高級中等學校組

牛奶是嬰兒主要營養來源。喝奶時吸吮奶嘴的動作，對於新生兒是一種口腔肌肉的訓練，更是心理層面的滿足。 嬰兒喝奶時，總會剩下大約30ml，對家長而言除了擔心寶寶營養不夠外，金錢上的浪費更是驚人。以出生一個月的嬰兒為例，每天需喝6~7次奶，每次約120ml。以每天喝6次牛奶。平均一周會喝完一罐奶粉，其中約四分之一是沒喝完倒掉，這樣一個月平均倒掉奶粉成本就超過一千元。 本研究發現，嬰兒吸奶過程中會造成瓶內壓力小於環境壓力。當瓶內液體剩下約原本的1/4時，瓶內、外壓力差會使嬰兒吸吮力道不足以將牛奶吸出。因此大部分嬰兒都會放棄。本研究設計了一個加壓機構，藉由調整瓶內外壓力差，幫助嬰兒順利的喝完牛奶。

本作品由2023年IMO的第五題出發，希望探索在忍者通道中的其他性質，首先思考改變每排中放入的球數並觀察規律，進而推廣到三維圓圈塔中的性質，最後使用hyper cube(超立方體 的情況進行一般化的推廣與構造的優化，完成最小值問題的求解另外也對於特例部分探索解的總數。

本研究成功以不同化學方法自製磁性奈米粒子，並利用水熱法(Solvothermal)合成可見光光觸媒碘氧化鉍(Bi4O5I2)，再以不同比例複合出具磁性的光觸媒，藉由光降解結晶紫(Crystal Violet)染料實驗探討分解染料效率最佳之複合樣本，其最佳樣本為Bi4O5I2 -Fe3O4-90 %，反應速率常數達0.1118 h-1，並運用一系列儀器檢測其特性並探討其與光催化效率之關聯性。此外，針對觸媒在生活中的應用性探討，在生活不同水質、極端pH值或是高濃度之有機汙染物均仍保持良好的降解效率，並以Arduino開發板搭配各項組件模擬小型淨水場，以達到自動化降解有機汙染物。另外，利用自製紫外光照光裝置模擬捕捉CO2之光催化反應，並使用Arduino開發板之氣體偵測器確認生成化石燃料作為未來展望目標。

管足為棘皮動物的特有構造。本實驗利用自製的實驗裝置，測得白棘三列海膽的管足在水中具有強大的吸附力，且該吸附力主要源自於黏性物質。在觀察管足吸附與脫離的過程中，我們發現管足在吸附時會朝向介質面做出擠壓動作，藉吸盤內部片狀的小骨關節產生形變，以釋放更多的黏性物質，也透過管足腳印的染色結果證實黏性物質的存在及分布。本研究歸納出白棘三列海膽吸附脫離的完整過程：黏性物質預先分布於吸盤表面及儲存於吸盤內部，當接觸介質面時，透過擠壓動作釋放大量黏性物質，並藉由去除黏性物質使管足快速脫離介質面。這種黏性物質可在水中作用，並且能夠被迅速移除，在仿生學上極具應用潛力。

本文旨在探討不同轉彎下，其路徑方法數的問題。在方格紙及長方體中，移動路徑方法數的一般式及期望值。從二維的路徑方法數一般式研究，延伸到三維的路徑方法數一般式，再分別探討二維、三維下路徑方法數的期望值及其關聯性，接著跳脫維度的概念，探討期望值間的關聯性。最後研究同字不相鄰的一般式。

我們使用橡膠氣球膜套在塑膠杯口製作鼓，大小不同的金屬球充當鼓槌來進行實驗，記錄聲音以Audacity、Python-FFT及Python-STFT等軟體及分析演算法處理，探究聲音的組成頻率、振動模式及影響聲音頻率、強度的變因。成功找到金屬球撞擊橡膠膜聲音的基頻及振動模式組成。我們發現：金屬球落點愈接近中央，基頻強度愈強；遠離中央，則能引發較高頻率的震動模式。金屬球直徑和基頻強度雖無明顯相關，在基頻和(1,1) mode之間卻可看到一明顯波形，且此波形強度隨著金屬球直徑增加而增加；中等尺寸的金屬球撞擊膜中央特別能引發以落點為腹點的震動模式。此外，落下高度愈大，則基頻強度愈大；而落下高度增加並不會引發較高頻率的震動模式。

研究的方向是從「雙週一題」108第一學期的第三題出發：數列滿足X0=2 與│xk│=│xk-1+1│，k≧1，求│x1+x2+…+x2019│的最小值。題目只做2019項的相加，我們想延伸到 項相加，若從「雙週一題」公布的解析思考，每換一個 值都要一個推導過程，才能得到答案，不那麼直接，少了｢公式｣精簡過程的精神。故我們要找一個代入 值就能得到答案的通式。 將分支做了定義，框出各層得到最小值的所有路徑，找出層間共通路徑，並由此推出最小值的通式。之後嘗試用程式－貪婪法與窮舉法、雙週一題概念、數學理論等方法驗證最小值通式、路徑的正確性。

機器學習和精準醫療是目前醫學界的熱門話題。機器學習在醫療領域的應用越來越普及，可幫助臨床更快速及精準診斷疾病，並提供個人化治療方案。例如，通過訓練大量醫學影像數據，建立深度學習模型，可用於腫瘤的自動辨識與分類。通過醫療資料大數據分析，可以為臨床提供及時的疾病預測和預防建議。然而，如何讓臨床資料結合機器學習建立模型預測，是很重要的議題。本研究使用臺北醫學大學數據處蒐集衛生福利部雙和醫院的大腸直腸癌與大腸炎病患三年的臨床資料，結合機器學習進行模型的建立與預測。經處理數據的缺失值、特徵的排序與選取及向前特徵選取法來訓練與驗證模型，找出分辨大腸直腸癌和大腸炎的最佳檢驗項目組合及效能，以預測大腸直腸癌。

最近國內外災害頻傳，因此我們自製超低頻物質波感測器。融合類比訊號處理電路、數位化的分析系統。擷取外界環境或人體微弱的訊息，匯入電腦存入資料庫，加以辨識，將分析結果傳輸至筆記型電腦，供相關人員處理。提供災害預警與諮詢，達到遠端監控、現場搜救、守護國民安全之目的，本研究系統包含下列功能： 一、偵測超低頻物質波 研發超低頻物質波感測器，能偵測到微弱的超低頻物質波。 二、類比訊號處理電路 利用運算放大器，組合成多階濾波器，去除雜訊。 三、自動化檢測介面 全自動訊號取樣，並進行訊號處理與分析，並立即顯示時域、頻域訊號的波形。可以即時偵測地震，或災難時偵測生命跡象。

肥胖是全球重要之健康隱憂，然而腸道菌叢與免疫細胞對肥胖過程之影響尚未被釐清。本研究主旨為探討腸道菌叢在高脂飲食所誘導肥胖中之角色，並剖析由T淋巴細胞所調控之免疫機轉。我們以小鼠模式發現，從低脂到高脂飲食會使擬桿菌門與厚壁菌門產生消長，並促進擬桿菌屬隨脂肪熱量佔比提升而減少，同時使乳桿菌屬增加，推測高脂飲食與腸道菌叢可能對肥胖是關鍵影響因子。我們進一步利用基因剔除鼠發現，後天免疫缺陷對高脂飲食誘導肥胖有助長趨勢，且T淋巴細胞中轉錄因子Maf和促發炎因子IFN-γ之增加與肥胖產生有正相關，若將Maf基因剔除則可促進抗發炎因子IL-10增加並抑制肥胖，證實未來在醫療上可利用Maf基因作為肥胖治療之新標靶並開發免疫治療策略。