀態之設備通電警示，作業狀態則以長短期記憶神經網路（LSTM），搭配心率與聲音感測器偵測。 此外，本研究亦於車床機械與高處施工場域展現良好的監控預警與可擴性成效。未來期望進一步推廣平台至更多工業環境，提升整體職場安全管理之智慧化。

本研究徹底解決電容式觸控毛筆的擬真性問題。我們研究被動式電容觸控筆的材料與工作原理，得知材料能夠產生高電容，就能產生高靈敏度觸控感應。厚度薄、面積大以及高介電常數的材料能產生高電容，都是良好的電容式觸控材料。這結果推翻了「電容觸控原理是基於材料的導電性或靜電傳導能力」的假說。有別於導電刷毛(碳纖維)筆頭的乾式觸控筆，我們直接將真實毛筆改造成觸控毛筆，利用「溼潤軟毛筆頭」具有高電容特性以及電容串並聯原理，開發出「全真軟毛被動式電容觸控筆」。得到與真實毛筆書寫過程相同筆性、筆觸與藝術效果，是目前擬真度最高的觸控毛筆。這個創新設計製程簡單且不需電源，因此具有節能與低成本的優點。