本研究透過擷取手勢關鍵點和臉部座標，開發了自動辨識手語程式。在持續的改良下，平均辨識率從68%進步至85.2%。以此基礎延伸發展，我們將”手語的意義、動作與情境故事性”互相結合，設計了三種類型的手語學習輔助遊戲("單詞情境遊戲"、"相對字詞比較遊戲"、"相似手勢比較遊戲")。80%以上的使用者認為我們研究的智能手語學習輔助遊戲，能輔助學生學習臺灣手語本土語言課程，能提高手語學習的動機與成效。 另外，我們也設計了”自動化生成程式 ”，讓有教學需求的老師或是自學需求的學生，可以針對需要練習的手語，快速地自動化設計出手語遊戲。讓手語學習者可自主複習手語動作；教育者也能夠適時輔導部分個案提升個案手語動作的精確度。

本次研究探討反泡泡在流體中的穩定性及其應用，我們發現： 一、成功次數最高的基礎變因為：水與洗碗精重量比150：1，吸管外口徑寬度0.6cm，入水角度垂直水面90度，吸取水量高度離管口2.5cm，吸管距承接液面高度0.5cm，流量1.59 L/min（流速1.74 cm/s）。 二、在基礎流量下，0.15M的KCl溶液有最高的平均存活時間。 三、0.1M的CaCl2在高流速（1.78 L/min）時有極佳的一致性及存活時間。 四、0.2M的MgCl2溶液在低流速（1.44 L/min）時有最高的平均存活時間。 五、在三種流速下， KCl反泡泡的存活時間與濃度有顯著負相關。 六、在流體中反泡泡的存活時間與正離子價數與的離子半徑有關。 七、利用CaCl2溶液形成的反泡泡取代以靜脈導管注射高濃度CaCl2溶液治療心律不整的可行性。

本研究主要分成兩大主軸，第一先深入探討迴歸分析中異常值對模型的影響，發現一般的模型在面對數據中的異常值會降低其穩健性，因此藉此特性，我們結合了K-近鄰演算法(K-NN)、模糊理論與深度學習等，自創了新穎的演算法進而找出數據中的異常值；第二為應用此演算法來分析與處理圖像中「不正常區塊或雜訊的輪廓」，達到抑制其對整體美觀的影響，再進一步分析深度偽造（Deepfake）所合成的圖像。研究結果顯示，相較於現有的類神經網路中激活函數ReLU之計算，我們的演算法較容易處理異常值的影響且分析圖像的應用之表現更佳，未來的研究方向可能包括進一步評估其他演算法的效能與將其優化以提高其效能和實用性。

我們將探討dexlansoprazole的副作用，是否會調節AhR和GR的活性。AhR和GR是細胞質內受體，在被其配體活化後，移轉入細胞核中，AhR和GR作為轉錄因子 (transcription factor)，與芳香烴反應元件(arylhydrocarbon response element, AHRE) 和糖皮質激素受體反應元件 (glucocorticoid receptor response element, GRE) 結合。CYP1A1和FKBP5分別是受AhR和GR調控表現的基因。我們的研究顯示dexlansoprazole促進AhR和GR活性，從而分別促進CYP1A1和FKBP5的mRNA和蛋白質表現。此外，dexlansoprazole誘導AhR和GR移轉入細胞核。據此，我們的研究顯示dexlansoprazole是一種AhR和GR的促進劑。由於其活化AhR的效力低於內源性配體ITE，我們數據顯示dexlansoprazole抑制了ITE和人工合成的AhR 配體 (β-NF)誘導人類細胞中CYP1A1的表現，這顯示dexlansoprazole可能降低ITE作用於AhR的生理功能。

本研究探討「生廚餘分解養液」水培蔬菜的可行性。我們建立「生廚餘分解缸」，透過量測水質推測硝化菌(Nitrobater)與亞硝酸菌（Nitrosomonas）培養完成與累積出水耕蔬菜所需NO3-濃度(150mg/l) 約9週，pH值必須5個月才能趨於穩定值7.1。「生廚餘分解缸」DO值10ppm與自行研發「K1循環流沙床」，搭配琵琶鼠與泥鰍具有最佳分解效率。「生廚餘活菌養液」可利用純化大灰苔蘚作為｢活菌液肥熟成檢測」試紙。「生廚餘活菌養液」以動力循環方式水耕蔬菜有非常好成效。並以水耕機比較「生廚餘活菌養液」與「化學液肥」之間的差異，發現「生廚餘活菌養液」種植成效較好，且可以採取「無動力水耕瓶」方式種植，大量節省電力與設備花費，還能種植出硝酸鹽含量較低的蔬菜。

本研究使用蘆薈與秋葵自製植萃乳液，方法有浸漬萃取法、蒸餾萃取法和微波萃取法。比較三種方法，發現以微波萃取法取代蒸餾萃取法，可以達到最佳效率。經氧化還原的碘量滴定實驗，發現秋葵比蘆薈有更好的抗氧化效果。以微波六次萃取法取代蒸餾萃取法的抗氧化效果更好。自製植萃乳液的酸鹼值都介於5～6之間接近市面上廣告pH5.5的乳液。使用蘆薈萃取液的自製乳液水分含量較高，屬於保濕乳液。使用秋葵浸泡油的自製乳液油分含量較高，屬於滋潤乳液。微波萃取蘆薈乳液和秋葵浸泡油乳液都有發展成為防曬乳液相關產品的潛力。依據防曬目的，開發微波萃取蘆薈乳液預防UVA導致曬黑與老化，開發秋葵浸泡油乳液預防UVB造成曬紅和曬傷。

本研究在探討容器內容物影響滾動的狀態分析，進而研發出能自動緩速以滾、停、滾、停方式下坡的車子。我們研發自動計時裝置及可調式坡度裝置並使用 無線運動位移感應器以及Tracker 軟體來分析實驗結果，實驗結果發現 影響容器滾動狀態進而達到緩速下坡的因素有:容器種類、流體黏滯度、流體容量、斜坡角度及容器內含物。我們也試著利用球體容器來研發製成輪子，最後選擇第三代輪框式球輪組合成球型輪車，透過在不同車輪內控制黏滯液體的容量及添加彈珠的8種組合方式，探討車體緩速下坡的時間、滾動速度及滾動轉角的影響，期待緩速車能在生活中無障礙空間及自動安全載物之應用。

本研究主要探討水瓶自高處落下時，瓶內流體如何影響水瓶彈跳，我們自製跳台和彈跳瓶進行實驗，並改進測量精度，找到水瓶落地造成水彈起、瓶靜止的變因條件。研究結果如下：一、瓶內流體的流動，依過程共分為整體、分離、轉換、恢復等四個時期。二、流體進入轉換期，會將水瓶位能轉換成流體動能，主要跟碰撞時的液面曲度、水量、和液體黏度有關。三、旋轉水瓶會改變水面曲度，讓水在碰撞時產生更強的水柱。四、100g水瓶轉速大於臨界值300RPM時，彈跳次數只剩1次，水瓶落地接近完全非彈性碰撞。五、加入和空瓶等重的水時，質心高度最低，影響彈跳效果越明顯。六、液體黏度會影響瓶子彈跳，黏度較高，甘油瓶彈跳次數可達到5次，黏度較低只有2次。

本研究旨在使用深度學習技術製作青春痘的檢測系統，系統中包含了青春痘檢測、油性偵測、專家回覆系統與趨勢分析等四大子系統。在系統開發後，接著做使用者實用性分析，本團隊與皮膚科醫師合作，藉以評估青春痘檢測系統的模型準確率。在第一次評估混淆矩陣中得到57%的準確率，而後又再重新取樣，得到75%的準確率。在油性偵測部分，使用吸油面紙後得知其吸油面積的油性佔比。專家回覆系統是以Mistral 7B語言模型製作而成，幫助使用者了解青春痘的相關資訊；最後依醫生建議的皮膚修復週期為期三個月，過程中進行4次的評估。本系統會向使用者呈現最近4次的趨勢圖讓使用者與醫師均能了解皮膚的修復狀況，因此本系統為一套完整且操作簡便的自我檢測系統。

本研究中，我們對模型逆向攻擊在語音辨識系統中的影響及風險進行深入分析。隨著Siri、Google Home等智能助理設備在日常生活中的廣泛使用，其語者辨識系統的安全隱患引起了我們的注意。本研究目的在於深入理解模型逆向攻擊的運作機制，並探討其對語音辨識系統的攻擊效果。我們透過實施多樣化的攻擊策略，對不同的模型架構和數據處理方法進行了評估，並對人聲與非人聲的數據集進行了攻擊效果的比較。此外，我們亦實現了基於差分隱私的防禦算法，在多數模型架構下達到接近50%的防禦效果，顯著提高攻擊代價。研究整體揭示了語音辨識系統在面對模型逆向攻擊時的脆弱性，並藉由實驗分析推論出可能的防禦策略，期待能通過策略來增強模型的安全性。

培訓一位醫生的時間非常的久，除了在醫學院花上7~8年的時間學習之外，畢業取得住院醫師的身份後，還需要在醫院中選擇特定專業科目受訓，依照科別不同，受訓的時間從3~7年不等，其中神經外科醫生就需要花上7~8年的時間受訓，受訓後再通過專業醫師執照考試，才能正式成為醫師。 醫生的訓練過程費時耗力，在醫療訓練資源有限的情況下，採用虛擬實境(Virtual Reality,VR)科技，可以把手術訓練帶到虛擬世界中，不僅可以提供手術前開刀策略判斷，更可以提高醫療成功率。 本研究主要針對腦部腫瘤手術，藉由運用3D Slicer重建腦部腫瘤3D模型，並轉入到Unity製作手術模擬過程，再轉入到VR，讓醫師可以透過VR虛擬實境，進行手術練習與模擬。

在現代社會發展和生態保育衝突的氛圍下，設置生態廊道、幫助動物活動已成為社會文明程度的指標之一。本研究對台中市高美濕地的紅螯螳臂蟹之趨光性進行實驗，企圖建議設置生態廊道，用以解決大約30%的路殺機率之危機。我們在8~9月的繁殖季節，用Y字形迷宮和各色人工光源，對200隻以上的紅螯螳臂蟹進行趨光性和通道尺寸研究。結果發現：此蟹種極愛趨近1 Lux以下的紅光、不喜歡藍光，這和其他蟹種差異頗大。此外，此蟹種的運動喜歡截面積大約15 × 15平方公分的狹窄通道、也和當前的一些設計不同。這些結果對於護蟹生態廊道之設置極為重要。我們為高美濕地建議了一個生態廊道設計案、兼顧生態、教育、觀光的需求，並且符合SDGs的發展目標。