工程學科(一)科

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。

AI智慧在新時代嶄露頭角，我們融合了紅外線熱感測儀、GPS座標定位系統和AI人臉識別技術，成功研發了一款創新的AI人工智能水上搜救裝置。我們的目標是透過這項技術，提高溺水者得到及時救援的機會，保障海上活動的安全。本研究將進行一系列測試，以驗證該裝置之性能。同時測試其防水性能，以確保其電子設備不會受損。接著，我們會進行座標回傳的測試，確保裝置能夠準確地定位需施救者的位置，將有助於救援隊伍快速響應。最後，我們將測試結合紅外線熱感測儀的人員識別系統，在海上環境中正常運作並準確識別需救援者的能力。本創新的技術將為海上救援帶來新血，使救援行動更加高效和可靠。我們期待這項裝置的成功應用，以保護更多海上活動者的安全。

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。

本研究的初衷是為了解決找不到適合的墊片為出發點，但是普通的沖床體積過大，為了解決這個問題，我們決定把它變小，並且對現在機械產業常使用的機構方式進行了資料收集和分類其優缺點，最後選擇了肘節機構，理由是肘節機構較適合一些簡單的運動傳輸，開始研究之後我們面臨到一些技術問題及專業問題，例如工件無法配合、沖頭的力量不夠、撰寫程式時出問題等等，經過老師的指導和協助，我們才能解決並學習更多專業知識，後來我們做了許多的實驗，包括沖孔測試和定位精度，且為了保證機台的穩定性，我們必須經過大量反覆的測試，才達到了理想的成果。

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。

本作品希望能協助消防員在進入未知火場前，可以協助了解情況及判斷，使用物聯網、影像辨識、自走車技術，建置一個移動式火源偵測及遠端滅火裝置，具有手動及自動控制功能。 在火災現場時，可以手機方式操作，馬達帶動機器人平台前、後、左、右移動，透過鏡頭傳回影像畫面，人員如看到有火，可按下啟動噴灑乾粉按鈕，遙控滅火。當機器切換為自動控制方式，前置鏡頭傳回的影像，當有火源時，則會自動辨識火，並啟動噴灑滅火。有自動按壓滅火器壓把的功能，是因為在滅火器握把上，設計一個按壓驅動裝置，噴灑乾粉， 此為偵測火源滅火裝置 。 本作品說明書內使用之照片，大部分為第1指導教師拍攝，部分為引用自產品網站照片。

近年來，餐飲業及飯店業引入自主移動機器人（AMR）提供服務，受到廣泛歡迎。優化移動限制和應用於電動車的可能性成為關注焦點。本研究探索與分析擁有卓越機動性的麥克納姆輪的合力方向，通過數學推導和實際控制方式的驗證，確認其18個方向移動的數學式；同時，針對麥克納姆輪的全向移動進行探討，建立360度直線移動的數學式，並利用ESP32-S單晶片成功實現數學式中速度的變化。此外，分析了不同變因對車子的影響，測試出麥克納姆輪適合的地面材質以及負重。

本實驗探討金屬球在外加磁場的轉動阻尼震盪運動。在外加直流穩定磁場後，將金屬球扭轉數圈後放開，我們發現相較於沒有加磁鐵的對照組，自旋角速度會產生改變。實驗在改變單項初始條件的情況下對轉動過程進行錄影，並用tracker進行分析，由標定球上2點之相對位移關係來得出整體的角速度，將其運動過程的相關函數圖與標準組進行對照以定性分析不同變因對轉動的影響。

本研究設計了一款環境音源方位判斷的裝置。藉由自行設計的麥克風模組，藉由本研究的實驗數據，設計了一套演算法，能有效地判定靜巷內聲音的來源方位。並藉由裝置內的微型震動馬達不同的振動模式，來提醒使用者裝置所收集到的聲音狀態。此裝置可以輔助單側無聽力的聽損患者，有效地確認周圍環境的聲音來源。並可促進使用者對環境狀態的認知，希望藉由此一裝置，提高使用者在戶外活動時的安全性，並期盼能減緩單側聽損患者大腦的認知退化。

本研究開發RNN和LSTM長短期記憶網路的樂齡行為關懷系統，搭配樹莓派、多種無侵入式感測器和鏡頭，實現對獨居者日常活動的實時監控和情緒辨識。 將系統收集的數據儲存在SQLite資料庫中，通過LSTM長短期記憶網絡進行分析和學習，提高系統預測準確率。我們還根據各行為感應器觸發的頻率、語音關鍵字，臉部情緒辨識結果等數據，使用隨機森林演算法分析使用者的狀態，建立客製化的模型以優化系統的預測性能。此外，系統配備語音識別功能，提供求救信號發送，及負面情緒安撫等功能。 通過長期的數據收集和分析，本系統能夠觀察並預測獨居者的活動力和情緒的變化，早期發現獨居者的身心健康是否有風險。