高級中等學校組

鑒於人類用電的需求，能源枯竭，人類急尋解決方式，再生能源成為風潮，環保發電方式推陳出新，如何利用再生能源是現今重要的課題。 實驗利用卡門渦街，使中柱振動帶動磁鐵而發電。和有扇葉風力發電機相比，有噪音小，體積小，製作成本和方法容易等優點。 為增加發電量，須讓振動物有更大的振幅及頻率，需利用「共振」的現象加強振幅，振動裝置運用中柱的彈性來產生擺動，藉由改變各種變因尋求最大的發電效益。 實驗中，找出了感應電動勢會正比於振幅的1.5次方、頻率的2次方。且發現以截面距為9cm、自然振動頻率為2.1Hz，放置於軟風(0.4~1.1m/s)下，會有較佳之發電效能。未來期望做出即使自然條件變化也可做出調整的無扇葉型流體振盪發電機。

垃圾分類是環保重要的議題，本研究提出一個自動辨識垃圾分類的裝置，透過深度學習卷積神經網路來進行分類辨識演算，特別是直接透過影像辨識垃圾物件外觀，均有良好的效果。經測試，本系統已能有效分辨垃圾物件，在神經網路模型的評價中，平均mAP 為 0.973，而針對實際垃圾物件進行辨識，在固定外型的垃圾物件中辨識率達98% ; 而在包括形變的垃圾物件中辨識率仍具95%；本研究證明利用卷積神經網路直接辨識垃圾物件具備一定的辨識率，若進一步發展有機會優化網路效能及辨識程式運作效率，可大幅度降低硬體的成本，擴大提升垃圾桶具備垃圾辨識的能力並進一步普及化並結合物聯網、雲端技術及智動技術擴大垃圾分類自動化的可行性，為地球環保盡一份貢獻。

本研究中，首先探討美國棒球統計學相關文獻，接著建立中職所有投手的數據庫，以國外的研究理論為基礎，並考量台灣棒球環境與國外的差異，排除守備影響，篩選出能真實反應投手表現的變數。我們先根據職棒28年來的數據庫，利用多變量迴歸分析，創造出中職版的投手數據FIPA，並加入新變數「飛球/滾地」，創造出進階版的FIP'A。接著考慮環境的變革，以2009年至今穩定維持四隊的數據庫，創造出FIPN與FIP'N。另外，也迴歸創造出不受環境影響的進階公式SIERAA 及SIERA'A。研究發現，在中職環境裡投手的三振對失分的解釋力低，而全壘打則是影響失分最重要的變數，投手選才應首重被全壘打率低與保送率低的投手。我們也應用這些公式，分析比較中職的投手，提供台灣棒球界選才參考。

環境中有許多「新興汙染物」，防蚊液的有效成分DEET便是其中一種。過去對DEET的研究，以動物與人類細胞為主，較少關注藻類。藻類是水域的初級生產者，是消費者的食物來源，對環境來說相當重要。本研究以模式生物衣藻(Chlamydomonas reinhardtii)進行實驗，探討DEET對環境初級生產者的影響效應。結果發現：1. 加入最高濃度768mg/L的 DEET，至多3小時，細胞就會增加ROS。2.加入DEET後，至多5小時，細胞鞭毛會變短甚至消失，以至於影響細胞的行動力。3. DEET濃度192mg/L以上，衣藻細胞72小時的急毒反應會出現明顯的生長抑制狀況。本研究同時也比較細胞壁的有無與DEET影響的關係，發現細胞壁有利於提高衣藻對於DEET的耐受度。一般文獻對細胞壁與汙染物毒性之間關係的探討較少，這是本實驗的重要研究成果。

生質酒精之酒精濃度、溫度、糖度及pH值都會影響或抑制酵母菌的發酵。以廚餘米飯來製備酒精最佳重量比例為酵母菌：米飯：水＝1：100：100，環境條件為pH=6、溫度25℃為佳；有些水果成分中含有抑制發酵之成分，故不是每種水果皆可發酵酒精。甘蔗實施三次蒸餾後酒精度可達70%，最佳重量比例為水果酵母菌：甘蔗汁＝1：50，環境條件為pH=6、溫度15℃為佳；茶葉酒精則以發酵度較少之茶葉與其梗為原料較佳，茶葉之枝比葉好-金枝綠葉，前處理以0.5％KOH加5％Ca(OH)2在60℃超音波震盪1hr後以微波加熱90秒，再加入硫酸調至pH＜1，超音波震盪1hr再放置24hr以上等步驟為最佳前處理水解糖化程序。

本研究利用單晶片微控制器Arduino、色彩感測器 TCS3200、散光型白光LED、電阻、電容、電晶體、筆記型電腦等器材製作出一簡易的比色計。先透過限流電阻及補償電容的更換交叉測試，尋找到系統所能提供最穩定光源的組合，然後利用一些已知濃度溶液的紅色、綠色、藍色、強度偵測值，用多元多項式迴歸分析法尋找出該溶液的最佳濃度估測函數，以後只要測得未知濃度溶液的偵測值，即可以此估測函數計算出該溶液的濃度。經由硫酸銅及硫氫鐵離子等溶液的實際測試，平均的估測誤差分別為2.75%及3.77%，可見我們自製的比色計確實精確有效。

本研究採用氣象局的颱風資料庫2010-2017年間的 8個侵台颱風，進行分析造成雨帶重建的特徵和原因，重要結果如下： 一、未雨帶重建的颱風個案在登台後，受到地形破壞，強回波常有下降的趨勢。但有些未重建的個案，颱風外核區內的雨帶仍有發展的趨勢。 二、有雨帶重建的整體雲系大多分布於颱風中心南側。 三、有雨帶重建的颱風個案第三象限低層與第二象限有風速差異較大(風切強)的現象。 四、2014麥德姆颱風北側的強風速差異可能使麥德姆在經過陸地時，北側颱風結構較南側更易受地形破壞而較鬆散。 五、對於雨帶重建的颱風個案而言，颱風結構中的第三和第四象限的回波增強變對於雨帶重建有著極大的貢獻。

非洲菫葉光合作用型態以C3為主，本研究植株Eternal Orbit品種，表皮細胞與葉肉組織間有一層花青素，其光合作用型態有別於其他品種而呈現CAM。斑葉品系的葉綠素形成易受溫度影響， 平均21ﾟＣ為非洲菫成長最佳溫度，16ﾟＣ出斑面積最大；菫葉毛屬於單列細胞毛(uniseriate hairs )，毛內具葉綠體構造。上表皮與葉肉接觸部位，出現漏斗狀葉肉組織(funnel-shaped chlorenchyma)。，葉面組織切片顯示斑葉(variegate)為化學型色素體變異，局部品種有較厚的儲水細胞(Water storage cell)，能耐較乾旱的環境。

毛氈苔的捕食運動是黏液、腺毛(觸手)與葉片之間的協調動作。我們以點線面的方式分別探討黏液、腺毛與形成消化區的各項特性。首先，點的觀察是1.毛氈苔能立即偵測獵物是否為營養物質，2.黏液的分泌量對溫度會進行調節作用(溫度升高黏珠變小、溫度下降則變大)，3.利用黏液表面張力說明當黏液進行串接現象時，會增大捕食成功的機會。再則從線的角度提出“腺毛彎曲模型”，說明腺毛柄部正面柄部簧片的功能與背面膨壓變化的作用。最後用“腺毛彎曲訊息分類圖”與“傳遞營養物質訊息模型”解釋黏液、腺毛、葉片與形成消化區各部位間的協調性。綜合上述，設計皿狀容器假昆蟲協助未來探索黏液酵素特性並推論出彎曲訊息應與動作電位的關聯性。

一個優良的防毒軟體應該要盡可能的減少病毒對電腦造成的損害，然而面對千變萬化的網路世界，必要先發制人的預測病毒，本研究基於機器學習開發一套智慧型病毒掃描系統，運用人工神經網路訓練模型，進而由大數據進行預測。 本專案分為兩個階段，第一層是基於檔案中的各種特徵做靜態分析，第二層是基於執行檔做動態行為分析，且兩者皆採雲端化架構。 雲端掃毒雖非創舉，但本系統有著極高的病毒偵測能力，且無大量資料庫做後台比對，再複雜的變種病毒都難逃本程式法眼，以前陣子鬧得沸沸揚揚的Wanna Cry勒索病毒為例，我們獨自研發的人工智慧病毒掃描系統在沒有看過其原始碼的前提下，就能將其揪出並加以制止。