生活與應用科學科(一)科

本研究針對傳統手推車於上坡、下坡及搬運重物時操作費力的問題，設計一套具智慧感測與動力輔助功能的自適應電動手推車系統。整合雙霍爾感測器偵測輪胎轉速與方向、陀螺儀辨識傾斜角度，以及壓力感測器判斷推拉意圖，可依環境與操作情境自動調節馬達輸出功率。我們建構13項輔助邏輯規則，簡化系統運算並提升反應效率。 實測推動34.5公斤負載上坡時，未啟動系統需7686克重（約75.3N）推力，啟動後降為1167克重（約11.4N），省力幅度達84.8%邀請100位使用者操作問卷，88%認為前推較省力，95%在上坡感受到輔助效果，75%認為下坡時系統阻力可防止滑動。 實驗結果證實本系統具備良好穩定性與實用性，未來可應用於物流推車、長照輔具或電動輪椅，提升操作便利與安全性。

本研究的目標是做出空氣清淨器來改善空氣品質，我們利用防霾紗網及活性碳濾棉自製濾網，並透過等離子產生器將等離子注入空氣濾網內部進而過濾懸浮微粒、甲醛及總揮發氣體(TVOC)等有害物體，透過實際在前鎮漁港、台電南部發電廠、左營區某國中、林園區大林發電廠實地測試清淨機的清淨成效如下: ．前鎮漁港：PM2.5改善率33%；PM1.0改善率28%；PM10改善率31%。 ．台電南部發電廠：PM2.5改善率29%；PM1.0改善率23%；PM10改善率28%。 ．大義國中：PM2.5改善率30%；PM1.0改善率22%；PM10改善率26%。 ．大林發電廠：PM2.5改善率59%；PM1.0改善率58%；PM10改善率55%。 我們也自製壓克力觀察箱，從中探討等離子、負離子及水霧清除TVOC、懸浮微粒的成效，並透過HEPA濾網、活性碳濾棉、各種紗網、熔噴不織布等濾材來進行過濾實驗並找出較佳的組合，從而製作出環保又經濟的空氣濾網。期望空氣清淨機可以成為教室的標配，讓大家在安全的室內環境中學習。

本研究目的在創建有效降低校園走廊奔跑的警示系統，以AI糾察隊取代人力。第一代利用micro:bit加速度感測器，以強度>2800成功判斷跑步行為並發出警示。第二代使用micro:bit、麥坤智能車及超音波感測器製作走廊跑步監測器，記錄時間差來判斷跑步與否，不僅找出學生走廊奔跑速率的邊界條件－兩機器距離60公分，時間差240毫秒，還突破測速照相單向偵測的限制。第三代用AI影像辨識與預訓練人體模型的OSEP平臺－它每0.2秒偵測鼻子X座標位移是否介於180~300，以此速率規則判斷是否奔跑。結果顯示，跑步辨識準確率達94%，還讓走廊奔跑率從71%降到48%，更建立即時通報系統，防治效果顯著。

本研究探討如何利用電腦視覺技術預測十字路口行人與車輛碰撞風險，提升交通安全，採用YOLO物件偵測與運動追蹤技術，分析監控影像，透過LSTM 進行時間序列預測，評估可能的碰撞風險。研究先進行影像標註與資料處理，提升自訂物件偵測能力：偵測行人與車輛和追蹤其移動軌跡，建立LSTM預測分類模型，學習運動模式以預測碰撞風險。研究設計先用小球碰撞實驗模擬真實交通場景，訓練模型預測碰撞風險，並透過驗證分析調整參數，再進行實際路口影像處理。結果顯示能預測未來2秒碰撞風險的準確率達73%以上，還可以持續改進，提升精準度。未來，本研究可結合智慧交通管理與車聯網，提升道路安全並減少碰撞事故。

本研究旨在結合PoseNet與Teachable Machine等AI姿勢辨識技術，根據教育部體育署國民體適能網站資料、基礎肌動學、聽取物理治療師建議、開發三款AI姿勢辨識體感互動遊戲，以提升高齡者肌力、預防肌少症。肌少症為高齡社會常見之退化性問題，嚴重影響長者之行動功能與生活品質。本研究透過Scratch平台-OSEP整合PoseNetAI模型，設計可訓練上肢與下肢肌群之遊戲，並於頭份市樂齡協會、運動公園及學校等地，實地施測多位50歲以上的長者。結果顯示參與者均能正確執行遊戲指令，且對互動設計及視聽回饋表達高度興趣與正向回饋。本研究系統具備操作簡易、成本低廉與可擴充性，顯示應用於居家運動或長照場域具高度可行性與發展潛力。

本研究探討如何利用學校的落葉、端午包粽子的粽葉、破損L夾等環保替代材料，延長羽球的使用壽命，進一步設計全國第一款再生羽球，並透過「風洞測試、飛行軌跡測試、耐受性測試」進行科學驗證。研究方法包括專家訪談、環保材料篩選、風洞設計、發射器設計、Tracker軟體操作、撞擊設計等。根據我們的研究結果顯示：「粽葉」為修補羽球的最佳素材，在飛行穩定性、飛行軌跡、撞擊次數測試上，都能與完整羽球有相抗衡之水準，粽葉應用於生活中作為修補材料，具有潛在優勢。

本研究的目的在探討教育部因材網AI學習夥伴「e度」之使用限制與潛在問題。作為一款免費的AI聊天機器人，具備強大的學習輔助功能，然而，我們發現，儘管e度設有一些明顯的使用限制，但網路上存在許多規避這些限制的方法。這引起了我們對於學生是否可能透過e度直接獲取答案，或其他違反學校規定的行為的擔憂。 我們透過實際測試與網路資料蒐集，發現e度的某些限制確實可以被輕易規避。這可能導致學生濫用AI工具，例如直接獲取答案、抄襲作業等，進而影響學習成效。本研究提醒學校應重視AI工具的正確使用，並加強學生對學術倫理的認知與辨別能力。最後，我們對e度提出「簡單二要」的建議，希望大家都能正確使用e度。

我們觀察到小卷在水中移動時，若受到驚嚇或刺激，會以噴射方式迅速前進。基於此特性，我們設計並製作了仿小卷動力機器人，模擬其水中移動行為。寶特瓶小卷 模型皆採用水力作為動力來源，並以近似小卷的材質與比例製作，使其運動方式更貼近真實生物。完成初步實驗後，我們嘗試讓模型能像真實小卷般自行移動，因此運用校內的3D列印機設計零件。並且模仿小卷的動力，做出外殼，使用棘輪裝置收縮彈出產生速度，使仿生小卷能達到推進的效果。

現今運輸與物流系統消耗大量能源，造成高碳排放。本研究開發創新磁浮動力輪，旨在降低能源消耗並提升運行效率。研究結合三大核心技術： (1) Bedini馬達電能回收，延長續航力； (2) 慣性滾珠旋轉能，減少電力消耗，提升效率； (3) 側邊磁浮導引系統，減少摩擦，提升行駛平穩性。 實驗顯示，Bedini馬達能有效回收電能，慣性滾珠使行駛距離提升31%、側邊磁浮導引讓滑動阻力下降16%，且能減少晃動，提高穩定性。本設計具模組化與延展性，未來可應用於智慧物流、無人工廠與綠色交通系統，是具前瞻性的節能推進技術。

全球能源需求日益增加，發展永續且環保的再生能源是當務之急。本研究以「植物發電」為主軸，探討發電與儲電的可行性，期望為綠色能源帶來創新。植物若能有效發電與儲電，不僅具美觀與功能性，更能兼具減碳與供能的綠色解方。 本研究透過系統性實驗，探討不同土壤種類與濕度、植物種類（虎尾蘭、山蘇、黃金葛、常春藤）、混合土壤比例及添加劑（如EM菌、B1維生素、花寶系列）對電壓與電流的影響。結果顯示：泥炭土表現最佳，虎尾蘭電壓最高，虎尾蘭電流最穩定， EM菌能有效提升發電效能。將植物串聯可穩定供電，驅動 LED燈與數位小時鐘，並可儲存至充電電池。 本研究顯示植物發電具實用性與發展潛力，期望未來應用於日常綠能設備為再生能源貢獻新方向。