探究精神獎

「鳩佔鵲巢」的題目中將喜鵲餵食的規則寫了出來，我們列出不同的狀態後確實找到所有答案，接著我們進一步將「鳩佔鵲巢」題目進行擴充，使題目中五隻喜鵲擴充到所有正整數，我們發現餵食的順序可以同餘來計算，進而研究找出其所有的答案，之後又加以研究總共吃到的喜鵲數量。

10%的芒草醋液、芒草灰燼淬取液對紋白蝶幼蟲和果實蠅成蟲的致死率高達90%以上。5%的芒草醋液和芒草灰燼液對已發芽的大花咸豐草和稗草生長抑制率高達90%以上。芒草醋液對外來入侵昆蟲生長具明顯抑制作用。芒草醋液可提升水稻產量達13.8%，提升玉米產量達15.5%。真菌細胞的細胞壁和所有昆蟲的體表，都是幾丁質構成，都會被醋酸和芒草醋液等有機酸溶液破壞。芒草灰燼，可避免蝸牛爬入取食蔬果。芒草醋液的成分物質主要有丙醛、乙醇、甲酸、苯酚。丙醛和乙醇對動植物生長影響不大，2.5%的甲酸+苯酚可達到對紋白蝶幼蟲和東方果實蠅成蟲100%致死率。甲酸和乙酸，可破壞幾丁質，讓苯酚進入蟲體而致死，故甲酸和苯酚互為協同劑。芒草醋液為非常有效的純天然生物農藥。

本研究利用校園2023年底晴天率高的冬季觀測木星及其衛星的光譜，累積的資料初步確認光譜觀測於藍端(可見光偏短波長端)的強度變化較紅端(可見光偏長波長端)明顯，因此，若能用紅端來做為星球之間的交互作用影響會比較適合。本作品也把木星及其衛星埃歐(Io)逐日進行比對，利用紅端較不受影響的前提下，得出在11月3日時木星衝觀測當日光譜藍端有較佳的吻合，推測除了仰角與大氣影響，太陽光反射的角度也會對觀測結果有所影響。最後，本研究由埃歐(Io)光譜的進階光譜分析可以得知，不同日期的響應曲線會有些微的變化，推測可能是火山噴發的作用影響。

本報告旨在探討不同形狀的物體在振動液面上的運動現象，通過改變物體形狀、漂與浮的狀態，及實驗時的振動條件，觀察物體的行為，並以液體表面張力、漂體與液面夾角的變化、振動模式與流場狀態解釋。研究發現：疏水性漂體因表面張力漂在振動液面上時，其重力會造成液面凹陷，由於漂體形狀對稱性質與質量分布差異，造成各端點與液面夾角不同，液面為漂體提供不同方向與大小的作用力，並產生不同的流場，使其移動與轉動，其(角)速度受液體種類、振幅、頻率、漂體質量影響。此外，在振動液面上移動的漂體與其他漂、浮體間會因為液面狀態互相影響產生交互作用力，進而出現吸引、排斥、繞圈的現象。

我們和父母在要不要戴口罩起爭執，因此想建構呼吸道病毒傳播模型來驗證。首先尋找模擬病毒的粉末，在各種粉末中發現食鹽在水中有最高的導電度。接著測試發射裝置，找出與文獻飛沫分布最相似的打氣筒。 不同高度噴射有相似性，在160公分後明顯下降。在距口罩0公分噴射，口罩後的導電度為364µS/cm，占總發射量的3.24％。發射俯角越小對面的人越危險，俯角30度對面同學獲得鹽粒甚至比本人多，俯角角度越大，鹽粒會回到自己這排，低頭打噴嚏不能解決問題，危險只是從對面變成 自己兩邊同學。直接傳遞灑鹽粒的課本，第六人仍有極高的導電度，甚至比口鼻吸入時還多。間接 傳遞到第三人仍有112µS/cm的導電度。戴口罩或不戴口罩，應視與生病同學座位遠近和角度來自主 決定。

表面增強拉曼散射SERS在許多領域中被廣泛應用，可提供快速、準確且非破壞性的方法獲取物質的分子結構和化學組成。本研究主要目的為探討不同粒徑奈米銀所製造出的不同結構基板PET對於檢測的靈敏度，藉以選擇合適粒徑與基板，作為應用在不同藥物檢測的基準。 將硝酸銀（AgNO3）加入水中後解離出銀離子和硝酸根離子，加入還原劑檸檬酸鈉，能使被解離的銀離子還原成金屬銀。而根據還原劑的強弱、多寡，以及配製溫度等，都會影響奈米銀粒徑大小。

為尋找兼具「酥脆」與「軟韌」多層次口感的爆米花製作方法，我們自製了標準化脆裂度測試儀、觀察碎片飛行方向與距離的靶紙，並使用人工智慧技術與視覺化統計方法，來研製最佳的烹飪方法。實驗中歸納發現以450 度作為烹飪溫度時，若一口咬下爆米花所產生的碎片在口中飛行距離約1.7cm，碎片截面積大致是0.65 cm2、且碎片數量為八片左右，則可獲得較酥脆的口感。反之，若一口咬下的碎片大於原始面積的25%且在口中飛行約1.2cm，則能獲得較軟韌的口感。而在這烹飪手法下放置三分鐘再食用，則更能獲得層次豐富、酥脆軟韌交會的口感。實驗中我們還發現了能將「脆」與「韌」的統計差異性視覺化的「體積飛行球」工具，它能幫助我們直接「觀察」到何謂好吃的爆米花！

馬拉高尼效應是流體力學中常見的現象，由於表面張力梯度力，使得不同種類或是不同溫度的液體間產生相對位移，從表面張力小的往表面張力大的方向移動。本研究想藉由此微小的表面張力梯度力作為仿水黽的小型水上機器人移動的動力來源。研究過程中以tinkercad軟體設計模型，盡可能減輕機體重量並利用3D列印技術列印機器人本體。再藉由滴出界面活性劑並控制滴出方向以產生特定方向的馬拉高尼流，作為整體的動力來源。研究過程中探討界面活性劑濃度與模型移動速度以及表面張力梯度力的大小之關聯，和模型管徑與模型運動型態的關聯。

本文提出了一種階層式兼投票式的心律疾病智慧醫療檢測模型，以MIT-BIH心律資料庫為基礎，建立了兩種判別模型。模型一針對正常心跳N及較常發生的V、L、D、R、A(見表3)五種心律疾病進行單一疾病分類；模型二針對疾病較多的N、SVEB、VEB、F、Q(見表4)五類進行分類。採用階層式模型使各層獨立訓練、二分法使資料量均勻；在階層式模型上增加投票式模型，使各層以多種機器學習共同判斷，並按各機器學習訓練之準確程度調整比重。研究結果顯示，模型一最終準確率達99.01%，五種分類類別中有四種召回率達97%以上；模型二整體準確率98.74%，N、VEB、SVEB、F、Q五類召回率分別達99.5%、97.1%、83.6%、77.8%、85.7%。兩模型對於心律疾病判別準確率均較近年論文有所突破。

本研究利用合成不同形狀TiO2/MnO2/ZnO，藉由改變接觸面積進而提升染料去除率。在初實驗中將9種金屬氧化物與甲基橙/亞甲藍/甲基紫反應，發現TiO2-甲基橙與MnO2-亞甲藍之組合有較好的去除能力。在改變反應溫度的實驗中，TiO2-甲基橙之去除率隨著溫度上升而降低，當中以25℃ 海膽形表現最佳，而在MnO2-亞甲藍的反應中，則以海膽形在25℃時表現最佳。最後改變染料溶液的pH值，發現TiO2海膽形在pH5.7時表現較佳，MnO2則是在低pH時有較高的去除率，推測該結果與顆粒零電荷點及染料pKa值相關。透過BET與PL分析，TiO2海膽形及MnO2海膽形有較佳的比表面積與氧化能力，故整體去除效果最佳。此外本實驗亦利用LC-MS驗證反應的確成功分解染料，且利用生物試驗證實處理後之溶液對生物毒性明顯降低。