高級中等學校組

嚴重的肝纖維化將導致臺灣十大死因之一的肝硬化，因此肝纖維化的程度評估對肝病的診治及研究極其重要。肝臟病理切片利用特殊染色如馬森三色染色法（Masson’s trichrome stain），可以清楚呈現不同程度而不等量的膠原纖維。臨床上最常使用Ishak fibrosis score評估肝臟切片纖維化的程度，可分類為7級，從0級的正常肝臟、輕微纖維化的1級至最嚴重的6級(肝硬化)，然而病理醫師常因缺乏第二意見而有診斷不一致的問題。本研究將肝纖維化的檢體照片依照Ishak Score分級，訓練Google開發的Teachable Machine (GTM)人工智慧深度學習軟體。再以獨立照片反覆測試人工智慧模型，檢驗病理醫師與模型判讀的差異，加以調整改善。期望本模型可以輔助臨床診斷，在醫療資源相對匱乏的地區，也能簡便地做出即時精確的診斷。

餐桌上美味的菜餚不乏菇類料理的出現，對於「菇」，我們常常與養生做聯想，因其富含營養物質，所以市面上許多保健食品都是以蕈類製成，但僅侷限於吃，較少擦在皮膚上的產品，因此我們想要探討蕈類萃取物拿來作為保養品的潛力。從研究中我們發現蕈類富含碳水化合物，也在萃取液中測得糖類，結果顯示蕈類萃取液可以提升肌膚含水度及肌膚彈性，藉此達到保濕的效果，這與糖類具有保水能力有關，且以玫瑰菇及柳松菇的萃取液效果最佳。但萃取液pH值並不適合長時間塗抹在人體肌膚上，所以如果要將萃取液作為化妝保養品，可以另外添加天然酸性的物質，我們也期許未來蕈類萃取液可以「廢材再利用」，萃取不會食用的下層蕈柄，將其運用在化妝保養品上。

本研究主要是探討空氣鳳梨葉子作為清淨環境空氣和降低PM2.5濃度以及物理性微粒的功能。為了解空氣鳳梨的吸附能力，我們先測量空氣鳳梨的滯塵能力，發現高居室內植物滯塵能力第二名：其次是測量植株能否降低線香微粒濃度，發現其葉片具有減少懸浮微粒的能力，顯示其具有空氣淨化效果；猜測上述能力應與毛狀體結構有關，於是著手測量去毛後的吸附能力，得知毛狀體是影響吸附能力的關鍵。接著我們學習Image J操作，進一步了解空氣鳳梨在各部位的吸收能力及運送途徑。透過影像分析，推測微粒的路徑為葉基→葉中→葉尖。最後探討吸附微粒後植株與對照組的抗氧化能力，發現實驗組明顯降低，說明微粒會對空氣鳳梨造成氧化壓力並影響生理代謝。

大生熊蟲屬 (Macrobiotus)對環境壓力較敏感，其在面對環境壓力 (strss)會進入隱生具有作為重複使用模式生物潛能，以減少模式生物倫理問題。本研究以二叉檢索表和支序分類學鑑定南勢角山水熊蟲分布，以利收集實驗動物。並評估水熊蟲短期暴露（20分鐘）於不同壓力下半數隱生時間、半數恢復時間與半數隱生濃度，發現水熊蟲在鹽類壓力下半數隱生濃度為0.64%氯化鈉及1126 mg/L硝酸鹽氮；在1~4 ppm銅離子存活率分別為87、76、60以及0%，半數隱生酸鹼值為pH 5.08，而其在20000 ppm二氧化硫壓力無法存活。重複試驗水熊蟲在氯化鈉與硝酸鹽氮壓力下的形態、半數隱生時間及存活率無顯著差異，故推測水熊蟲具高潛能發展為重複使用模式生物，未來將探討其在長期暴露下的耐受度並評估其重複使用性。

使用醋酸鋅及醋酸錳的金屬離子電解液建立自製的鋅錳液流電池循環系統，透過負極Zn/Zn2+及正極Mn2+/MnO2的氧化還原反應，成功實現無隔膜的可充式鋅錳液流電池。在電解液濃度實驗中，觀察到較濃的Mn2+濃度會增加MnO2的沉積，有較好的充放電效率。在不同pH值的實驗中，發現pH= 6~6.5的醋酸根電解液，有最佳的鋅錳液流電池充放電庫倫效率及能量效率，分別達80%及40%以上。使用加入更多硫酸根離子pH< 5的酸性電解液，雖有稍高的放電電流，但會提早耗盡MnO2使充放電效率降低。電極擺放方向的實驗結果，顯示平行水流有較佳的充放電效率，此外重複充放電實驗也證明醋酸鋅錳電池可保持極佳的庫倫效率，有很好的再現和穩定性，實驗結果將有助於未來鋅錳液流電池的進一步研究。

本實驗旨在探討韋氏擺的耦合振盪情形及其應用。振盪情形部分，我們發現韋氏擺出現耦合振盪的條件是垂直振盪與水平轉動週期接近，且兩者差距越小產生的耦合振盪越理想。而韋氏擺能量轉換週期與重物質量呈正相關，卻與下拉長度無關，顯示能量轉換週期和垂直振盪與水平轉動的週期有關，而非系統所含能量。另外雖然平常垂直振盪與水平轉動週期相差較多時並不會形成韋氏擺，但當系統的垂直振動週期為水平旋轉週期的兩倍時形成例外，有明顯的耦合震盪現象，且出現特殊的轉動情形。應用部分，我們利用旋轉角度為零的點算出系統總能量對時間的函數，並將其帶回算出彈簧的扭轉彈力常數，發現得出的值非常接近，說明韋氏擺可應用在彈簧扭轉彈力常數的測定。

圖的著色問題為現代數學的一門學問，而列表著色為一般著色問題的推廣，許多研究皆致力在探討各式的充分條件，使得圖可以完成列表著色。在數學歸納法的證明過程中，經常需要利用『可約構形』的概念來化簡圖形，進而確保能完成圖的列表著色。若圖在邊上具有方向性，則稱此圖為有向圖。我們的研究是利用圖在邊上的定向關係，創造一個多變數的多項式，在代數式上運用鴿籠原理，藉著尋求多項式函數值為非零值的可能，證明列表著色方法的存在性，並能有程序性的設計一系列在列表著色中的可約構形與演算法。

本研究旨在探討高雄區，目前仍在噴出泥漿的泥火山所形成的泥裂表面特徵。藉由類神經網路找出泥裂角度、裂縫數、含水量與泥漿成分之間的關聯性，建構裂縫判斷模型，並採取各地泥漿樣本，設計裝置進行實驗，在控制泥岩厚度、溫度等變因下，模擬自然環境形成的裂縫，並分析受力產生的特徵模式。建構後的 CNN 模型準確度約為 83 %，RNN模型準確度約為 93 %。前者用途為判斷裂縫分岔點與找出其裂縫角度與數量，後者用途為透過裂縫數與角度判斷當前圖片含水量與成分。未來將繼續開發為只需將圖片輸入，即可精準判斷出該圖片的含水量與成分，提供在各領域如：地球科學、防災、建築工程等實用工具。

本研究旨在運用自然語言處理技術，建立辨識惡意程式的模型。首先搜集良性及惡意執行檔，進行反組譯及前處理以建立資料集。使用反組譯後的組合語言檔作為文本，訓練模型以區分良性和惡意程式。研究比較詞袋模型、序列模型、fastText以及不同n-gram對模型的影響，並將結果與其他相似研究比較。 研究結果顯示。詞袋模型以使用multi-hot編碼表現最佳，序列模型有位置編碼的Transformer encoder表現最優。在不同n-gram的比較，2-gram詞袋模型識別惡意程式達到99.6%的F1-score，且本研究的識別準確率優於其他相似研究。

廢棄香灰處理不易且對環境有危害，廢棄香灰經定性分析後含鹼性物質CaO，佔其成分中50%，因此以廢棄香灰研究製成香灰屋瓦及地磚，探討其能否與酸雨酸鹼中和之可行性，我們進行多次屋瓦逕流酸雨及浸泡酸雨實驗，且台灣地區的下雨型態多為豪雨沖刷屋瓦頻率高，在實驗中觀察到香灰試片與酸雨中和效率和內含香灰比例呈現正相關，結果顯示摻入20％香灰所製成的屋瓦的酸鹼中和能力最適合台灣環境使用，香灰製品相較於傳統屋瓦有製程價格低、高耐用性和酸鹼中和效率高等特性，可作為屋瓦材料或地磚的新發展。製作地磚部分因發現水泥會包覆香灰陶粒，因此採用孔洞較大的陶瓷摻雜香灰進行3D列印，可快速製作不同環境應用之地磚。