第64屆--民國113年

本研究利用自行合成之聚合前驅物PEG-Br與THPMA(tetrahydropyranyl methacrylate)經由原子轉移自由基聚合(ATRP)合成兩親性的嵌段共聚物PEG-b-PTHPMA。將此二嵌段共聚物分別與藥物SC5005混合，在水溶液中透過自組裝形成包覆藥物的聚合物微胞。將微胞暴露於高能聚焦式超聲波(HIFU)，使其分解後釋出藥物。 我們利用1H-NMR、凝膠滲透色譜法(GPC)檢測，確認合成出的PEG-b-PTHPMA之結構與圖譜相符，測得平均分子量約為37710、聚合物分散性指數(PDI)為1.3。以動態光散射光譜(DLS)、掃描式電子顯微鏡(SEM)檢驗聚合物微胞的合成結果，觀測到微胞具球形外觀和80.80 nm的平均粒徑。進一步利用超音波震盪實驗前後的1H-NMR差異，觀察到震盪後相較原先譜線多出了嵌段共聚物水解的訊號，據此變化得知聚合物微胞結構在超音波震盪下遭破壞並成功釋出藥物。

本研究探討跳躍圈躍起與跳躍圈滑動的力學條件。首先以剛體力學理論導出平面與斜面上跳躍圈躍起的條件，我們使用雷射切割機自製圓環並以強力磁鐵當作加掛重物，在平面與斜面上進行實驗，手機錄製影片後使用Tracker進行分析，確定跳躍圈躍起的條件γ∙ac∙cosϕ>g與實驗數據吻合。此外在影片中發現跳躍圈在躍起前，會先從純滾動變為滑動，此一現象稱之為純滾動破壞，我們也以剛體力學理論導出了斜面上跳躍圈從純滾動變為滑動的條件，手機錄製影片後使用Tracker進行分析，確定實驗數據與理論公式相符。

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。

本研究將傳統板擦與板擦機進行結合，製作出能及時清理布面的吸塵板擦。我們的實驗測試了板擦各零件結構與材料的效果、自製吸塵板擦使用時空氣品質、板擦布上粉筆灰滯留量、噪音分貝數，而實驗結果證實自製吸塵板擦能夠有效地解決了使用傳統板擦時無法及時清理、粉塵飄散，傳統板擦機使用時噪音過大等問題。本研究不僅努力為師生創造出優質的教學環境，也使板擦能被及時清潔、提高了板擦的清潔效率以降低了粉塵在空中對師生的影響。未來我們希望能夠進一步優化，提高實用性、擦拭效率，並成功在校園中普及化。

這項研究針三角形狀吸管製成的簡易水泵進行探討。通過將三角形吸管浸入水中並繞垂直軸旋轉，水可以通過吸管流出。研究的目的是瞭解幾何形狀和其他相關參數對體積流率的影響。在理論模型中建構以旋轉座標系描述流體相對運動的方法。且考慮了外部力矩對控制體積的總和以及通過控制表面的角動量流動速率。在實驗中先以紅外線探測器連接至Arduino找出不同幾何條件產生抽水現象之邊界條件。再以可記錄數據之電子天平量測質量對時間關係，以得出不同幾何情形之體積流率。再以水滴之拋射距離得出最終速度，其中最終速度是指水流出吸管時的速度，以探討相關變因對其影響。數據分析中以Visual Studio Code和Python繪出擬合線與理論線進行比對，得出推導理論與實驗是相符合的。

本研究希望開發一套AI植物診療輔助系統。利用AI辨識植物生長曲線，適時補充所需營養。Micro:Bit監控生長環境，建立雲端資料庫。實驗發現： 一、使用過濾海綿、光照9小時、營養液濃度控制在pH值5.5到6.5、EC值（導電度）800至2000μs／cm的「植物生長環境」比「一般種植」的空心菜平均高度增加7.88公分，莖也更粗壯。 二、當植株出現病徵，如缺氮的葉面黃化，再以「AI植物診療輔助系統」種植，新葉能逐漸回復健康狀態。 本研究不僅幫助家庭簡易取得新鮮蔬菜，若推廣在科技農業，能有效減少人力成本，增加作物生長效能，邁向SDGs目標2消除營養不良與永續農業的美好願景。

太陽能發電的日益興盛伴隨著逐漸嚴重的空氣汙染，於是我們好奇空氣汙染對太陽能發電的影響，以及尋找改善方法。 首先，我們將學校太陽能板發電功率資料，與學校附近空氣汙染、日照強度比對，發現空汙對太陽能發電有負面影響。我們隨後設計模型模擬煙霧顆粒對光強度及太陽能板產電效率的影響，發現一些有趣的關係。 接著，我們在觀察硝糖反應煙霧通過對太陽能發電的影響後，使用兩端開口大小不一的寶特瓶，基於流體流動的質量守恆連續方程，使空氣中懸浮微粒加速通過太陽能板表面，發現其對太陽能發電有正面助益。我們同時設計了花朵形裝置，通過減少太陽能板上沉積物，成功增加太陽能發電效益。

本篇科展為探討膝型渦蛛Zosis geniculata的習性及其隱帶性質與功能。我們發現膝型渦蛛偏好在黑暗環境織網，並在習性調查中，發現它會在夜間拆網、織網，清晨重新織隱帶，因此我們認為其屬全日型蜘蛛。主要獵物為鞘翅目、鱗翅目及雙翅目中的小型昆蟲。 我們將隱帶的形狀分為螺旋型、直線型、圓盤狀、薄膜狀四種，不符上述分類的則歸為不規則型。此外，發現隱帶絲線分佈方式可分成兩種：平均散佈型及簇型。我們還發現隱帶絲線具有顏色，最常出現藍、綠、粉紅等色澤。透過實驗，我們證明了即使在同樣的環境條件下，膝型渦蛛仍會織出不同形狀的隱帶；而成長階段不會影響其隱帶的形狀及顏色；織隱帶的能力也不受遺傳限制。

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！

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。