第63屆--民國112年

機器學習和精準醫療是目前醫學界的熱門話題。機器學習在醫療領域的應用越來越普及，可幫助臨床更快速及精準診斷疾病，並提供個人化治療方案。例如，通過訓練大量醫學影像數據，建立深度學習模型，可用於腫瘤的自動辨識與分類。通過醫療資料大數據分析，可以為臨床提供及時的疾病預測和預防建議。然而，如何讓臨床資料結合機器學習建立模型預測，是很重要的議題。本研究使用臺北醫學大學數據處蒐集衛生福利部雙和醫院的大腸直腸癌與大腸炎病患三年的臨床資料，結合機器學習進行模型的建立與預測。經處理數據的缺失值、特徵的排序與選取及向前特徵選取法來訓練與驗證模型，找出分辨大腸直腸癌和大腸炎的最佳檢驗項目組合及效能，以預測大腸直腸癌。

學生在生活中常常不知不覺地彎腰駝背，導致姿勢不良，造成肌肉以及骨骼受傷，通常在健康檢查照X光才有所發現，為時已晚。「挺立」系統設計的TM POSE在不同情況下平均準確度達80%以上；全身辨識部分準確度也達85%。此系統設定TM POSE當作第一層把關，若辨識後的信心度不足0.8，透過MQTT，啟動第二層全身辨識系統，最終的判讀結果透過語音朗讀的機制即時回饋給使用者，即時提醒身體何處「姿態不良」，可盡快調整站姿。「挺立」系統當作「不良姿態」檢測的把關先鋒，照顧所有師生，讓我們避免於脊椎病變引起的疾病，實屬不易。

本研究應用類神經網路識別繁星花草酸鈣結晶及其防禦功能，我們成功設計出能識別結晶的模型，準確率達 0.948，我們運用此模型計算後續實驗的結晶數量。實驗發現：在繁星花中，根的結晶密度最高。愈新、愈小的葉片，結晶密度愈高，推測這可能與植物的防禦功能與生長之間的權衡有關。同一片葉片中，結晶平均分布。同一天裡，夜晚結晶密度較高 。 當繁星花個體處於乾早的土壤中，結晶密度會降低。以多隻蝸牛啃食、蚜蟲吸食的方式，能夠在短期內7天內促使植物生成結晶；但受毒蛾幼蟲啃咬以及人為模擬天敵啃食的個體 ，葉片結晶密度則無明顯變化。動物的攝食傾向明顯偏好無結晶的葉片，支持結晶具有防禦功能，能達到威懾作用。

本研究從浮沉子這項玩具出發，藉由了解控制浮沉子升降的因素，探討如何製作浮沉子以使其可更省力操作。我們發現藉由增加浮沉子負重，可更容易控制其浮沉。 此外，我們根據波以耳定律改良浮沉子，設計出簡單但有效的壓力計，可測量寶特瓶內壓力。 以設計的壓力計測量寶特瓶耐壓程度，測試過的寶特瓶中，最高在壓力達8個大氣壓力左右時仍未破裂。 施予寶特瓶相同外力時，不同品牌寶特瓶內產生之壓力亦不同。根據本研究的分析推論是：某些寶特瓶可能因其特殊設計而較能將受壓處外力分散到周圍的瓶壁，因此可讓受力面積增大而減小瓶內壓力，這種寶特瓶在遭受局部劇烈撞擊時，可能可承受較大外力。

本研究由香蕉皮在檸檬酸溶液中微波萃取出果膠，希望此果膠可改善烘焙麵團性質，取代人工乳化劑。研究發現以微波萃取法可提高產率約至17.7％；此萃取物被證實具有果膠特質（乳化能力及凝膠特性）。應用在烘焙麵團時，具有調整麵團發酵速度的能力，可加速高糖酵母麵團的發酵速度，節省製作吐司的時間；但對低糖酵母麵團的影響則是延緩發酵速度，適合用在需要長時間發酵的麵團中；萃取物的乳化特性，可強化麵筋結構，使麵團延展性佳，有利保存氣體進而增加吐司體積，也可讓麵團在烘烤過程及吐司保存過程，水分流失較少。總結，添加香蕉皮萃取物可以得到燒減率小，老化速度慢的膨鬆吐司，以香蕉皮萃取出的果膠來取代麵包中的人工乳化劑是可行的。

本研究成功以不同化學方法自製磁性奈米粒子，並利用水熱法(Solvothermal)合成可見光光觸媒碘氧化鉍(Bi4O5I2)，再以不同比例複合出具磁性的光觸媒，藉由光降解結晶紫(Crystal Violet)染料實驗探討分解染料效率最佳之複合樣本，其最佳樣本為Bi4O5I2 -Fe3O4-90 %，反應速率常數達0.1118 h-1，並運用一系列儀器檢測其特性並探討其與光催化效率之關聯性。此外，針對觸媒在生活中的應用性探討，在生活不同水質、極端pH值或是高濃度之有機汙染物均仍保持良好的降解效率，並以Arduino開發板搭配各項組件模擬小型淨水場，以達到自動化降解有機汙染物。另外，利用自製紫外光照光裝置模擬捕捉CO2之光催化反應，並使用Arduino開發板之氣體偵測器確認生成化石燃料作為未來展望目標。

擴展顯微鏡技術是以高分子化學與物理化學原理放大生物樣品的體積，相對地提高光學顯微鏡解析度至奈米等級。目前所使用的方法，無法有效標定細胞膜、胞器膜與脂質，且採用受質專一性低的蛋白酶K，易導致螢光訊號流失。為改善上述缺點，本研究先用酪氨醯胺訊號放大技術增加螢光強度，再用受質專一性高的胰蛋白酶以減少螢光訊號流失。因新方法使用酪氨醯胺和胰蛋白酶，簡稱為TT-ExM。實驗結果顯示此方法可更清楚標定細胞内多種生物大分子，如蛋白質及脂質，也適用於DNA染色。利用共軛焦顯微鏡即可進行超高解析度觀察，含各種微細的胞器、脂膜、和脂球結構，及染色體與粒線體DNA。本研究論文已投稿專業期刊審查。

本研究以生物性材料取代傳統無機材料製作記憶體，期待解決電子廢棄物累積的問題。實驗選用鹿角菜膠作為記憶體絕緣層，透過溶液-凝膠法製備成生物性電阻式記憶體，並探討金屬銀離子的摻雜與否對於電性表現的影響。本研究發現，藉由銀離子參與燈絲組成，可使元件ON/OFFratio比提升為103，並降低記憶體的開關電壓與提升其可靠度等表現。我們亦透過線性擬合確知本研究製作之電阻式記憶體符合蕭特基輻射模型，判定元件組態切換行為屬於燈絲傳導的可能性。由於摻雜銀離子對於生物性記憶設備的電性表現有明顯提升，離子與天然材料的組合可望成為下個世代記憶存貯產品的有利競爭者，並為未來電子元件發展提供新的方向。

我們嘗試要設計一個能夠爬樓梯的機器人，在有一項比賽時，看到了有些人前腳像輪子一樣快速地爬上去。因此，我們這組就想要研究～怎樣讓我們的機器人爬得更快。研究結果發現： 一、前腳長度>樓梯的踢面高度高約1.5公分~3.5公分，機器人能順利爬樓梯。 二、前腳越長扭力小，前腳越短，扭力大。 三、前腳加寬轉軸為5公分，爬樓梯速率變快。 四、以桌球皮黏在抓夾上，爬樓梯速度最快。 五、同樣的齒輪比，前腳越長扭力越大，前腳越短，扭力愈小。 六、底座變寬，能減少機器人翻倒次數。 七、當踢面高度變為原來2倍時，爬樓梯速率降為為原1/2。 八、自行研發低重心機型爬樓梯速率最快，原先比賽齒輪盒改良機型速率最慢。 九、獲致爬樓梯機器人最佳結構。

網路上流傳一段影片，影片中的鴿子不用拍動翅膀就可以飛，「頻率」是造成這現象的主要原因，只要攝影機拍攝的影格率和某個東西週期性運動的頻率相似，就可看到類似時間暫停的現象，稱之為特定運動頻率。自然課學到弦的振動影響聲音的高低，但弦振動太快看不清楚，是否也可以用時間暫停的原理，來看清楚弦的振動？ 本實驗使用了micro-bit和紅外線感測器來測量圓盤的轉速，圓盤上的開孔可讓光線閃爍，光線照在金屬琴弦上，閃爍的頻率如果和弦振動的頻率一致，就能清楚的看到弦的振動波形。