第56屆--民國105年

以製作適合高中生的英文篇章難易度自動分級為初衷，本研究採高中英文課文為語料，針對「如何分級」，意即從文章萃取哪些特徵、利用何工具或語料協助萃取特徵、以何工具分級等因素，進行研究與實驗，並建立一套新方法。首先進行前處理，再嘗試以單字、句型的數量或比例、句長、音節長、整合以上分析等各式特徵，支持向量機(Support Vector Machines)、隨機森林分類器(Random Forest Classifier)、決策樹分類器(Decision Tree Classifier)、卷積神經網路句分類器(Convolutional Neural Networks for Sentence Classification)等工具，進行將篇章分為高中一、二、三年級等三個難易度等級的測試，建立自動分級模型。最後製作成可供大眾使用的自動分級網頁。各項測試之中，最佳分類效能為整合各項特徵時得到的分類正確率65.04%，經模擬得知，此效能確實優於過去研究。

本研究從時間與重量來探討紙張與拖鞋的摩擦力。研究結果發現如下，第一：在互相夾疊中，紙張所夾面積大，厚度較厚，摩擦力較大。如所夾面積大的0.24mm影印紙，負重最多；所夾面積小的報紙與0.1mm影印紙，負重少。第二：報紙、0.1mm影印紙在斜面(25度)上，摩擦力較大。第三：紋路會改變摩擦力。在斜坡中，摩擦力小的0.19mm影印紙，貼各種紙紋路，摩擦力變大。5平方公分紙條(共10條)直排(順著下滑方向)摩擦力最大，10平方公分紙條(共6條)橫排摩擦力最小，且各式直排方式改變摩擦力較多。第四：利用50度斜面來測試拖鞋鞋底紋路摩擦力。粗糙面下，水量多，人字拖鞋大；未噴水，珠光皮拖鞋大。光滑面下，水量多，橡膠人字拖鞋大；未噴水時，黃色室內拖鞋大。

大嘴巴旋轉方向要符合馬格努斯效應，才能使紙片上升，製作大嘴巴時需選擇紙張材質輕盈，形狀必須符合慣性旋轉，並搭配不易變形容易操控的起風板，輔以玩家本身的訓練，便可成為好玩的科學小遊戲。實驗中，最佳的大嘴巴飛行器造型如下：利用日曆紙製作成長寬比值為4.0，長為20公分、寬為5公分的長方形，利用錯開接合的方式，讓兩端薄翼呈現2公分、且讓兩翼完整、成一字形，中空處為自然狀態的橢圓形。起風板選擇不易變形、輕盈的厚珍珠板。操作方式首先需先控制好大嘴巴啟動時為逆時針旋轉方向(從實驗者右側面觀察)，接著調整起風板角度，掌握好上升、下降、轉彎時的起風板角度及方向的訣竅，在無風的環境中便可大玩『大嘴巴飛行器』。

一般學生對於學校的植物只有模糊的概念，自然課中曾提過植物分類的方法，經過詳細觀察校園中的植物，以手繪及實物攝影記錄校園中128種植物，並利用圖層方式製作可依需求顯示、隱藏資訊的校園植物分布地圖。在比較各種葉形特徵組合的差異性後，由其中篩選出較好的組合方式，我們發現可以經由簡單的葉子形態特徵，將其中70種的植物作簡單卻有效的系統分類，藉由這個分類方式，使小朋友能將隨手撿拾的一片葉子，藉由電腦的資料庫方便又容易地查詢其來源植物的名稱與相關資訊。未來希望進一步充實這套分類方式，建立完整的校園植物資料庫，讓所有的人都能容易認識校園植物。

窗戶是室內與室外的主要空氣流通管道，妥善調節窗戶可以替人們空氣污染防護做把關。污染物中PM2.5對人體的危害最大，WHO已正式將PM2.5歸為2級致癌物質，最新的健康醫療報導更指出PM2.5會造成腦損及中風。所以建築物的通風調節，窗戶至為重要，因此如果能自動偵測污染濃度逕行調節窗戶，並啟動除污裝置，可避免人們暴露在PM2.5等污染物的危害之下。 本次研究使用檢知元件來偵測PM2.5、照度、溫濕度、風速、空氣品質等，取得環境變因，再配合微控電路有效運用控制技術，賦予窗戶智慧，從PM2.5危害隔離、空氣品質、舒適度及適當照度等觀點來進行實驗研究，以全面性的整合達到無微不至的PM2.5智慧照護窗。

本作品首先證明了HiLo應用在散射光影像的可行性。目前看到有關HiLo的論文都只有提及收集螢光訊號，沒有看到有用在散射光訊號的收集上。本實驗透過架設自製原型機，證明HiLo的原理也能夠應用在散射光上，大幅提升HiLo光切片的深度與廣度。再者，本作品將自行撰寫之App結合雲端運算。再經過驗證後確認處理出來的影像是正確的影像。不僅加速影像處理流程，而且使用者只需攜帶手機便可立即看到處理出來的成果。接著，利用3D列表機自製具有光切片功能的手機顯微鏡實體。將原型機微小化並與日常生活常見的手機結合，讓使用者方便使用的同時也實現經濟便利性。最後，實現影像立體化，利用光切片的影像能使得原本平面的2D影像，可以呈現3D的立體化影像。

在2048人工智慧遊戲中，平滑度與單調性的權重為主要影響電腦判斷的變數，因此本研究主要針對這兩個變數的權重進行實驗並探討。並且在遊戲中步數愈多，愈容易達到更高的數字，在研究當中我們用遊戲移動步數的多寡來判斷當局的好壞。 在深度1的情況下「改進程式碼」，在研究結果中發現主要變數比值為1的同比例放大縮小效果都不錯，在90組數據中有 1/3 有到達1024，甚至可以到達2048；從步數來看，原程式平均步數為332.8步，而修改後的權重平均步數高達561.8步。 最後，我們利用相同的權重，並且將深度改回原設定。比較後發現，經過我們修改後的權重，達到2048與4096的獲勝率皆比原程式高。

在製造氧氣實驗課程時常常會浪費胡蘿蔔，本實驗為找尋替代紅蘿蔔催化雙氧水的瓜果、果皮、植物根、莖與葉片，或校園中常出現的哪些植物適合做催化雙氧水與替代雙氧水的溶液。研究發現地瓜、香蕉與香蕉皮在5分鐘催化雙氧水產生500ml氧氣，橘子皮可在15分鐘催化雙氧水產生500ml氧氣；校園中幾乎都有的：茄苳、大花咸豐草、樟樹、榕樹葉可以在45分鐘左右催化產生氧氣；而芭樂葉、香蕉葉、香蕉葉柄、芸香科植物如檸檬葉與柚子葉在20~30分鐘就可以催化雙氧水產生500ml氧氣，非常適合替代紅蘿蔔；實驗研究也發現增艷漂白水含有雙氧水成分非常適合代替雙氧水製作氧實驗，不至於作實驗時被濃度高的雙氧水灼傷，而一般含次氯酸鈉的漂白水無法替代雙氧水作氧實驗。

為了揭發隧道神祕的面紗，我們組成「隧人士」偵探團，不懼千里迢迢的路程，親自到宜蘭縣造訪雪山隧道，參訪雪隧文物館、行控中心，探究臺灣最長的雪山隧道。 隧道內的溫度會受車流量、坡度狀況、排放廢氣量和濕度等因素的影響，使雪山隧道入口處與出口處溫度迥然不同。北向隧道冬季溫差最大可高達20℃，夏季溫差最小仍有13℃。為了驗證我們的想法，我們善用實驗室的設備器材，探討數種不同環境的溫升情形，以模擬隧道內溫度升高的原因。結果以250W燈泡的溫度上升較60W燈泡明顯；以二氧化碳與二氧化硫氣體溫度上升較明顯。此外，高濃度的二氧化硫、汽車廢氣溫度上升情形較低濃度氣體明顯；並發現乾燥空氣的溫升情形較潮濕空氣明顯。

本研究探討自製溫室煙霧模型箱中，觀察不同濃度二氧化碳以及煙霧量與溫度之關係，透過S4A軟體所顯示的電壓值，配合感測元件測得在不同氣體濃度中的輸出電壓，製作動畫式二氧化碳與煙霧警報器進行遠端監控，並結合手機應用程式達成即時監測的目的。透過實驗，我們獲得以下結果： 1. 當二氧化碳濃度升高時，模型箱內的溫度會隨之升高，此時二氧化碳偵測元件(MG811)電壓值則會出現下降情形。 2. 當煙霧濃度增加，煙霧偵測元件的電壓值會上升，且在加溫過程中，其溫度上升較無煙霧更明顯快速。 3. 透過電腦軟體S4A將實驗過程數位化、動畫化與遠距化。 4. 將研究結果連結手機應用程式，透過藍芽傳至手機，使偵測數值以動畫式呈現於手機，並能夠進行遠距即時偵測。