高級中等學校組

本研究仿照沐霧甲蟲的異質濕潤表面結構，將含有親、疏水顆粒（SiO2 與PTFE)的溶液塗佈於可熱縮之聚苯乙烯基材上，進行熱處理後即可獲得具捕霧集水功能之元件。接著，再改變溶液中親疏水顆粒重量比、總固含量、親水顆粒粒徑及親水性顆粒種類，試圖找出最佳的製備參數。 結果顯示，當親疏水顆粒重量比1：300、總固含量20wt%、SiO2顆粒粒徑10μm 時捕霧集水效率最佳，可達666.88mg/h‧cm²。此外，將本實驗中捕霧集水效率最佳之元件與陶瓷、高分子和金屬材料進行捕霧集水效率比較，其中本實驗設計的最佳參數捕霧集水元件有較佳的捕霧集水效果，是一種高效率、低成本的捕霧集水元件，未來希望能運用於水資源回收與再利用的設備上。

兩振幅相同，頻率非常接近的聲波，反方向進行干涉，所形成具有駐波與拍音雙重特性的合成波。我們稱之為「拍音型駐波」。我們使用三角函數的和差化積分析其數學性質，預測其行為，並使用程式模擬合成波波型。 為了觀察聲波，先進行普通肯特管的研究，對照文獻，了解保麗龍球的行為。最後擴充為雙聲源肯特管，使用MATLAB撰寫雙聲道聲波程式，準確控制2個聲源的音量、頻率與相位，頻率差可以達到0.01Hz，成功驗證拍音型駐波的性質，並發現其可在介質中有效推動粒子，具有潛在的工程學應用價值。

本研究開發了一個基於多項人工智慧技術的多模態失語症溝通系統，旨在提供失語症患者能提升表達自我和參與社交的能力的工具。系統以iOS App作為主體，接收環境影像、語音、唇語、手勢及情緒等多模態資訊後，透過大型語言模型產生完整敘述，再以語音合成播放。研究創新開發AphasiaSim-LLM生成高度擬真的模擬失語症語料，並以量化評估取代主觀評分，證實Gemini 2.5 Flash於語句還原表現最佳；此外亦建構了輕量級手勢辨識模型，並以ORB演算法優化關鍵幀提取；透過異步處理、FFmpeg影片取幀及輕量Flux文生圖模型等優化策略，最終完成能有效輔助失語症患者進行流暢溝通之系統。

本研究旨在研究環氧樹脂AB膠熱固化反應後形成的網狀交聯結構，結合其黏著用途，探討不同A膠與B膠的配比與不同固化環境是否會影響剪切強度。更結合不同儀器測量膠水性質，希望達到佐證的效果。在80°C時增加固化時間，各比例皆無明顯變化，而在改變溫度到100°C及以上，3：1的配比因環氧樹脂過多產生自聚反應使機械咬合更佳。後續的實驗得知膠水對不同材質的剪切強度與其表面能有關，且在膠水中加入橡膠微粒後，能提高分子可承受的最大拉力。

本研究透過結合局部敏感雜湊（Locality-Sensitive Hashing, LSH）與知識圖譜（Knowledge Graph, KG）以改善檢索增強生成技術（Retrieval-Augmented Generation, RAG）在檢索的時候難以在精確度與效率之間取得平衡的問題。透過使用LSH 將資料分桶，接著利用知識圖譜進一步篩選資料，以提高檢索的精確度與效率。 實驗結果顯示，結合知識圖譜與LSH後的系統，在精確度（precision）上可達到91%，相較於VectorRAG 的84%提升約8.33%，與GraphRAG的96%則僅有5.21%的差距。此外，本系統在檢索時間上較GraphRAG降低了95.38%。由此可以證實，透過結合LSH及知識圖譜能在保持高精確度的同時，顯著提高檢索效率。

海漂種實是一群能靠海流傳播後代的植物繁殖體，追蹤其跨洋散播途徑與族群分佈狀況常可反應生態問題。本研究便想以銀葉樹為例，釐清海漂體結構如何適應遠距傳播。結果發現，銀葉樹能以果實作為海漂體的關鍵有： ：(1)整體密度小於海水； ；(2)中果皮有許多儲氣空隙可維持浮力； ；(3)種子座落位置與中果皮纖維局部吸水性則有利於穩定浮 心，使果實於海流中多能以正向姿態漂浮並快速前行； ；(4)果實從外到內有多層疏水性構造，有利於長期海漂期間抵抗海水滲入以維持種子活性。相較短期海漂後就腐爛失活的大葉山欖種實而言，銀葉樹果實對海水具抗性又能善用海流動力確實更適應跨洋性遠距傳播，值得作為輔助評估氣候變遷對於海漂植物影響與保育的指標物種。

本研究試圖探索如何將資訊熵應用於Nerdle Maxi，Nerdle Maxi是一款數學益智遊戲，類似於Wordle，但要求玩家猜測出一個數學等式。遊戲的核心在於考驗玩家以有限的猜測次數，通過猜測獲得的回饋，縮小可能等式的範圍，最終猜出答案。此問題涉及對資訊的處理，讓我們聯想到資訊理論中關於不確定性的研究。根據Shannon的資訊理論，資訊熵可以用來衡量一個系統中不確定性，從而幫助我們找出減少不確定性的最佳策略。參考文獻後，我們發現有尚無人嘗試的作法，並實作、壓縮了猜測次數，保證我們能在六次內猜重。再將其與文獻中用在Wordle的做法融合後，壓縮平均猜測次數至3.38次。

本研究分為兩階段實驗，實驗一欲探討改變氣壓與溫度對瓶中模擬造雲的影響。利用鹵素燈控制環境溫度、以打氣機改變瓶內氣壓，以光感應器測量光線穿過模擬雲氣的照度變化，探討模擬造雲的光學厚度變化。研究結果發現，氣壓較大和溫度較高時，產出模擬雲氣較多。以實驗數據提出經驗式，其中以改變氣壓對光照度下降之經驗式有最佳擬合結果。本研究提出之模型經驗證，最佳可得6.91%之誤差。 實驗二則在瓶中模擬金星大氣，改變氣壓和溫度，觀察模擬雲氣的變化。研究結果發現模擬金星大氣產生之雲氣較地球大氣多，且氣壓越高、模擬雲氣較多，在剔除極端值後，經驗公式之R2值可達0.99；而氣溫越高、模擬雲氣較少。實驗二之模型驗證結果佳，誤差為0.46至22.34%。

本研究探討新型微生物燃料電池(MFC)於能源再生及水資源處理中的應用。MFC利用微生物將廢水中的有機物轉化為電能，不僅達到能源再生、低碳排放的的勢，， 可降解有機物、低產生電力等。本研究使用不含氟化物的煤灰陶瓷隔離膜，並對石墨氈改質， 以探討電極的材料(石墨紙低石墨氈低改質石墨氈低排布) 及表面積(3x3、低4x4、低5x5 cm²)對MFC產電效率及淨化廢水效率的影響。結果顯示，電極材質則以較貴的石墨紙表現最勢，但較便宜改質石墨氈在發電效果及去除污水的效率上皆接近石墨紙；在電極表面積為4x4 cm²時產電效率及淨化廢水效率最佳，顯示較小的表面積差異對MFC影響效果不大。本研究可為MFC在污水處理和能源再生中的應用提供了重要的數據參考。

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。