工業中時常會運用噴霧冷卻(圖0.1)，以液滴的潛熱變化冷卻高溫表面。因此為了提升高溫噴霧冷卻的效率，本研究基於過往文獻與（Hsu,2023）共同研究微奈米結構表面ARG上液滴的碰撞運動，並由實驗推論高溫表面蒸氣層和氣泡推力的作用。接著由單一液滴碰撞實驗推導實驗和理論受力模型並進行比較。最後進行單一液滴冷卻實驗並推論連續液滴冷卻實驗結果。本研究發現ARG表面的各運動特性均優於文獻，且利用液滴的受力更全面地了解液滴運動和冷卻效率的關係，更在最後驗證其冷卻效率優於對照組，並發想探討連續液滴冷卻的實驗方法，以更貼合工業上實際的噴霧冷卻。經過此研究，ARG表面能夠實際應用於工業上高溫表面的噴霧冷卻。

全球碳稅、碳權、碳交易即將推行勢必對國家及企業產品貿易額造成衝擊，台灣位於亞熱帶又因溫室效應增加全台用電量造成碳排放亦加劇。然而，台灣屬於貿易出口的國家若沒有做好減碳問題將對企業產品徵收稅。 因此，本研究利用石膏粉來製作冷卻管的主要材料，裡面還加了硅藻土來增加我們的吸水性及蒸發效率。將冷卻管設計成二種型式的冷卻增幅器，一個是嵌入 式、另一個是堆疊式。將這二種冷卻增幅器配置在小型空調系統的冷凝器進風口處進行降溫。結果發現，使用堆疊式冷卻増幅器效果較好，與未使用的系統耗電量差10瓦以上。

本研究旨在將AI深度學習應用於8051開發板的數字辨識，希望在低功耗的情況下進行AI實作來達到環境保育的目標，探討在硬體受限的情況下如何操縱硬體並使用Python進行參數訓練。通過對不同層數和學習速率的實驗，我們發現兩層層數和0.01的學習速率能取得較好效果。在模型訓練中，我們運用了Cross-entropy計算Loss值，並探討了不同Learning rate對Loss值的影響，以及不同Layers對Loss值的影響。此外，我們還討論了深度學習與機器學習的差異，並介紹了8051開發板的基本原理和應用。未來，我們將繼續改進模型效能和準確性，並優化硬體設計和性能，以應用深度學習技術於更廣泛的領域。

全球每年約 165萬人罹患膀胱癌，其中死亡人數高達20萬，為癌症相關死因中第九名。手術治療後的五年內復發率高達31%至78%，造成健保極大負擔。本研究決定從傳統生物學轉向生物資訊學，透過基因多組學分析來診斷癌症。STING1(干擾素反應刺激物cGAMP交互作用子1)能編碼跨膜蛋白，主要調節細菌與病毒感染的先天免疫反應。因此，本研究用GEPIA2、UALCAN、cSurvival、與UCSC Xena來探討不同表現量與存活率的關聯，用cBioPortal來進行基因變異分析，用STRING、GeneMania和TIMER2.0來確定STING1與基因的交互關係，用LinkedOmics與Gene Ontology進行了基因富集分析，用TISIDB與TISCH1評估STING1在腫瘤環境中的作用。從此尋找到明確的預測因素、理解 STING1在BLCA中的潛在機制，為BLCA開闢新的治療標靶療法。

為突破摩爾定律限制，提升光刻機效能成為晶片製造領域的重要課題。本研究旨在利用「鏡面陣列」降低光強度散失以提升光刻機效能。實驗中以光譜儀測量光源經凹面鏡及平面鏡反射後的光強度和光點面積，並將數據標準化。結果顯示平面鏡光強度隨數量增加線性下降，凹面鏡則為指數下降，且光強度散失自第六面面鏡始小於平面鏡。在包含平面鏡與凹面鏡的陣列實驗中，先以七面平面鏡搭配一面凹面鏡，測量不同位置的光強度，選出最佳組合，再逐步以凹面鏡替換平面鏡。結果顯示光強度最強的組合為「平平平平平凹凹凹」，因此並非使用越多凹面鏡就能提高效能。未來研究可從最佳組合出發，改變塗層材料、鏡面面積和曲率等變因，進一步提升光刻機效能。

本研究探討聖嬰現象對黑潮的影響，地域聚焦於北緯20度至25度、東經120度至126度的台灣周遭海域。將流速最大軸定義為黑潮主軸，分季節討論黑潮主軸離岸距與聖嬰指數的相關程度，考慮季風、地形、渦旋等變異因素，也計算迴歸直線方程式進一步建立關聯模型；討論黑潮主軸流速和聖嬰現象的關聯，藉相關係數與外部環境因子觀察。後發現聖嬰現象與黑潮主軸離岸距、黑潮主軸流速皆有所相關，相關程度在年際變化上不甚明顯，而是因應季節與緯度變化有不同程度的相關。

探尋互繞雙類星體是天文研究中重要的課題，互繞雙類星體是星系合併的產物，也是產生重力波的來源之一，研究其性質能使我們了解星系合併的機制，而光譜是最直接研究的面向。雖然目前已經有大量數據，但相關的研究並不多，雙類星體的性質研究也尚不成熟。在本研究中，我們發展出能從類星體光譜數據中尋找雙類星體的方法，並進一步探究其性質。本研究運用機器學習中的主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）擷取雙類星體的特徵光譜，結合PCA係數分析、最鄰近搜索和支援向量機（support vector machine），精準的篩選雙類星體。我們將此方法運用在Sloan Digital Sky Surveys所提供的類星體光譜資料庫，找出並匯集約500個新發現的候選雙類星體，並使用此數據進一步探索目前未被發現的雙類星體物理性質。

本研究探討菲島福木(Garcinia subelliptica Merr.)相剋作用之可能機轉。研究發現福木葉萃取液(以下稱萃取液)抑制大花咸豐草(Bidens pilosa L.)種子萌發、苜蓿(Medicago sativa L.)種子萌發與幼苗高度、根的生長、總葉綠素含量。短期接觸測試總抗氧化酵素(total anti-oxidant enzyme, TAE)活性實驗中，接觸10分鐘抑制大花咸豐草TAE活性，接觸30分鐘則促進苜蓿TAE活性。進一步發現，連續澆灌萃取液2-4天會抑制大花咸豐草TAE活性，澆灌6、12天，促進TAE與過氧化酶活性。澆灌苜蓿6天後抑制其過氧化酶、但促進TAE 活性，澆灌12天則促進此些酵素之活性。綜上所述，福木葉萃取液對實驗植物種子萌發、幼苗生長具相剋作用，長期澆灌12天後抗氧化酵素活性均上升，顯示實驗植物均啟動逆境防禦系統以因應福木葉萃取液造成的氧化逆境。

本研究設計一般聊天機器人與諮商聊天機器人，以提高學生的數學自我效能，藉此增進學習動機。 本研究採用準實驗設計，研究對象為國中、高中生共297位（137位男性、160位女性）。參與者經由隨機分配進入一般聊天機器人（實驗組A）、諮商聊天機器人（實驗組B）和無使用聊天機器人的控制組C。三組都接受數學自我效能量表的前測、後測，實驗組需填答聊天機器人滿意度量表。 研究結果顯示：就全體樣本而言，一般聊天機器人可顯著提升學生的數學自我效能；高中組樣本發現，一般聊天機器人和諮商聊天機器人都能顯著提高學生的數學自我效能。 未來研究方向包括：匯入更多心理諮商文獻且改善應答方式，應用於青少年心理健康上的提升。

近幾年全球蔬食風潮的興起，蔬食飲食成為一股新的飲食趨勢，餐飲業者們也開始推行各式各樣的蔬食產品，選擇蔬食的人們越來越多，蔬食不再僅是一種飲食方式，更是對環境永續、氣候變遷與保護動物的表態。本研究以高中生為研究對象探討人口統計變數對蔬食認知、飲食生活型態與蔬食消費意願是否有顯著差異。預試問卷使用嚴謹問卷設計並發放正式問卷給高中生進行問卷填寫，最後進行問卷結果分析及質性晤談了解其原因。經單因子變異數分析發現平日主要飲食對於飲食生活型態及蔬食消費意願達部分顯著差異。相關分析發現健康因素、永續發展、環境保護、推薦意 願為主軸並呈現中高度相關。而線性逐步迴歸分析以環境保護、推薦意願、自然感知解釋度最大。