第64屆--民國113年

本研究是以機械取代手工製作愛玉凍，以及開發自製食品質構儀的過程。起因於想製作衛生的愛玉凍改以機械製作並維持流程不沾手。為了比較愛玉品質研發自製檢驗食品質構儀。利用不同的攪拌刀具和機械方法製作愛玉，並與手工製作的愛玉品質進行比較。結果是調理機搭配鈦網刀頭，只需2分鐘，即可做成優良的愛玉。整體 流程快速衛生品質與手工愛玉不相上下自製質構儀經過改良，並與市售電子式質構儀比較驗證。在檢測同樣的愛玉時結果口感 數據接近、整體趨勢相符，具有相當的可信度。最後再以質構儀檢測其他性質的市售食品，同樣可以測得物理特性並分析出口感！證明它可以廣泛運用在其他食品上，完成新型手動質構儀開發。

本次研究從龍潭湖區域的蕨類植物調查開始，共計調查到四十八種蕨類植物。發現本區環湖區域多為接近70度以上陡坡，一般植物難以生長，但蕨類植物卻能在此生長良好，對水土保持有良好功能。 為了能更推廣蕨類植物之美，採取熱轉印方式進行印染，並以族群數量多、容易採集、葉片形狀大小適中等條件，選擇適合熱轉印印染蕨類植物27種，再以自製氯化鐵試劑來篩選含丹寧量高的蕨類植物16種進行熱轉印印染。 在熱轉印染中顯色鮮豔的沙皮蕨、半邊羽裂鳳尾蕨、細葉複葉耳蕨可提取植物染染液，染液能運用於植物染，但有機染液不易保存，加入含鋁、鈣等金屬化合物，可以產生色澱。而色澱乾燥後的色粉可運用在染色、繪畫顏料方面，用途多樣便於推廣。

本研究的目的在於探討Adversarial Voice Attack在對保護智慧財產權、抵抗自動翻譯的能力和預防智能設備危險，並以此進行大規模的應用。我們本次使用了常被用來做為翻譯系統的silero作為研究基礎和試驗對象，使得我們可以評估我們的對抗性樣本是否可以作為對抗自動翻譯的手段和它對模型的效果。利用FGSM(Fast Gradient Sign Method)方法生成對抗性noise來干擾模型對語音的辨識效果。我們的目標為透過解析模型label來製作能夠對模型進行有效攻擊的對抗性樣本，並以進化策略(Evolution Strategies)嘗試進行黑箱攻擊。 根據研究結果顯示在已知模型梯度的情況下可以做出噪聲極小的對抗性樣本。而我們在使用進化策略其中的協方差矩陣自適應進化策略(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy)進行黑箱攻擊也可以使得製作出來的對抗性樣本的噪聲難以被人體感知。

本研究探討滿江紅與念珠藻的共生關係以及環境因素對於兩者共生情形的影響。我們的實驗分成兩部分，第一部分分別以滿江紅與念珠藻為檢視對象，比較兩者在共生狀態或獨立生存的狀態下的差異；第二部分則改變環境中的氮濃度，並藉由觀察滿江紅的固氮活性和重量及念珠藻的數量和異型細胞比例。我們發現獨立念珠藻幾乎無法生存。無藻滿江紅的葉綠素a含量明顯高於共生下的滿江紅。在不同氮濃度培養下，滿江紅的固氮活性隨氮濃度上升而下降，重量變化量也隨之增加，但念珠藻的數量和異型細胞比例無明顯差異。以上結果顯示，改變共生關係後，滿江紅與念珠藻的生長狀況皆有所變化且環境氮濃度與滿江紅固氮活性呈負相關。

我們將探討dexlansoprazole的副作用，是否會調節AhR和GR的活性。AhR和GR是細胞質內受體，在被其配體活化後，移轉入細胞核中，AhR和GR作為轉錄因子 (transcription factor)，與芳香烴反應元件(arylhydrocarbon response element, AHRE) 和糖皮質激素受體反應元件 (glucocorticoid receptor response element, GRE) 結合。CYP1A1和FKBP5分別是受AhR和GR調控表現的基因。我們的研究顯示dexlansoprazole促進AhR和GR活性，從而分別促進CYP1A1和FKBP5的mRNA和蛋白質表現。此外，dexlansoprazole誘導AhR和GR移轉入細胞核。據此，我們的研究顯示dexlansoprazole是一種AhR和GR的促進劑。由於其活化AhR的效力低於內源性配體ITE，我們數據顯示dexlansoprazole抑制了ITE和人工合成的AhR 配體 (β-NF)誘導人類細胞中CYP1A1的表現，這顯示dexlansoprazole可能降低ITE作用於AhR的生理功能。

台中捷運發生吊臂掉落，造成傷亡慘重。我們查找文獻缺失，利用機器學習Google Teachable Machine和數學相似演算法，做出AI異物辨識系統，解決捷運無法主動偵測異物的問題。經文獻得知，列車煞車需167m，我們透過鏡頭變焦和倍率放大提高辨識距離。用Mediapipe Holistic和角度比值演算法解決距離辨識的問題，做出險阻手勢AI辨識系統，解決隨車員和月台保全無法溝通的問題。用MQTT傳輸技術，設計無線控制按鈕，經由ESP32和L298N控制列車啟閉，減少隨車員尋找鑰匙等流程，錯失救援時間。此外，我們建置的系統將軌道沿線辨識異物，上傳Google雲端試算表，供政府進行預防措施。

本研究從彭羅斯瓷磚出發，將飛鏢與風箏沿對稱軸切出角度分別為108˚、36˚、36˚及 36˚、72˚、72˚的等腰三角形，將兩者的短邊設為1分別定義為 A、B元件。拿數量不等的兩種元件拼成與原本元件相似的三角形得出所有腰邊長為𝑥+𝑦𝜑的相似A元件，以及所有腰邊長為𝑥+𝑦𝜑(𝑥≠𝑦+1)的相似B元件，都有辦法利用A、B元件拼貼出來，其中𝑥、𝑦為正整數。 本研究訂定「強制匹配費氏拼法」來拼貼相似A、B元件從而建構出非週期性鑲嵌彭羅斯瓷磚。使用的拼法為後一個圖形是前兩個圖形的組合，且過程中因需符合強制匹配弧線，在拼貼相似B元件時，需將前一個圖形翻轉後再經旋轉將兩個圖形組合。本研究找出拼湊結合時，產生飛鏢與風箏數量的規律推算出總數量的遞迴關係式。

鳥巢裡有n隻小喜鵲與1隻小斑鳩。小喜鵲分別編號1~n，小斑鳩編號0，這n+1隻小鳥圍成一圈，等待喜鵲媽媽的餵食。喜鵲媽媽餵食過程會遵守以下規則：當餵食完編號X的小鳥後，會順時針往下X個位置餵食下一隻，而餵食過程中若餵到小斑鳩，小斑鳩會將食物吃光。 本研究除了找出原題的三個答案外，並探討以下五個問題。 一、1隻小斑鳩和n隻小喜鵲按照0、1、2、3……順時針圍成一圈時，從哪一隻開始餵食，會讓最多的小喜鵲吃到食物？ 二、承一，吃最多份食物的小喜鵲，吃了幾份食物？ 三、重新安排小喜鵲的位置，使得每隻小喜鵲都能吃到食物。 四、承三，將小斑鳩的數量增加到m隻。 五、將研究結果運用於--值日生的安排、小組報告的順序……。

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！

2023年9月數學雜誌《Crux Mathematicorum》刊登有趣的三角形內心的幾何問題，我們先證明了原命題的長度性質，再創新刻劃出有趣的面積不變量。隨後將內心推廣到旁心、垂心與外心的建構，並且證明僅此四心的建構下才有長度與面積不變量。值得一提的是，除了前述的定量項目外，我們也發現四種建構下的三線共點之定性性質，同時刻劃四種建構的關聯性是漂亮的等角結構，這是本研究亮點。推廣到多邊形，我們發現本質的幾何結構為截線的角平分線性質（內心與旁心的結合），從而將此問題轉換成一般性問題，並給出了豐富的等長、等角、等面積之性質，以及連線多邊形恆為圓外切多邊形。