第65屆--民國114年

本實驗為了探究在常壓、真空、負壓和高壓…等不同條件下對食物醃製效果的影響，以白蘿蔔為醃製對象，利用各種裝置改變氣壓進行一系列研究。 由實驗得知白蘿蔔的醃製效果為6塊紅磚和7塊紅磚高壓醃製＞負壓8cm-Hg＞負壓4cm-Hg＞真空＞常壓。高壓醃製相對於其他氣壓條件的表現為最佳，僅需6塊紅磚重壓在保鮮袋上即可。至於負壓醃製的效果隨著負壓值的增加，白蘿蔔醃製面積有增加趨勢。 本實驗的高壓醃製相對於負壓醃製所需要的技術門檻、費用皆較低，又可有效提升醃製效果，是不錯的醃製選擇。不建議購買「市售真空抽氣棒」，因功率小、吸力差，未如產品說明書上所說可使保鮮罐達真空狀態。如果對醃製效果沒有太過苛求，真空保鮮袋的醃製操作更為簡單方便。

本研究探討過剩綠蕉在食品加工中的應用。綠蕉富含抗性澱粉與膳食纖維，透過檢測不同因素對綠蕉澱粉抗性的影響，研發與製作最佳比例與配方的綠蕉珍珠。結果發現透過烘乾、磨粉等過程可開發適合食品加工的綠蕉粉。以烏龍綠蕉粉與太白粉3:7比例加入1%~3%橄欖油可顯著提升抗性，製作兼具口感與消費者接受度的綠蕉粉圓，經冷藏或冷凍保存其澱粉抗性增加，透過微波回溫較能維持粉圓的彈性、黏性與咀嚼性等口感。本研究比較綠蕉珍珠和市售珍珠粉圓的抗性、水活性、色差、物性等食品特性，不僅提出的綠蕉珍珠製作與保存技術，並提供產品營養標示供消費者參考。不僅能解決綠蕉過剩問題，還能為健康飲食提供新選擇。未來可開發綠蕉粄條、糕點等拓展市場價值。

本研究透過探討發現高齡化族群在肢體靈活度逐漸下降的問題，且在人們的生活中是不可或缺的需求就是「照護」，卻沒有非接觸式的工具能幫助到高齡化族群及協助照護者，如果將這樣工具放置在桌面、輪椅及病床，加上人臉追蹤鏡頭及人體工學的尺度，搭配自動調整符合每個人適合的角度並且隨時守護長者，因此我們設計出能隨時可以守護的「非接觸救星」。在研究中設計非接觸救星左右及仰角、人臉追蹤、LED燈光及外加功能等實驗，為最終設計之參考依據。透過研究之結果未來依照現階段科技及智能互連應用進行創意發想，並且時現在更多不同辨識下之情境進行守護及通知照護者，讓高齡化社會所面臨之問題可以得到更完善的解決。

本研究開發「智慧校園GO」網頁系統，平時提供校園三種策略導引(最短路徑/最低打擾/無障礙路線)功能，當遇上校園霸凌、學生群聚、火災、菸害、陌生訪客闖入監控等緊急事件，則啟動Level 0(最低)到Level 2(最高)的警報分級，通報相關人員、紀錄當下影像或數據，規劃「無障礙」或「最短路徑」進行即時處置。系統採響應式介面(模式切換、模糊搜尋)、地圖箭頭顯示，樓層動畫與實景照片呈現，支援自動起點及模擬定位。後端整合ESP32感測、YOLO 影像辨識，以Dijkstra演算規畫路徑。實測顯示，霸凌警示準確率95%、群聚辨識正確率92%，介面易用性取得4.1/5的分數，而「影像辨識偵測行為」功能取得4.7/5的高分肯定，展現智慧校園GO系統於即時警示與校園安全的實用價值。

健身房四處林立，健身為現代人所崇尚的活動，人們知道健身的益處，但須持之以恆才能享受，否則容易受到傷害。根據研究證實適當運動對身體的益處大於壞處。傳統啞鈴只是一種健身器材，但也是最佳器具之一，然而每次操作時使用者須自行計算次數，使遺漏次數、多算次數等問題層出不窮，容易造成使用者心理負擔和增加運動傷害的可能性。在作品中我們將啞鈴結合科技，使用時在啞鈴或手機設定次數，啞鈴即可幫助使用者計算次數，也能糾正使用者動作是否標準，當達到設定次數時，啞鈴會發出聲音提醒使用者。系統以ESP32為主控器，搭配6軸加速度感測器偵測慣性運動，介面設計有HMI、心率感測器及藍芽無線傳輸控制，再經由手機APP程式記錄操作者每次運動姿態。

本研究針對超市等室內空間中之逃生路線進行規劃，並利用Scratch建立模擬模型，結合曼哈頓距離與Dijkstra演算法進行最短路徑分析。研究旨在開發一套具效率的逃生路線規劃工具，以供空間設計與安全規劃參考。

本研究結合生成式AI與UAV技術，利用Google Colab雲端平台，自動檢測柔性鋪面裂縫並評估鋪面狀況指數 (PCI) 的可行性。團隊採用ResNet152預訓練模型進行遷移學習，並透過滑動窗口技術自動定位與分類裂縫。驗證結果顯示，模型在15張現場影像上的F1 Score達0.815，具備穩定且優異的辨識能力。 團隊基於內政部營建署《柔性鋪面損壞調查手冊》標準，開發程式自動計算PCI值並分級評估路況。研究證實，本系統可低成本、快速且準確地替代傳統目視檢測，提供道路維護的自動化評估工具。此外，研究亦展現生成式AI在程式開發中的輔助效益，為未來AI道路檢測技術奠定基礎。

在醫院到學校為新生進行體檢後，許多同學對檢查報告中的異常一無所知，紛紛向老師求助。然而，由於老師缺乏醫學背景，無法提供明確的解釋。這促使我們思考如何利用AI來幫助同學理解檢查異常項目。 最初，使用AI Agent-Coze創建了第一代機器人，但受限於AI算力，操作上限制很多。參加智慧物聯網創意應用競賽時，評審要求--花一年時間，換個方法再做一次。因此決定改用Python進行開發下一代機器人。Python不僅能處理和轉換數據，還能靈活實現各種邏輯操作。此外，以英文撰寫prompt，能有效減少翻譯成中文時的token消耗。 最終，成功開發了新版本的機器人。與Coze方案相比，新方法大幅降低了token使用量。根據保守估算，token消耗減少至原來的1/500，顯著提升了效率並達成實驗目標。

本實驗發現在加入了觀測仰角後只要測量得出觀測的時間的太陽形變，不限於夕陽，即可推算出影響光線折射率的大氣層厚度此為本研究的貢獻之一。實驗中拍攝大量不同的日期與時間的太陽形變照片，並將計算結果統計分析後，得知此推算方法是可被成功驗證的。實驗中制定了每個步驟的測量方法，經由拍攝太陽形變照片，查詢觀測仰角高度，並配合大氣折射的運用，即能代入公式來推算出影響折射率之大氣層厚度，此為本實驗的貢獻之二。

本研究旨在探討北極地區河口水體之自然對流現象，並解析其特殊羽流形態與形成機制。我們調配不同濃度的食鹽水模擬海水與河水進行實驗，使用壓克力水槽建置鹽水與淡水的對流環境，以模擬河海交界處河水與海水的交互作用情形。此外，利用注射筒與自製水槽模擬河水局部對流形成羽流(Plumes)之情形，並測定不同鹽水濃度的羽流之流速。實驗結果顯示，鹽水與水之密度差較小時(鹽水鹽度小於20 psu)，對流速度較慢且較易形成穩定蘑菇狀羽流；反之，鹽水與水之密度差較大時，對流速度較快，容易產生不穩定蘑菇狀羽流。