現代科技日新月異，許多人慢慢的接觸了程式設計，例如：Scratch、mBlock、micro:bit。我們的研究以micro:bit作為程式設計，先探究生活中物品的導電性，再以這些可導電的物品加上micro:bit的程式設計，運用「琴鍵編碼表」的邏輯概念，以最少的接線，設計出以下三種可攜帶的科技鋼琴：1、西卡紙與導電材質結合；2、塑膠鍵盤與導電材質結合；3、木片與導電材質結合。只要輕輕的按琴鍵，就可以彈出一首優美的簡單樂曲。為了突破微鋼琴的琴鍵數量限制，我們增設降8度及升8度鍵，可增加彈奏的音域。另外我們也運用了micro:bit板子上的A和B鍵，一按A或B鍵，micro:bit就會自動彈出一首歌曲，非常有趣。

由於看到新聞報導神秘果具有能讓酸變甜的效果，也有良好的抗氧化能力，甚至有解酒的效用，引發了我們的好奇心而進行研究，旨在探討神秘果的抗氧化力及解酒的可能性。首先萃取不同保存方式的各部位神秘果，以碘滴定法檢測其抗氧化力，我們發現神秘果的抗氧化力受到不同部位、溫度及保存方式影響，以葉片的抗氧化力為最高，而乾燥保存最能保留色素及抗氧化力。我們另以神秘果中含有的琥珀酸和檸檬酸進行解酒研究，在37℃下使琥珀酸過量時酒精減少百分比最高，而檸檬酸幾乎不與酒精反應。接著以Arduino自製酒精蒸氣檢測器測定不同保存及萃取方式的神秘果解酒情形，以水萃取的濃縮液能使酒精蒸氣濃度下降量較乙醇萃取的多，又以冷凍乾燥的果皮+果肉最佳。

本研究由布拉美古塔定理(Brahmagupta theory)的圓內接四邊形的布拉美古塔線，找出二種具有內切圓性質的新衍生四邊形，此特定條件下的圓內接四邊形，會呈現是等腰梯形結構。將特定條件下的圓內接四邊形推廣至特定圓內接五、六、七、八、……、等n邊形中，可發現在多組正交對角線條件下，這些特定圓內接n邊形間具有遞迴關係數量的內切圓，其半徑之間、各自的圓面積與原外接圓面積都有特殊的比例關係。上述衍生多邊形的頂點、內切圓圓心、原圓內接多邊形的對角線與其交點，這些元素間也具有多點共圓的性質。

本研究探討渦蟲爬行黏液應用功能。以化學及物理方式分析渦蟲爬行黏液黏性，確認其應用於仿生材料可能性，化學分析利用高濃度膠片及常見醣蛋白染色法PAS與過點酸硝酸銀染色，並以銀染分析做對照，發現渦蟲爬行黏液醣蛋白分子量為15~10 kDa及低於5 kDa部分。物理分析利用自製落球及斜坡實驗，發現渦蟲水溶性黏液黏度為2.7mm2/S，非水溶性黏液具黏滯性使鋼球於斜坡實驗中減速。再來分析渦蟲黏液抑制環境菌能力，探討其開發為抗菌塗料可能性，初步發現渦蟲爬行黏液中含有細菌，並使用無菌過濾渦蟲水溶性黏液進行抑制環境菌實驗，發現其對曝氣水中所收集到的4種革蘭氏陽性球菌產生抑制效果。未來將分析渦蟲黏液中醣蛋白種類及黏液抗菌機制。

在相同的熱源下，第一部分，以不同黑白管狀體排列方式，觀察黑、白管狀體表面的溫度震盪現象，當黑白交錯排列時，會出現溫度震盪效應，間接驗證物體的溫度與表面顏色無絕對的關係，而是取決於本身所吸收熱量的多寡。第二部分，當均溫箱內的濕度控制在 30 %，水氣的存在會影響黑白管狀體的溫度震盪效應。由實驗結果得知，溫度震盪效應會因黑白管狀體的排列方式有規則性的變化，當黑管狀體的數量增加，溫度差距會變小；黑白管狀體的排列方式也會影響溫度震盪現象出現的時間；在濕度環境下，因液態水的比熱大、溫度上升慢，導致黑管狀體因和水氣溫差較大，熱量會持續由黑管狀體傳遞至水氣，造成黑白管狀體在熱傳導過程中，溫度熱震盪現象消失。

繼去年搖蚊生態研究之後，發現紅蟲有頦畸形以及巢穴組成有塑膠微粒。為了探討塑膠微粒與頦畸型的關係，本研究調查南北五處不同溪流的生態環境，檢測各處紅蟲頦畸形比例與巢穴和紅蟲體內塑膠微粒的數量，發現紅蟲體內和巢穴中的塑膠微粒有相關性，頦畸形率與塑膠微粒數量也有相關性；接著針對同一水域不同樣區棲地採樣三處，調查其水質和底泥狀況，紅蟲體內塑膠微粒數量和頦畸形依舊有相關性。最後，採集陽明山成蟲回家產卵，人工養殖於溫泉、純水和排水溝三種水質中，發現即使不同水質，餵食塑膠微粒後，紅蟲頦畸型比例都有不等程度的增加。紅蟲常被廣泛作為水質汙染指標，利用本研究的觀測方法，也可以作為環境塑膠微粒監測的參考。

蜂巢中，蜂后與工蜂雖同為雌蜂，但牠們的壽命存在極大差距，前者可存活至三~五年，後者平均最大壽命則約為三十天，造成此差異的主要原因正是蜂王乳(Royal Jelly)的食用：蜂后終其一生不斷地攝取蜂王乳，但工蜂僅有在其幼蟲期的前面三日有攝取蜂王乳。工蜂在食用蜂王乳後，體內蛋白質在表現量及種類上便可觀察到明顯的差異。 本研究觀察蜂后(Queen)、餵食蜂王乳的工蜂(RJ；平均壽命約90~120天)、一般工蜂(Control)的體液及細胞全蛋白圖後，選擇大量存在、表現於蜂后(Queen)、餵食蜂王乳的工蜂(RJ)體內Hex70a蛋白作為研究對象；同樣攝取蜂王乳的工蜂(RJ)，經過RNAi操作抑制Hex70a基因表現的實驗組，其壽命較對照組是確實有減少的。

目前市面上已經有不少產品應用到自然語言處理 (natural language processing, NLP) 的技術，例如聲音或是圖像標註，但是關於圖像標註的研究大部分是針對英文，因此我們想要進行中文的圖像標註研究。在本研究中，我們嘗試建構神經網路，並使用Microsoft COCO: Common Objects in Context 數據集訓練模型，並試著調整模型以達到較好的圖像標註效果。使用深度學習神經網路作為翻譯流程的工具，並嘗試配合各種不同的網路架構。為了能達到從序列到序列 (seq2seq) 的效果，我們的網路使用了編碼器 - 解碼器 (encoder-decoder) 的結構，編碼器的部分使用CNN，解碼器的部分使用RNN，這樣能有效地傳達序列並有較多種神經網路組合方式。

● 研究動機：黃疸為常見肝臟疾病表徵，對於偏鄉缺乏醫療的環境，民眾與醫師需有方便的篩檢設備。 ● 研究目的：利用眼部照片以多元迴歸方程式、深度學習，建構眼白顏色與黃疸程度的預測模型。 ● 研究設備及器材：與中國醫藥大學合作，取得354張眼部照片與膽紅素值，利用Python撰寫程式進行人工智慧運算，及利用Excel 的迴歸工具進行多元迴歸方程式推導。 ● 研究過程：以程式擷取眼白像素，進行多元迴歸分析並推導出預測方程式，同時進行深度學習，計算預測率，並以APP成現。 ● 研究結果：多元迴歸分析得預測率約為45.5%~57.8%，深度學習則可高達88.9%~99%。 ● 結論：我們成功以深度學習根據眼部照片預測黃疸的嚴重程度。

本研究旨在探討影響尾鰭推進游動式(BCF)機械魚游速的因素。本研究是將市售仿生機械魚進行改良，從材質特性、形狀、面積、夾角、浮力、穩定度及浮心位置等因素著手，改變材質、尾鰭、浮球後，將機械魚放入自製環狀水道，測量機械魚在水道上繞一圈所需的時間，找出機械魚的最佳化配置。本研究總整了35隻機械魚、420筆實驗紀錄，結果顯示：薄PP板(3mm)材質、叉型夾角90°尾鰭、前面浮球向後1cm(浮心極靠近質心)且浮球材質為乒乓球的機械魚，游速最快，成功使機械魚繞環狀水道一圈所需的時間減少27.2%，大幅提升了機械魚的游速。本研究結果，也能在大體積的水道中重現，展示改進市售仿生機械魚運動表現的可能性，有助於提升人們對魚類游泳之仿生機構的認識。