探究精神獎

腸道微生物能透過菌腦腸軸影響神經系統，改變生物認知行為。本研究以不同食物餵食黃斑黑蟋蟀，探討飲食差異及腸道菌改變，對蟋蟀社會互動行為的影響。我們以高碳水化合物、高纖食物、高蛋白食物餵食蟋蟀，以蟋蟀獨處、求偶、示威鳴叫的聲學分析探討其社會互動行為的差異，再以蟋蟀糞菌、腸道菌混合食物餵食，分析糞菌與腸道菌對蟋蟀社會互動行為的影響。研究發現1.食物會影響蟋蟀的社會互動行為，食用高碳水化合物蟋蟀有較高的存活率與高品質的社會互動。2. 食用高纖食物蟋蟀呈現同類互食及較低的社會互動。3.腸道菌移植策略能改變蟋蟀的社會互動行為，腸道中所分離出的植物乳桿菌對翠玲瓏與高蛋白組蟋蟀腸道產生作用，改善其社會互動行為的品質。

分析雲林四地區PM2.5濃度變化，發現在夏季最低，主要原因是西南季風擾動。而斗六地區明顯高於其他三鄉鎮，推測其原因為夏、冬盛行風向不同而導致PM2.5沉降於本身為丘陵地的斗六。再加上海風將麥寮五輕、六輕PM2.5細懸微粒吹向本身為畚箕地形所致。 在利用碘液變色法觀測PM2.5對植物光合速率之影響實驗發現，因 要剪下葉片影響植物生長，且裝置無法控制PM2.5濃度，加上用澱粉含量的變化來代表光合效率不易準確掌控；而利用氧氣生成和二氧化碳消耗較為直接，因而自製可換氣、控制PM2.5濃度、紀錄O2、CO2濃度。 在測定日日春和虎尾蘭兩種植物的實驗中發現： 植物會因為短期內處在含較高濃度的PM2.5 逆境，而改變其光合效率以「求生存」。比較兩種植物受PM2.5 影響光合速率結果發現，日日春受到的影響比虎尾蘭來得明顯，推測其主要的原因可能是PM2.5 會阻礙光照量，而虎尾蘭是室外耐陰植物所以受影響較小。

本研究透過資料蒐集了解臺灣邊坡土石概況，得知臺灣約有50％的土地，坡度都在40°以上，山坡多且地勢陡峭，因此山坡地災害層出不窮。 經設計實驗探究發現：泥沙適量含水可以增加安定角，使泥沙在坡地上較不易掉落，實驗中以顆粒0.21-0.42mm的中砂安定角最大。而混合不同顆粒大小的泥沙及有坡腳的山坡地也可以增加坡地的安定角。當山坡屬順向坡時，土石較不穩定，而加設岩錨可以增加土石的穩定性。 另外，發現震動次數越多及震動力量越大，泥沙掉落量會較多；當山坡坡度達到約35°時，地面震動會有較明顯的影響，土石掉落量也會較多。 最後建議：在順向坡位置，或地震發生頻繁、交通流量大及超過35°坡度的山坡地附近都較可能出現土石崩塌情況，應適度做防範。

在多數有毛小孩陪伴的家庭，訓練寵物大小便的問題至為重要，足以影響主人的生活品質。本研究的寵物訓練機以操作制約為理論基礎，透過監測寵物可否在正確位置如廁，再以語音及食物獎勵，強化在正確位置如廁的行為，讓主人可以在機器的輔助下，順利完成寵物的訓練。為辨識排泄物是否在正確的位置，採用熱影像攝影機辨識環境熱源，擷取前後兩張熱影像的差，找出有降溫特性的物體，藉以確定寵物排泄物的位置，準確率將大幅提高。當寵物成功在正確位置如廁時，訓練機立刻啟動獎勵，以樹莓派啟用語音獎勵及藍芽控制零食桶給予獎勵，寵物便可以不用主人親自訓練，便可以達到訓練寵物在正確位置排便的目標。

本研究題目源自科學研習月刊 ，原題討論將N節黑白毛毛蟲依顏色分成P段的種類數，可視為兩相異物的直線分段排列。 我們的研究由直觀而規律整合進而推出通論，第一個突破點為以長條格的切割找到將n節分p段的方法數。並將這個方法數以二維的思考解決N節黑白毛毛蟲分成P段的種類數。 並延伸研究為兩相異物環狀分段排列，而有以下發現： (一) 環狀分段排列受珠數與段數最大公因數f影響，而有非循環直線排列與循環直線排列不同的環狀轉換模式。 (二) 非循環直線排列需扣除循環的直線排列再轉換為環狀排列。 (三) 循環直線排列需扣除子循環的直線排列再轉換為環狀排列。 (四) 若f質因數的個數大於 ，則子循環直線排列數可用文氏圖幫忙分析。

本研究利用影像風格轉換模型作為資料增強的方法，將原始資料集中的影像轉換成不同風格，以增加訓練資料的多樣性。為了驗證使用此方法的有效性，本研究進行了兩個領域的實驗，分別是：(1)物件辨識模型在不同天氣時間的街景圖上的表現，(2)胃腸癌中的腫瘤檢測模型在不同染色結果的組織圖上的表現。結果證實使用風格轉換模型生成的影像訓練的模型的準確率在某些情況下有顯著的提升。此方法的優點在於能夠快速產生多樣風格的資料，由於是對影像的風格做轉換，影像的內容沒有改變，因此能夠沿用原有的標籤，同時節省了蒐集及為新影像標籤的人力及時間。

本研究透過文獻探討與訪談後，透過開發黃金蜆的功能，期望建構一個能在校園水生池進行的永續蜆魚菜共生系統，透過實驗與文獻得知，一個50000公升的校園水生池蜆魚菜系統，等同於一棵成年樟樹的固碳量，且通過實驗可知，若通入二氧化碳，還能提高蜆的存活率；即便死去的蜆殼也能成為土壤改良劑改善校園種植環境；使用蜆殼也能燒製成市售的蔬果清潔劑。此外，本研究亦針對虹吸系統、二氧化碳發生系統、水耕植棉進行改良，提供未來相關實驗與校園種植參考利用。

考量養魚業者未必能隨時隨地監控魚群的活動情形，因此本研究利用YOLOv5的視覺辨識模型及Deep SORT多目標追蹤演算法進行魚群的座標定位及移動追蹤，開發出一套「智慧魚缸管理系統」，我們分別使用600、150張魚隻照片作為辨識的訓練集與測試集，其結果準確度平均高達99.99%，進一步利用兩鏡頭拍攝的視差以及司乃耳定律所得折射公式重建出魚群中每隻個體的3D座標，再根據個體座標的變換計算其活動量，並推論其可能的行為活動，同時以三維動畫模擬出魚群在魚缸內的即時狀態，此外我們選用OpenCV的輪廓偵測函式，計算個體的側視面積，由此觀察魚隻的成長情形，最終將上述各數據寫入MySQL資料庫作統計分析，當發生特定事件時，將透過Line Notify傳送訊息及時通知業者處理。

傳統的保麗龍材料在製造過程中會釋放出有害的化學物質，並且無法有效地回收和再利用。本實驗使用天然材料製作的替代品更加環保和可持續，因為它們可以降低對石化原料的依賴，並且可以被自然分解。我們採用了一種新的製造方法，研發用最經濟的飼料硬質玉米和高粱加熱爆裂後，作為填充材料，並使用聚乙烯醇和硼酸作為黏著劑。這種方法適用於製造可避震、防火隔熱的材料，除了減少對石化原料的需求，也降低了製造成本。此外，我們還用了蛤蠣殼粉和無毒的清潔劑成分的無患子萃取液，這些材料都比保麗龍更加環保。本組產品呼應全球ESG永續行動，它可以減少包裝材料對環境的污染和傷害，同時具有更好的可持續性，為地球的永續循環經濟盡一份心力。

本研究以微觀與整體的視角忖度雲滴成長過程可能的性質，得出極為矛盾的臆測。而筆者閱覽相關文獻，發現此問題意識並無太多學者研討，決定參酌前人的方法，以水氣凝結於壓克力板的現象模擬大氣成雲滴過程，並以統計方法推論雲滴成長過程的性質。發現各個雲滴的成長機率雖不相同，可是整體的演變趨向穩定。希望本研究結果對於相關研究的學者有所助益。