高級中等學校組

在許多疾病中，如癌症、心血管或神經疾病等檢測微核醣核酸 (microRNA，簡稱miRNA)的表現水平可作為診斷指標。現行檢測miRNA多使用qRT-PCR技術，雖然有其特異性，然而成本高、操作複雜、耗時長為其缺點。本研究開發自行設計可抓取目標股miRNA的DNA探針，藉由合成修飾技術，將此探針固定在金奈米與聚苯胺(GNP@PANI)的修飾電極上，製備出具高靈敏度與特異性的分子電極。實驗結果顯示：此自組裝的分子探針電極具有良好的線性檢量關係，偵測極限可達0.1nM；其極佳的專一性可應用於尿液樣本的檢測，且回收率高達101.7%。本研究採用電化學技術來檢測miRNA 具有成本低、操作簡便、檢測快速等特點，且裝置易於小型化，便於攜帶與使用適合於資源有限的地區 和現場檢測。

一般會認為，螺絲從斜面上側著釋放後只會直線下滑。然而螺絲的頂端與螺桿有半徑大小之區別，故應該會有別於一般輪軸的運動情形。於是我們以一般的螺絲進行實驗，發現螺絲在斜面上下滑情形大致分為兩類：擺動且不下滑、邊擺動且邊下滑。為了討論螺絲在各種起始條件下的運動情形，我們將螺絲改成3D列印雙輪組，分別操縱雙輪組的大小輪半徑比、軸距、初始角度、總質量、及斜面傾角等變因。我們發現雙輪組的運動情形可以分成三類，第一類為：不下滑且擺角愈來愈小；第二類為：下滑且擺角愈來愈大；第三類為：下滑且擺角愈來愈小。而第一、三類的雙輪組為一阻尼振盪運動；第二類的雙輪組為一反阻尼振盪運動。甚至有些雙輪組會發生有趣的反轉現象。

本研究首度以植物學、花粉學、昆蟲學及生態統計學探討臺灣高山傳粉生態網絡。花季中期以蜂類為主，後期為蠅類。昆蟲及植物交互網絡緊密連結無子群體，仰賴關鍵物種支撐。蜂期為高山薔薇、玉山櫻草、貓兒菊、信義雄蜂；蠅期為一枝黃花、貓兒菊、家蠅。此兩期昆蟲與植物的穩健性不足，蠅期更易崩解。蜂類訪花具多樣性，蠅類訪花較專一。因蜂類、蠅類習性與身體特徵不相同，蠅類對花展幅 (Visit Unit)大、花冠筒淺、花冠筒筒徑小、還原糖含量高、花粉及花蜜之間的距離大、柱頭面積小的植物較能專一攜帶其花粉。共用傳粉者帶來異種花粉，以GLMM分析同異種花粉數量變化關係，發現一起開花略助於授粉。貓兒菊已入侵成為關鍵物種，花粉汙染90%的物種，必須移除。

股市投資涉及多元的因素和快速變動的市場趨勢，為了降低投資風險，我們希望找出個股適用的技術指標投資策略，因此本研究採用跨學科領域的科學研究方法，將財經和資訊科技兩大領域結合，使指標和程式交易相互配合，提高投資效率並降低成本。本研究使用個股適用的參數和組合進行回測，若回測有效，則系統將自動開啟網站進行交易。實作最初面臨策略難以靈活應變市場快速變化的挑戰，因此將原設計系統多次改良，以資料訓練的方式進行大數據分析，接著經由多階段篩選提高策略穩定性及降低投資風險。整體而言，本研究強調跨領域學習的應用，希望透過不同領域的知識，找出適合以技術指標判斷投資策略的個股，有效因應瞬息萬變的金融市場。

經過文獻探討、訪談及因素分析 等研究過程 ，我們將學生選擇班群的決定因素定義了「學考科能力」、「興趣特質」、「未來進路 」、「家庭師長朋友」、「學校課程安排」等五個主要決定因素，其中尤以興趣特質」因素普遍受到大家的重視。 我們根據以上五大因素，作為第一層級因素，設計了ＡＨＰ問卷，填答者通過填寫問卷，來審思他們對於不同因素的重視程度，並基於這些因素來衡量選讀的班群（第二層級因素）。我們將ＡＨＰ問卷分析結果，與填答者所就讀班群進行比對，發現所得的優勢班群與填答者所就讀的班群相符合，確認了本ＡＨＰ的兩層級設計，來決定選讀班群是合理實用，其結果參考價值極高。

本研究開發RNN和LSTM長短期記憶網路的樂齡行為關懷系統，搭配樹莓派、多種無侵入式感測器和鏡頭，實現對獨居者日常活動的實時監控和情緒辨識。 將系統收集的數據儲存在SQLite資料庫中，通過LSTM長短期記憶網絡進行分析和學習，提高系統預測準確率。我們還根據各行為感應器觸發的頻率、語音關鍵字，臉部情緒辨識結果等數據，使用隨機森林演算法分析使用者的狀態，建立客製化的模型以優化系統的預測性能。此外，系統配備語音識別功能，提供求救信號發送，及負面情緒安撫等功能。 通過長期的數據收集和分析，本系統能夠觀察並預測獨居者的活動力和情緒的變化，早期發現獨居者的身心健康是否有風險。

表面增強拉曼散射SERS在許多領域中被廣泛應用，可提供快速、準確且非破壞性的方法獲取物質的分子結構和化學組成。本研究主要目的為探討不同粒徑奈米銀所製造出的不同結構基板PET對於檢測的靈敏度，藉以選擇合適粒徑與基板，作為應用在不同藥物檢測的基準。 將硝酸銀（AgNO3）加入水中後解離出銀離子和硝酸根離子，加入還原劑檸檬酸鈉，能使被解離的銀離子還原成金屬銀。而根據還原劑的強弱、多寡，以及配製溫度等，都會影響奈米銀粒徑大小。

本研究利用合成不同形狀TiO2/MnO2/ZnO，藉由改變接觸面積進而提升染料去除率。在初實驗中將9種金屬氧化物與甲基橙/亞甲藍/甲基紫反應，發現TiO2-甲基橙與MnO2-亞甲藍之組合有較好的去除能力。在改變反應溫度的實驗中，TiO2-甲基橙之去除率隨著溫度上升而降低，當中以25℃ 海膽形表現最佳，而在MnO2-亞甲藍的反應中，則以海膽形在25℃時表現最佳。最後改變染料溶液的pH值，發現TiO2海膽形在pH5.7時表現較佳，MnO2則是在低pH時有較高的去除率，推測該結果與顆粒零電荷點及染料pKa值相關。透過BET與PL分析，TiO2海膽形及MnO2海膽形有較佳的比表面積與氧化能力，故整體去除效果最佳。此外本實驗亦利用LC-MS驗證反應的確成功分解染料，且利用生物試驗證實處理後之溶液對生物毒性明顯降低。

本研究在探討「利用數個半徑不相等的圓，去完全覆蓋三角形所需的圓面積總和之最小值」，其最小值以三角形的邊長、角度及外接圓半徑去作表示。 首先，我們討論了利用1、2、3 個圓去覆蓋的情形，並分銳角、直角、鈍角三角形去做分類，有完整的結果。並在銳角及直角三角形中，發現有相似的結論。 再者，用多個圓覆蓋時，我們以特殊樣式去作排列，歸納出最小值的規律。

近年來，AI技術逐漸成熟，現今已有能夠還原馬賽克之 AI模型問世，因此進行馬賽克處理之圖片並不絕對能保證隱私的安全。為此本研究提出一套針對人臉馬賽克還原模型PULSE的馬賽克強化方法，透過設計實驗探討不同變因對 PULSE還原圖像之影響，並以客觀指標評估實驗結果。實驗結果證實經過此方法處理過之圖片能獲得比 PULSE原始預測更低的相似度，最後歸納出一套馬賽克方法，此方法能使16×16和32×32解析度馬賽克獲得相對較低之相似度。本研究之成果能應用於新聞媒體及訪談節目中，對需要保護之人臉進行強化之馬賽克，用以增加對人臉隱私之保證。