高級中等學校組

本研究開發智慧寵物健康監控系統，融合熱顯影感測、AI學習、物聯網與邊緣運算，解決傳統健康監測無法即時數據化與預警的問題。初期以問卷與5W2H問題分析建構四大功能：體溫監測與AI發燒預測、糞便辨識與分類、飲食與飲水記錄、異常即時通報。 系統採用MLX90640熱顯影模組與ESP32-S3監測體溫，糞便辨識以Edge Impulse訓練模型，搭配ESP32-S3CAM實現即時運算。飲食行為由 HX711 與超音波感測器記錄，並同步推播至 Discord平台。分類模型參考獸醫建議導入布里斯托分類法，提升精準度。系統具備低成本、高精度與高度擴展性，展現智慧照護應用潛力。

本研究提出一套結合BERT模型與自訓練分類器的失語症分類系統，透過多個方法及參數組合提升判斷精確性。研究靈感來自櫻井等人(2023)[15]提出的BERT分類模型，並參考Cong et al.(2024)[5]針對大型語言模型(LLMs)在臨床環境中的應用，進一步探索自訓練分類器在增強BERT判別能力方面的潛力。 本研究的創新點在於，模型基於醫生標註的分類結果進行深度學習，而非讓AI直接從語料中自動分類病患類型，這與先前主要依賴LLMs自動分類的方法不同。此外，本研究納入詞性、語法結構與語音長度及肢體語言標記，以提升模型的處理能力與個人化治療。 考慮語料庫規模及醫學倫理，本研究採用AphasiaBank(全球最具權威的語料資源之一)的英文訪談文本進行模型訓練，同時移除所有個人隱私資訊。

據衛福部統計，腦血管疾病穩居國人十大死因，但腦中風在西醫治療的選擇有限。中藥腦得生養腦散(BNG-1 Powder)具抗炎、血管重塑功效。而本研究將探討奈米化 BNG-1 作為腦中風治療藥物的潛力。 利用微乳化技術，將BNG-1水(W)、酒精(E)萃取物包覆於聚氰基丙烯酸丁酯(PBCA)奈米載體，製備PBCA-BNG-1奈米粒子，探討其作為BNG-1藥物遞送系統的安全性和有效性，並評估其於缺糖、缺氧/再充氧(OGD/R)環境對神經細胞的保護作用及血腦屏障(BBB)之通透性。 結果顯示，PBCA-BNG-1奈米粒子能藉由抑制發炎、自噬和細胞凋亡，保護神經細胞免受OGD/R誘導的損傷，亦刺激神經生長因子NT-3表現及神經突觸生長，並有效穿透BBB，提高藥物遞送效率，且以PBCA-BNG-1-E奈米粒子效果最佳。 研究證實，以奈米技術改變BNG-1劑型，有助於未來腦中風治療。

本研究探討太陽能板對環境溫度的影響，希望找出能兼顧發電效率與降低熱影響之大樓頂太陽能板架設方式。我們測量太陽能板與水泥地不同時間的溫度，以瞭解在相同的光照環境，兩者的溫度差異，進而推知不同時期，兩者對環境釋放的熱輻射差異。另外，我們也發現太陽能板的背板溫度較高之因，主要是吸收下方水泥地的熱輻射與散熱不易導致，並進而發現，若單純只考慮太陽能板與其下方水泥地受彼此熱輻射加熱的影響因素，應在法規限制下盡可能架高太陽能板。為了解太陽照度與太陽能板溫度、發電效率之關係，我們分別在無風環境、受正面風、側面風以及背面風吹拂下進行測量，發現在背面風的吹拂下，太陽能板溫度會較低，發電效率較好。

本研究旨在探討量子計算中由噪聲引發的兩種主要錯誤：位元翻轉錯誤（Bit-flip Error）與相位翻轉錯誤（Phase-flip Error）。我們首先利用 IBM Quantum 平台，透過即時模擬與圖像化操作，建構了一套重複更正碼系統，展示量子糾纏在錯誤校正中的應用。然而，當我們將錯誤更正碼送至真實的量子電腦運算時，發現額外的噪聲干擾使得錯誤更正碼的效率受到影響。因此，我們參考了 IBM 官方網站的資料，並結合在真實量子電腦上獲得的結果，使用 Google Colab 打造了一個最接近真實情況的噪聲模型，利用錯誤參數量化、分析真實量子電腦的出錯情形。

本研究是將三角形的西姆松線推廣至圓內接N邊形的西姆松線，已知三角形的西姆松線有孟氏定理，利用數學歸納法可證得圓內接N邊形的西姆松線也有孟氏定理；若只考慮外接圓上的一點P對圓內接N邊形各邊所在直線作垂足，則各邊截線段比值的連乘積也會等於1；已知三角形外接圓上兩點𝐏、𝐏′的西姆松線之夾角，會等於𝐏、𝐏′兩點所對的圓周角。利用四點共圓、兩層西姆松線的關係可證得：圓內接N邊形圓上兩點𝐏、𝐏′的西姆松線之夾角，會等於𝐏、𝐏′兩點所對的圓周角的(N-2)倍；已知若兩個三角形的外接圓相同，則外接圓上一點𝐏對應兩者的西姆松線之夾角為定值，跟𝐏的位置無關。利用四點共圓、兩層西姆松線的關係可證得：兩個N邊形的外接圓相同時也成立。

本研究探討船體結構外板在海洋環境中的腐蝕行為，並建立預測模型以提升防護與維護效率。由於船舶長期處於高鹽分、高濕度環境，結構易受腐蝕，影響安全與成本。研究採用不同厚度鋅板實驗，結合經驗公式預測腐蝕，並與實測數據比對。結果顯示模型在初期具高準確性，隨時間誤差增大，推測與環境因子如氣溫、鹽度、pH值等變化有關。厚鋅板（5mm、6mm）具良好耐蝕性，適用長期防護，薄鋅板（1mm、2mm）僅適合短期應用。此模型有助於材料壽命評估與優化結構設計，提升船舶安全與經濟效益。

鹿港老街榮登2024年十大熱門景點榜首，但觀光三輪車所引發的交通問題也備受關注。本研究旨在探討三輪車對鹿港觀光的效益與影響，並提出優化方案，以提升城市形象與觀光品質。研究透過訪談三輪車業者、當地居民與遊客，並進行問卷調查，共計232份樣本。結果顯示，曾搭乘者普遍對導覽體驗持正面評價，多數願意再搭乘；未搭乘者則多因交通混亂或行程未涵蓋三輪車而選擇不搭乘。綜合分析指出，應從旅客需求與業者角度出發，改善現行亂象。本研究建議包括設立規範停靠站、導入數位支付與預約系統、提升導覽品質、加強行車管理等，以打造具特色與國際化的鹿港觀光形象。

隨著氣候變遷、外籍勞工湧入與疫區國家的接觸，登革熱成為衛生機關的重要挑戰。本研究旨在利用臺灣的溫泉地理環境，探討不同性質溫泉，能否有效減少孑孓數量。 本研究以新北市金山區特有的弱鹼性碳酸氫鈉泉、酸性硫酸鹽泉、酸性氯化物硫酸鹽泉以及海水為研究 樣本，進行模擬實驗及田間防治評估，以探討不同濃度及溫度之溫泉或海水對減少孑孓數量的效果與關聯性。 結果顯示，孑孓對氯化物硫酸鹽泉及海水的耐受性最低，其次是硫酸鹽泉，最後是碳酸氫鈉泉。此外，隨著溶液濃度的降低，其抑制效果顯著減弱。本研究得到結論為硫酸鹽泉及氯化物硫酸鹽泉有效撲殺孑孓，主要機制涉及高濃度酸性硫酸根離子與空氣作用，氧化為二氧化硫，干擾孑孓代謝，而達到撲滅效果。

本研究開發了一種基於影像辨識的水果品質分類系統，採用最適合同時處理局部及全局資訊的 Swin-Transformer 模型，透過分析水果外觀來判斷其品質，並多次實驗以調整參數、訓練多個模型以辨識不同水果種類與品質。 使用者上傳水果影像後，系統即能識別水果種類和品質，並提供新鮮度建議與食用方式。此系統相較於傳統的檢測方法，具備非破壞式檢測優勢，且降低成本，適用於農業生產與消費市場。 模型測試結果顯示，水果類型分類器準確率為99.0%，蘋果品質分類器為85.04%，橘子品質分類器為97.67%，顯示該系統在分類與品質評估上具有較高的準確性，對水果檢測及提升食品管理有重要意義。