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。

本研究開發了一套結合無人機、紅外線熱顯像技術與YOLO模型的建築物外牆磁磚剝落檢測系統。該系統利用無人機搭載樹莓派與紅外線雙光雲台相機，對建築外牆進行檢測，以精確辨識空鼓與水泥裸露區域。我們透過紅外線熱顯像技術識別牆面溫度異常區域，並運用YOLO模型標示裸露水泥區域，最終將標示後的圖像進行分析與疊合比較，以評估磁磚剝落風險，並生成評估報告。 此外，本系統整合了3D建模技術，以重建大樓外觀，並結合風險評估報告，直觀標記出具有磁磚剝落風險的區域，提升使用者對建築維護的理解與掌握。該系統 除了 能提高檢測的準確性與效率，還有效降低時間與人力成本，為建築維護提供可靠的數據支持。

本研究旨在設計一套中長程列車可使用的磁浮系統。目前，成功的磁浮列車無線供電系統都是於大範圍內進行供電，這會導致許多電力的浪費，縮小範圍必須要感測是否需要供電，目前能做到的，主要是手機的無線充電器。然而，其從接觸負載到真正開始供電，過程大約需要1.2秒。所以本次實驗的首要目標就是製作一套能在5ms內進行供電的距離感應式供電系統。 中長程列車多數包含不同車種，而這些車種的行駛速度各不相同，導致列車需要在過彎時調整不同的傾斜角度，以確保乘客受到最小的離心力影響。因此，本研究的第二個目標是製作一套能自主傾斜的磁浮系統，並設計一款App，使我們能透過Esp32調整列車四角的磁力，進而控制傾斜。

水中地形的探測多半傾向於專業領域方能觸及之項目，然而對一般學生而言，亦有可能需要使用水底探測的時機，成本考量與可行性將是一大挑戰。本研究旨在找出可能的辦法解決上述問題，並測試準確度。最終本研究利用防水的超音波感測器作為聲納掃描後，利用架設好的server回傳超音波數據，預處理後以立體模型的方式呈現出來。經由路面和水中實測並取得實驗數據，於結論中有詳盡資料測值，具有可視化的地形建模，和簡單上手的操作介面進行觀測，未來期盼能成為簡易且實用的探測儀器或改良原型，並能投入其他水上領域。

在高速公路上，駕駛者若遇到車輛故障或事故，必須依照交通規定，在事故發生點後方100公尺處擺放三角警示牌，以提醒後方來車。然而，在高速公路環境中，車輛行駛速度較快，駕駛者下車擺放警示牌的過程中，極易發生二次事故。因此我們設計「智慧定點式道路警示牌」，本裝置安裝於公路路肩，透過網路遠程開啟。這樣一來就可以避免下車擺放警示牌的過程中發生意外。本次設計運用到Wi-Fi做為與雲端通訊之媒介，也達成了物聯網與雲端化。使用者可用網頁進行遠端開啟警示牌或在車內加入車禍自動回報系統，不僅如此，我們還可以用來檢視警示牌狀態。

本研究針對傳統單轉子發電機效能不彰能量嚴重耗損，提出創新雙轉子技術以提升發電效率降低能源浪費。核心設計為雙轉子反向旋轉結構，透過相對運動提升角速度與磁場變化，增強感應電動勢生成。透過對比實驗，證實雙轉子結構較單轉子提升1.4倍感應電動勢，參考Weber Fechner Low建立對數數學模型，描述電動勢與旋轉參數之非線性關係。 同步研發雙轉子架構展現穩定性與模組化彈性擴充，具備取代傳統發電機潛力，適用於分散式發電與再生能源領域，展現高效、緊湊且具實用價值之創新應用電力生成技術方案。

本研究使用一種快速、環保的共價有機框架（COF）合成技術，並應用於水中有機污染物的光催化降解。相較於傳統高溫高壓或需有機溶劑的合成法，本研究採用大氣常壓微電漿技術，在室溫條件下、以水為溶劑，於一小時內快速合成COF，展現綠色化學優勢。合成後以XRD與FTIR確認其具結晶結構與C=N官能基，均證明反應成功。實驗結果顯示，該COF能有效降解結晶紫（CV）與亞甲基藍（MB），分別在40與20分鐘內達到56.12%與68.09%降解率，明顯優於未加COF只照光的對照組。動力學分析亦符合擬一級反應模型。SEM影像顯示其具高度有序孔洞結構，有助提升光催化效率。本研究證實大氣常壓微電漿合成COF具高效率、低能耗與環境友善等優勢，未來可望應用於廢水處理與環境淨化等領域。