開學時，學校拆除前面的危樓，在地面上挖出一條深約1.5m的大溝槽，可以清楚的看見學校地層是一層一層粗細不同的泥砂，在下大雨時，還可以看見地下水的流出。所以我們在塑膠盆底部插入不同數量的木條，模擬地質改良樁做地震的測試，結果塑膠盆裡的泥砂會受到木條的數量影響而下滑；也在泥砂上，模擬木條房屋，在地震後產生不同角度的傾斜和不同深度的下陷。最後，我們利用大型塑膠盆、厚木板和裝入混泥土的塑膠管做成模擬地質改良樁放入泥砂，在上面放置不同規格的模擬房屋做模擬地層的實驗，發現模擬地質改良樁的數量、長短、疏密、地層搖晃的時間，都會影響房屋的下陷、傾斜和倒塌。

本研究探討仿生集水表面應用於台灣山區霧氣捕捉，並聚焦如何為需水性高的植物提升種植水源。近年來氣候變遷導致水氣減少，農作需仰賴額外技術補充水源。藉由模擬沙漠甲蟲圓弧凸起與蜂巢六角形凹槽仿生結構能顯著提升霧水蒐集效率；3D列印不同表面結構的捕霧杯，於實驗室內模擬霧氣環境。進而走入台灣不同海拔地區，驗證各環境條件對捕霧效率的影響。研究發現，陽明山濕度99%風速5.7 m/s環境中，集水效果最佳（32.7g）；大雪山高海拔，但濕度低風速變化較大，捕霧量幾近為零，風速及海拔影響顯著；特別在高濕度環境下表現最佳。提出具潛力之補霧杯模型，應用於水資源不足地區，提高需水性植物水源供給，以維護生態多樣性環境。

台灣位於環太平洋地震帶上，「向地震學習」是避免再一次發生重大地震災害的不二法門。1999年的921集集大地震中，有三分之一的房屋倒塌。2016年的美濃地震造成了台南維冠大樓倒塌。2024年4月3日的大地震中，有兩棟三角窗建築在幾秒內瞬間倒塌。本實驗主要以三種箍筋以及我們自行研發的一筆柱中柱箍筋進行評估，並利用我們自製的地震模擬器，測試不同箍筋的研究成果。我們發現傳統箍筋最不穩固，一筆箍筋排名第二，柱中柱箍筋排名第三，而我們研發的一筆柱中柱箍筋最為堅固，合理的建築設計與抗震結構至關重要。

本研究利用自製地震模擬器，自製彈簧阻尼器、麥芽糖黏性阻尼器，自製模型屋，手機震動APP檢測X、Y、Z軸最大加速度，作為阻尼器減震效果的優劣，實驗結果：彈簧阻尼器彈性較高，無法完全吸收震動能量，因此減震效果有限。黏滯性阻尼器對模型屋 減震效果：1支黏滯性阻尼器震動大時減震效果較佳，最大加速度減震36.20％，黏度低優於黏度高。2支黏滯性阻尼器配置X型，在X、Y、Z軸與最大加速度4項，最高可減震56.29％，27.55％、57.80％、53.06％。對鋼骨結構模型減震效果：配重220克最大加速度減震23.83-33.38％，不同配重差異性不大。不同樓層最大加速度五樓的減震最佳28.79％-35.52 ％。裝設1、2支阻尼器减震效果19.88％-29.99％，並非裝設越多阻尼器減震效果越佳。

國小自然課以量角器搭配窺管觀測月亮，利用竿影間接觀測太陽，描繪天體在天空的軌跡，使用星座盤認識夜晚星空，但觀測器與竿影測量精密度低，操作複雜不直觀。本研究利用窺管與雷射筆，加上手機感測晶片與軟體測量傾斜角，自製精準度極高的「天體觀測儀」，可以同時測量日、月、星三種天體，將測量所得的天體方位角、高度角座標， 利用壓克力半圓球描繪太陽、月亮在天空運行的軌跡，製成 「天體軌跡紀錄半天球」利用試算軟體泡泡圖功能，將測量所得的恆星座標畫成平面星圖。將恆星座標經過周日運動校正，使用弧形刻度游標尺系統，描繪恆星在壓克力球上，製成「星羅布天球儀」。開發 出便利、精準、實用的天體觀測儀，並繪出天體的運行軌跡與分布。

為深入了解家鄉的地質歷史與古生物遺跡，本研究聚焦於新北市外挖子山（位於安坑與南勢角交界處）之大寮層沉積岩。參考南勢角地質圖幅，確認該區屬中新世（約2,000萬年前）地層，並自露頭處收集岩石樣本進行實地觀察與手工磨製岩石薄片、自製洗選設備洗選岩石進行分析。研究結果發現包括有孔蟲與角管蟲（Ditrupa）在內的多種典型海洋實體化石及生痕化石。此一發現證實該區在地質過去為海洋環境，甚至可能為高生產力的淺海海域。透過化石組成與分佈之觀察，可進一步探討該地層之年代特徵與沉積環境，對了解本地區的古環境變遷具有重要參考價值。

全球能源需求日益增加，發展永續且環保的再生能源是當務之急。本研究以「植物發電」為主軸，探討發電與儲電的可行性，期望為綠色能源帶來創新。植物若能有效發電與儲電，不僅具美觀與功能性，更能兼具減碳與供能的綠色解方。 本研究透過系統性實驗，探討不同土壤種類與濕度、植物種類（虎尾蘭、山蘇、黃金葛、常春藤）、混合土壤比例及添加劑（如EM菌、B1維生素、花寶系列）對電壓與電流的影響。結果顯示：泥炭土表現最佳，虎尾蘭電壓最高，虎尾蘭電流最穩定， EM菌能有效提升發電效能。將植物串聯可穩定供電，驅動 LED燈與數位小時鐘，並可儲存至充電電池。 本研究顯示植物發電具實用性與發展潛力，期望未來應用於日常綠能設備為再生能源貢獻新方向。

本作品結合積木、馬達機械結構與AI技術自製「圍棋AI自動分類機」，將黑白子分類收納解決下完棋後沒人收拾的問題，我們以自動麻將桌概念為發想，設計9項不同實驗，首先以不同裝置測試棋子掉落方式，發現賓果滾筒能有效控制棋子一個一個掉落，其次大量拍攝不同燈光環境下黑白子照片，以Label-Studio進行影像標註，撰寫Python程式訓練AI影像辨識模式並控制伺服馬達轉向，使黑白子依辨識結果正確分類至棋盒。結果顯示「圍棋AI自動分類機」分類正確率高達99%，此外我們也應用於盲用圍棋，協助視障學生收棋，提升下棋便利性與學習意願。本作品不僅展現AI應用於日常生活創意實踐，也呼應SDGs中促進優質教育目標。

現今運輸與物流系統消耗大量能源，造成高碳排放。本研究開發創新磁浮動力輪，旨在降低能源消耗並提升運行效率。研究結合三大核心技術： (1) Bedini馬達電能回收，延長續航力； (2) 慣性滾珠旋轉能，減少電力消耗，提升效率； (3) 側邊磁浮導引系統，減少摩擦，提升行駛平穩性。 實驗顯示，Bedini馬達能有效回收電能，慣性滾珠使行駛距離提升31%、側邊磁浮導引讓滑動阻力下降16%，且能減少晃動，提高穩定性。本設計具模組化與延展性，未來可應用於智慧物流、無人工廠與綠色交通系統，是具前瞻性的節能推進技術。

科技課程中木工機具的安全問題備受關注。本研究整合視覺語言模型與手掌辨識技術，即時分析操作時的手部姿態，以判斷危險程度，並可傳遞危險訊號至智慧插座，自動控制機具停機，減少意外發生。其中實驗照片測試集共396張，涵蓋12種手勢與3種環境亮度（750、500、300流明），透過不同提示詞（Prompt1~Prompt6）改善鋸見AI的分類效果。並且最佳模型（Prompt6）在危險手勢的正確率達99.3%，警戒手勢89.8%，安全手勢86.4%，表現高度準確性。此外，手掌距離辨識在500流明環境亮度下的誤差低於0.5公分，可作為系統後端危險狀況停機的重要輔助依據。在教學應用上，系統能即時辨識危險手勢並成功切斷電源，平均反應時間約為170~200毫秒，展現出即時防護的實用性與教學輔助潛力。

雜草被認為是不具經濟價值的東西，而近年來入侵的外來種植物，因為生長迅速且沒有天敵，所以危害了我們自然環境的原生植物，本研究使用稻草與小花蔓澤蘭，將之曬乾 並打碎後過篩出粗纖維，混合石蠟成為複合材料，試驗材料吸附油汙的效果。結果顯示，粗纖維與石蠟混合比例較高的1：3時，因為有更多的石蠟使材料穩固能吸附較多的油汙，稻草組的平均吸油汙量為7.19g，小花蔓澤蘭組只有3.25g，為同比例的稻草組的64.3％，稻草組的平均飽和比為1：3.22，吸附油汙達到最高8.07g，小花蔓澤蘭組的平均飽和比只有1：2.60，吸附油汙重只有4.72g，為稻草粗纖維的58.5%。未來將研究此複合材料應用於生活上的吸附油汙，或利用複合材料在其他領域上來提高雜草附加價值。

利用家中常見「義大利麵」進行一系列「造橋大師--義大利麵線橋實驗」，看看「義大利麵線橋－樑柱材質」、「義大利麵線橋－樑柱粗度」、「義大利麵線橋－橋樑距離」、「義大利麵線橋--底橋間隔」、「義大利麵線橋--橋墩避震種類」、「義大利麵線橋-椼橋結構」等方向研究，可以讓「造橋大師--義大利麵線橋」成為負重之最佳組合。