工程學科(一)科

牛奶是嬰兒主要營養來源。喝奶時吸吮奶嘴的動作，對於新生兒是一種口腔肌肉的訓練，更是心理層面的滿足。 嬰兒喝奶時，總會剩下大約30ml，對家長而言除了擔心寶寶營養不夠外，金錢上的浪費更是驚人。以出生一個月的嬰兒為例，每天需喝6~7次奶，每次約120ml。以每天喝6次牛奶。平均一周會喝完一罐奶粉，其中約四分之一是沒喝完倒掉，這樣一個月平均倒掉奶粉成本就超過一千元。 本研究發現，嬰兒吸奶過程中會造成瓶內壓力小於環境壓力。當瓶內液體剩下約原本的1/4時，瓶內、外壓力差會使嬰兒吸吮力道不足以將牛奶吸出。因此大部分嬰兒都會放棄。本研究設計了一個加壓機構，藉由調整瓶內外壓力差，幫助嬰兒順利的喝完牛奶。

這次科展以國家級警報細胞簡訊為發想，研究如何降低逃生的難度，也是為了災害發生時能夠減少受災人數同時加快逃生速度，製作模型來模擬地震來襲時的應變措施，在模型上裝設警報、自動開門和緊急照明的功能，為了提高房屋倒塌後的存活時間，也設計了可輕易找到地震避難包的裝置，並自動檢查、提醒地震避難包內的物品狀況，系統以Arduino Mega 2560及ESP32為核心，並利用RS485傳輸介面接收訊號及控制各個元件做出反應。

本研究從自組血氧濃度計開始，進行程式撰寫後成功讀取數據，20次的累計平均誤差約為7.6%。進而延伸改善誤差，以6通道感測器搭配移動平均計算，20次的累計平均誤差降低為4.3%，再以類神經網路技術參入2%雜訊進行實驗，血氧值90-99的累計誤差平均降低至0.46%，並研究儲存數據建立資料庫。 續而增添血壓數值研究，並以無線通訊技術即時偵測並傳送病患的生理數據，可以大幅縮短運送病患達醫療院所的醫療準備之時空差距，能改善醫療時空差距的品質，提高搶救病患的時效。期許本研究結果能激發國內各大醫學中心在智慧醫療的提升進展。 (晉級全國賽後更新：藍芽血壓計及APP、網路通訊卡SIM7600X 4G HAT)

最近國內外災害頻傳，因此我們自製超低頻物質波感測器。融合類比訊號處理電路、數位化的分析系統。擷取外界環境或人體微弱的訊息，匯入電腦存入資料庫，加以辨識，將分析結果傳輸至筆記型電腦，供相關人員處理。提供災害預警與諮詢，達到遠端監控、現場搜救、守護國民安全之目的，本研究系統包含下列功能： 一、偵測超低頻物質波 研發超低頻物質波感測器，能偵測到微弱的超低頻物質波。 二、類比訊號處理電路 利用運算放大器，組合成多階濾波器，去除雜訊。 三、自動化檢測介面 全自動訊號取樣，並進行訊號處理與分析，並立即顯示時域、頻域訊號的波形。可以即時偵測地震，或災難時偵測生命跡象。

本專題主要用於電梯內的防疫，其功能包含手勢感應器(APDS)及手機APP控制。感應來自手機APP或手勢感應器(APDS)的訊號後再傳送至Arduino判斷與控制，來進行開關門與上下樓。此電梯利用氣閥來達成開關門的動作，利用馬達正反轉達成上下樓，再由遮斷器定位樓層，在上下樓時及開關門時，LCD都會顯示當前所做的動作。本專題是為了減少接觸電梯按鈕時的病毒，來降低疫情傳播的風險。

本研究以生物性材料取代傳統無機材料製作記憶體，期待解決電子廢棄物累積的問題。實驗選用鹿角菜膠作為記憶體絕緣層，透過溶液-凝膠法製備成生物性電阻式記憶體，並探討金屬銀離子的摻雜與否對於電性表現的影響。本研究發現，藉由銀離子參與燈絲組成，可使元件ON/OFFratio比提升為103，並降低記憶體的開關電壓與提升其可靠度等表現。我們亦透過線性擬合確知本研究製作之電阻式記憶體符合蕭特基輻射模型，判定元件組態切換行為屬於燈絲傳導的可能性。由於摻雜銀離子對於生物性記憶設備的電性表現有明顯提升，離子與天然材料的組合可望成為下個世代記憶存貯產品的有利競爭者，並為未來電子元件發展提供新的方向。

本作品為遠低於市價ROV的材料，設計出能在水下移動的載具，加入連線在式子母船的概念，完成能遠端控制與觀察影像的水下遙控載體。首先設計可以水下自由行動與水下攝影的子船，設計電力系統與無線訊號傳輸的母船。藉由Labview設計出由電腦介面進行遠端控制的程式，再經由USB多功能 I/O 介面卡傳輸到無線訊號2.4G接收板，來進行遠端遙控。 除了由電腦控制外以十字手搖開關進行手動遙控試驗並將線路連接完整，藉由切換的開關來改變操作的方式，即最終改良成可手動控制或電腦控制。經海邊測試能達成無線遙控子船，水中沉浮前進動作，並搭配子船到水下攝影鏡頭接收到水下影像，達成簡易型水下生態觀測之遙控無人載具。

本研究目標在建構可以識譜及吹奏中國笛的吹笛機器人。中國笛演奏必須協調吹法及指法；藉由控制吹氣流速、吹嘴角度及六指按壓音孔的變化來控制音高以完美地吹奏樂曲，是一項複雜的演奏技術。機器人以模擬吹笛口型的吹嘴，搭配兩個風箱往復送氣到一個壓力調節風箱送氣，以微控制板控制六個機械手指來蓋放完成演奏，為在音尾可確實止氣，設計一個風門，利用風門開闔也可模仿吐音技巧讓笛聲明確發音。辨識樂譜方面收集樂譜樣本，樣本分成譜線、音符、節奏三套，透過多任務學習MTL的深度學習架構進行訓練，建構可以辨識五線四間及二、四、八分音符的樂譜辨識模型。經測試若樂譜在符合音域範圍內，可以完整的辨識，轉換成音符資料傳送給吹笛機器人吹奏。

本研究針對近10年來超過30名消防員在救火時殉職，分別開發現場閃燃偵測模組和事前預防模組，前者能在消防員架設熱顯像儀之前，先將探測球丟入火場中，探測球利用ESP32並透過MQTT向樹莓派發送感測數值，並送至SQLite資料庫進行處理，再行計算閃燃發生的可能性，指揮官根據結果再決定是否靠近或暫緩；遙控履帶車則進行相同操作，除了更精確定位偵測外，並搭配鏡頭增加起火點、煙霧偵測功能，這些資訊能輔助指揮官做出正確決策，降低消防員的傷亡。 事前預防模組為巡查並偵測火災發生機率，可用在工業區等環境，先做好道路循跡模型與火災辨識模型後，在車上安裝各式氣體感測器搭配鏡頭辨識，根據回傳的數值做運算，可判斷火災發生的可能性並做及時處置。

本研究旨在改善火災應對技術，探討聲波滅火器的設計與優化。利用COMSOL Multiphysics軟體模擬聲波的物理特性，並透過實驗驗證模擬結果。結合程式設計驅動功放單體，測試多種頻率與角度的變化，深入探討聲壓頻譜、聲強、聲功率等物理特性。研究過程中發現，Q值是影響滅火頻率的關鍵因素，70Hz為最穩定有效的頻率，聲壓、聲強、聲功率的量測數據均再次證實此為最佳滅火頻率的推論。 這一創新發現為聲波滅火器設計和優化提供了新科學依據，相較於過去的錯誤嘗試法，我們通過專業軟體模擬並實驗驗證，再次驗證了Q值在滅火頻率中的關鍵作用的推論。未來將進一步探討聲波對火焰燃燒機制的影響，結合MLX90640紅外線熱顯影技術，以科學方法深入研究。