本研究以樹豆植株及三種品種樹豆種子為研究對象，研究目的分為五大方向。探討樹豆各部位的抗氧化力、探討三種品種樹豆葉的抗氧化力、探討不同豆類種子的抗氧化力、探討三種品種樹豆種子的抗氧化力、探討三種品種樹豆種子在不同材料處理下的抗氧化力影響。結果發現，樹豆葉以嫩葉有最佳抗氧化力且各品種皆有高活性過氧化.；高溫處理下能提高豆類乙醇萃取物抗氧化；臺東3號樹豆且純水高溫萃取抗氧化效果最好，臺東1號高溫萃取的抗氧化能力則與材料成正相關。綜合以上發現高溫萃取可增加樹豆的抗氧化能力，且臺東3號以純水高溫萃取的抗氧化能力最為顯著，而臺東1號因高溫萃取及不同的材料處理也進而提高其抗氧化能力。

抗藥性是癌症治療時的一大阻礙。如何解決癌症的抗藥問題是十分重要的議題。過去的研究指出在肺腺癌細胞株中USP24表現量在有絲分裂期間會明顯下降，但此現象之功能仍有待釐清。在本研究中，我們發現該現象會使TRAF6表現量下降，從而使Beclin-1表現量上升，進而誘發細胞自噬。另外，我們更發現了有絲分裂期的細胞自噬有助於減少DNA碎片，達到穩定基因體的功用。此外，在與抗藥細胞株比較時發現，上述誘發細胞自噬之現象在抗藥細胞株中明顯下降。因此，我們推斷在抗藥細胞株中有絲分裂期的USP24下降變少，細胞自噬被抑制，造成基因體不穩定，最後造成抗藥性的產生。綜上所述，我們的研究不只闡明了USP24的下降在有絲分裂期間是如何誘發細胞自噬，更說明了有絲分裂時的細胞自噬有助於基因體的穩定，從而在肺癌的治療中阻止癌症抗藥性的產生。

本研究利用光柵繞射原理，結合慣性振盪之單擺，探究震動造成繞射光點間距變化關係，以光點振幅測量震動，建立以光學繞射變動結果顯示結構震動之響應關係。先確定光柵片旋轉、擺角改變對於繞射光點位置偏移，並以GeoGebra軟體分析函數關係，接著測量實際結構震動之加速度與光柵繞射光點位置的動態變化關係，藉此分析地震造成建物擺動時，光柵繞射光點間距變動的關係與趨勢函數，並由訊號反應建立結構震動之繞射光點振幅變動的響應關係。以標準震動訊號產生平台，量化之振動訊號強度，測量出本研究裝置在二維平面之地震訊號測量之表現，獲得二維震動訊號方向分量之關係。並以OBSPY程式分析裝置所測量之震動頻譜圖，確認繞射光點振幅變動可顯示地震訊號之特徵頻譜，更進一步採用Python開發繞射光斑即時影像追蹤軟體，成功透過裝置分析環境的震動響應。未來希望能微小化裝置，以監測建物震動，作為區域範圍測量地震對建物影響之發展基礎。

陽光晒到皮膚，人體會感覺到刺痛以避免過強紫外線的曝露。但皮膚為何會有刺痛的感覺呢?過去對光的生體受器著重於眼睛錐及桿狀細胞(Opsin 1/2)，但它們在背根神經元 (DRG，周邊神經末端主體細胞)的表現並不多。TRP channels表現在皮膚及神經。TRPV1是一種痛覺受器，活化時會有鈣離子通透，Dr. Julius因它得到2021諾貝爾獎。TRPV1/A1可受溫度、酸度等活化，但DRG細胞表現的TRPV1/A1，是否會因紫外線(UVB)照射而影響，並導致鈣通透，目前並不清楚。我以不同強度UVB照射人類角質細胞或大鼠DRG，以螢光顯微鏡及流氏細胞儀測量TRPV1/A1蛋白質表現，以實時影像來作動態鈣離子分析。結果顯示UVB在10 mJ/cm2可增加DRG的TPRA1/V1表現，但UVB在5mJ/cm2照射DRG細胞後，只增加TRPA1而不是TPRV1的表現。在皮膚的角質細胞，不管是使用螢光顯微鏡或是流氏細胞儀，UVB在20mj/cm2以上的能量強度會造成角質細胞的毒性，以10mJ/cm2 UVB照射角質細胞，則會增加角質細胞的TPRA1及TRPV1表現，其中又以TRPA1的增加較明顯。惟UVB照射對細胞鈣離子通透的實時影響不大。我的結論是，UVB照射增加角質細胞及DRG的TRPA1/V1表現(特別是TRPA1)，這些改變可能與光照引起之麻痛有關。

本研究製作可以容納鈉離子進出的宿主材料NaFe[Fe(CN)6]普魯士藍(Prussian blue， PB)，塗佈在鋁箔上製成陰極板，配合陽極鈉金屬板，壓製成二次鈉電池。本研究創新在於(1)使用PB 奈米微粒； (2)塗佈電極時添加鎳奈米微粒或銀奈米微粒，以協助充放電時的氧化還原反應效率； (3)陰極漿料置於 143 V/mm 電場下陰乾，推動立方 PB 以垂直於陰極板的方向排列，正向面對鈉離子的流動方向，提升鈉離子嵌入或脫嵌 PB 的效率。連續充放電循環，發現添加金屬奈米微粒或陰極板在電場下陰乾，均能有效提升電池電容量及穩定度。以 39 nm普魯士藍微粒添加 15% 82 nm 銀奈米微粒，在 143 V/mm 電場下陰乾 24 小時，電容量得以提升 3 倍，並在 50 次充放電循環後電容量未見衰退，維持在 90 mAh/g。

本研究延伸自文獻影片「奈米碳來排隊」實驗，自製奈米碳量子點（carbon quantum dots, cQD），並結合鈣鈦礦量子點（perovskite quantum dots, pQD）製程，以探討優化發光薄膜材料的合成技術與製程。目前完成的變因探討如下：（一）比較碘化鉛與溴化鉛兩種前驅物對pQD粒子成長的效應，（二）萃取不同型態cQD的溶劑效應，（三）調控cQD之添加方式，包括劑量、順序與添加時刻。製程條件的添加順序分成兩種流程：（A）方法PC（perovskite - carbon）：先有鈣鈦礦後有碳，也就是先合成pQD，期間再加入cQD，（B）方法CP（carbon - perovskite）：先有碳後有鈣鈦礦，也就是先加入cQD，再合成pQD。 為了找出pQD發光特性的優化條件，研究結果進行討論四項指標：光致發光量子產率（photoluminescence quantum yield, PLQY）、譜線半峰全寬（full width at half maximum, FWHM）、波長位移及pQD穩定度。觀察PLQY與FWHM的結果顯示：多數以方法PC添加之cQD能達優化效果，而其中又以甲苯萃取的PhMe-cQD（178.0%）與異丙醇萃取的IPA-cQD（182.6%）對PLQY提升幅度最為顯著。目前也進行市售碳化矽（SiC）與自製碳矽複合物（簡稱CSiX）的添加效應，期能找出更加優化pQD條件，發展出簡易製程但更具綠能經濟之發光薄膜原料，也提供碳循環應用之契機。

本研究利用處處可見的土壤進行色粉的研究，在採集5處土壤樣本中，不同區域的土壤均具有獨特的特性。大肚山土壤的黏性較高，含有較大比例的細顆粒黏土，製作出來的色粉也較重；相對地，溪河砂土製作的色粉較輕，這可能是因為較粗的沙子成分居多。在土質分類上，高美土和大肚山土屬於黏土含量較高的埴土，菜園土和阿嬤田土則是黏土含量次之的埴壤土，而溪土和溪沙則是粘土含量較低的壤土和砂土。通過一系列的製作流程，我們能夠從原土中提取出細緻的礦物色粉，這些礦物色粉不僅能用於水彩畫顏料，還能與鹿膠等材料混合製作成膠彩畫顏料。最後 ，我們將自製的礦物色粉製作出 環我大地指甲油」 ，除了增添趣味外，也是對自然資源的一種永續利用。

回想當初看到一項公開發明提到：「在葡萄酒的釀造過程中，通過『同時』設定特定頻段的中頻電磁波(900+50Hz)和聲波設備，對酵母菌群細胞進行『共振刺激』，使其細胞膜紊亂的振動頻率回歸正常的振動頻率，從而達到提高酵母菌生物量和代謝產物量的目的。」這引起我們的好奇，也讓我們產生質疑，經過不斷實驗探究的結果：1、在固定方向的磁場下，高出吹風機5.67倍磁場強度，對酵母菌發酵速率沒有影響。2、在磁場變化與聲波「同時」或「單獨」進行下，其頻率對酵母菌沒有「共振刺激」作用，對活性也沒有影響。 做完這次科展實驗，我們對此項公開發明內容的正確性更有質疑的依據，也對未來獲取的資料保留一分存疑與求證的態度。

酸菜水 農業生產過程中產生的副產品在醃漬酸菜過程中，土壤被廢水污染嚴重鹽化，付出慘重成本。本研究利用接觸曝氣法來嘗試解決酸菜醃製廢液中的汙染物，分別探討曝氣槽形狀、濾材種類以及複合式曝氣裝置，並加入枯草桿菌來探討pH值、濁度、COD、污泥產生量的變化與差異。研究結果發現無論哪種槽體在不添加濾材下表面積與細菌依附空間不足，無降解作用發生；矩形槽適合採用平板形濾材，圓形槽適合採用K1濾材；而我們研發的複合式曝氣裝置無論是在COD、濁度以及汙泥產生量都是表現最佳的。

在臺灣手語辨識，先前研究所使用的監督式學習需要大量標記樣本而限制可辨識詞彙量。為此，本研究借鑒自然語言處理領域中BERT的遮罩想法，將未標記手語影片隨機遮蓋部分幀數，並讓模型學習預測被遮蓋的幀數以學習臺灣手語的特徵，並透過遷移學習來訓練辨識模型，此作法可克服現有臺灣手語資料缺少的問題。經過實驗，本研究訓練之詞彙辨識模型達成了242個單字量，92%的準確率。 此外，先前研究皆未在手語句子翻譯上有成果。因此本研究基於以上模型，設計手語翻譯的系統，整個系統在100個句子的翻譯表現達到83%的準確率，證明自監督學習的方式在手語辨識、翻譯上是有效的。並展現出樣本需求少與辨識詞彙量可輕易擴大的潛力。

從實驗中得知毛氈苔可以消化分解酵母菌。同時酵母菌依據能忍受不同糖濃度的環境，又可細分為高糖酵母與低糖酵母。而高糖酵母與低糖酵母於細胞壁有結構上的差異〔1〕，因此毛氈苔在消化高糖與低糖酵母菌時出現不同的捕蟲行為。

本研究提出了一個毫米波雷達即時動態手勢辨識技術，透過幾個簡單的手勢取代鍵盤和滑鼠來操作應用程序，從而提供更生活化和直覺化的人機介面。我們透過手勢屬性分析、手勢訓練資料格式選擇評估、學習模型效能評估和系統實測性能分析，以提高手勢控制人機界面的實用性。我們的學習模型採用一大小為415 KB的1DCNN+LSTM混合模型支持四個動態手勢，並在德州儀器的FMCW雷達評估板上以30 FPS的採樣速度進行手勢識別。我們在7個用戶（包括5個右撇子和2個左撇子）的多媒體撥放實際測試中達到94.5%的操控準確率。此外，我們的方案在實驗室環境之外的複雜空間中操控應用程序，也不會有明顯的辨識錯誤的情況發生。