生活與應用科學科(一)科

在醫院到學校為新生進行體檢後，許多同學對檢查報告中的異常一無所知，紛紛向老師求助。然而，由於老師缺乏醫學背景，無法提供明確的解釋。這促使我們思考如何利用AI來幫助同學理解檢查異常項目。 最初，使用AI Agent-Coze創建了第一代機器人，但受限於AI算力，操作上限制很多。參加智慧物聯網創意應用競賽時，評審要求--花一年時間，換個方法再做一次。因此決定改用Python進行開發下一代機器人。Python不僅能處理和轉換數據，還能靈活實現各種邏輯操作。此外，以英文撰寫prompt，能有效減少翻譯成中文時的token消耗。 最終，成功開發了新版本的機器人。與Coze方案相比，新方法大幅降低了token使用量。根據保守估算，token消耗減少至原來的1/500，顯著提升了效率並達成實驗目標。

本研究透過專家訪談了解自行車訓練核心訓練要素，開發「我的AI自行車教練」系統，期能提升初學者騎乘穩定性，利用micro:bit三軸加速度感測器即時監控騎乘姿勢變化、霍爾感應器量測速度以及i20心率感測器偵測心跳。所有數據透過藍芽傳送至 Scratch (bDesigner)，進行即時騎乘姿勢與數據可視化呈現，並整合生成式人工智慧（GAI）分析結果，提供個人化的訓練建議與姿勢調整建議，最後讓訓練者進行實際測試。結果顯示，本系統能有效提升騎乘姿勢穩定性與騎乘效率，GAI能提供科學化的訓練報告及精準訓練建議，與專業自行車教練的意見一致，證明「我的AI自行車教練」具實用性與應用潛力。

利用家中常見「義大利麵」進行一系列「造橋大師--義大利麵線橋實驗」，看看「義大利麵線橋－樑柱材質」、「義大利麵線橋－樑柱粗度」、「義大利麵線橋－橋樑距離」、「義大利麵線橋--底橋間隔」、「義大利麵線橋--橋墩避震種類」、「義大利麵線橋-椼橋結構」等方向研究，可以讓「造橋大師--義大利麵線橋」成為負重之最佳組合。

本探究從遊戲電影與日常生活中得到許多的啟發。最主要在探討製作出導熱與散熱效果最好的鐵磁流體，我分別應用不同的材料做出差異。首先找出最適合的鐵粉來製作，做出第一代鐵磁流體，再調整比例，接者挑選基載液體，再嘗試放入表面活性劑，最後是洗潔鐵磁流體的液體。經實驗發現以鐵粉為四氧化三鐵，表面活性劑為大豆卵磷脂，基載液體為煤油，以及洗潔鐵磁流體的液體為酒精所做的流動效果為最佳。我自製了一台簡易測量裝置，以此更加便利於測量鐵磁流體的最高長度和影響鐵磁流體的最高距離。而後為確認最終各項鐵磁流體的傳導效果，我製作了簡便小裝置計算冰塊融化的時間，以此分辨出最佳的鐵磁流體。最後的成果也證明出了鐵磁流體獨特的性質。

我們發現學校附近上下學時間車輛很多，造成空氣污染。為了解決這個問題，我們設計了一套「遊戲化學習系統」，鼓勵同學用走路來上學。我們利用Micro:bit和NFC技術來記錄每天的步數，再把步數變成遊戲裡的攻擊力，讓同學打怪升級、比賽得分。這樣不但好玩，還能減少二氧化碳的排放。研究發現，三天內大家一起走了超過八萬五千步，總共減少了大約68公斤的碳排放。問卷調查也顯示，大部分同學願意為了保護地球多走路，對這個遊戲系統也很感興趣。這個計畫成功讓大家更有動力走路上學，也學到了環保知識，還能當作其他學校的參考。

利用自然課程力學原理，進行廢棄舊桌進行結構補強，增加桌子放置物品空間，自製剪力實驗台檢測桌子補強後結構強度，自製振動模擬器檢測桌子搖動程度，實驗結果如下： （一）現在使用新式桌子有結構上的問題：榫接太小、前櫃板未與前柱榫接，形成前側結構強度 弱點，因此桌子容易搖動，大約80％要補強。 （二）將新式桌子設計瑕疵部分進行結構補後，左右方向傾角降低88.5%，前後向降低67.5%。補強後新式桌子桌比新式新桌搖動位移小，桌子結構補強後強度更高。 （三）置物空間增加2.14倍，快速安裝高度調整器降低，將12型桌子簡化到4型。 （四）製作一副桌椅碳足跡為21.69公斤CO2。延長使用年限，降低木材使用量，對於氣候變遷與環境有正面價值。

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。

雜草被認為是不具經濟價值的東西，而近年來入侵的外來種植物，因為生長迅速且沒有天敵，所以危害了我們自然環境的原生植物，本研究使用稻草與小花蔓澤蘭，將之曬乾 並打碎後過篩出粗纖維，混合石蠟成為複合材料，試驗材料吸附油汙的效果。結果顯示，粗纖維與石蠟混合比例較高的1：3時，因為有更多的石蠟使材料穩固能吸附較多的油汙，稻草組的平均吸油汙量為7.19g，小花蔓澤蘭組只有3.25g，為同比例的稻草組的64.3％，稻草組的平均飽和比為1：3.22，吸附油汙達到最高8.07g，小花蔓澤蘭組的平均飽和比只有1：2.60，吸附油汙重只有4.72g，為稻草粗纖維的58.5%。未來將研究此複合材料應用於生活上的吸附油汙，或利用複合材料在其他領域上來提高雜草附加價值。

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。