近年來台灣西南部地震頻繁，本研究即探討台灣西南部地震活動，除了驗證該區地震芮氏規模與頻率符合古騰堡-芮克特定律(Gutenberg-Ritcher Law)，也探討定律中b值變化與大地震之關聯。研究對象以台灣西南部區域內1973.01.01~2025.01.31之地震數據，採用最大概似法及粒子濾波器(Particle Filter) 處理時間序列，計算各區b值，並推估各區芮氏規模(𝑀𝐿) > 4.5之地震發生機率(P值)，結合斷層分布與地質特性，分析地震風險。結果顯示，大規模地震前b值呈下降趨勢，震後則逐步回升，顯示b值變化趨勢與樣態具有作為地震前兆的參考價值；透過b值計算出的芮氏規模(𝑀𝐿) > 4.5之地震發生機率，亦可捕捉地震活動趨勢。本研究發現b值及其所計算的P值可作為短期地震風險指標，未來可進一步應用於地震預警與防災評估。

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。

本研究旨在設計一套中長程列車可使用的磁浮系統。目前，成功的磁浮列車無線供電系統都是於大範圍內進行供電，這會導致許多電力的浪費，縮小範圍必須要感測是否需要供電，目前能做到的，主要是手機的無線充電器。然而，其從接觸負載到真正開始供電，過程大約需要1.2秒。所以本次實驗的首要目標就是製作一套能在5ms內進行供電的距離感應式供電系統。 中長程列車多數包含不同車種，而這些車種的行駛速度各不相同，導致列車需要在過彎時調整不同的傾斜角度，以確保乘客受到最小的離心力影響。因此，本研究的第二個目標是製作一套能自主傾斜的磁浮系統，並設計一款App，使我們能透過Esp32調整列車四角的磁力，進而控制傾斜。

我們為了解若將手機解鎖的九宮格圖形改成圓形圖形是否會有更多不一樣的解法且更不容易被破解，於是，我們先在圓形圓周上標示若干個點，取任一點作為起點，再經過其他不重複的二點、三點、四點……形成一條連續線段所組成的圖形，這裡簡稱圓形一筆畫圖形，探討此類圖形的種類與路徑。我們除了利用圖示法詳列外，還利用樹狀法、列舉法佐證，除此之外，我們也從文獻中發現部分樹狀法，跟我們的研究似乎同出一轍，最後依據尋找規律歸納通式，並比較傳統九宮格一筆畫圖形與圓形一筆畫圖形在解鎖上的優缺點。

本實驗旨在測試氣溶膠噴霧產品使用時推進劑之噴出量，以了解日常使用此類產品時推進劑之暴露量是否對人體、環境造成影響。研究對象為五種市售氣溶膠噴霧商品，包括洗面乳、髮妝造型噴霧以及刮鬍泡。本實驗採用內容分析研究法，以FTIR測量測試腔內推進劑種類及濃度，用以推估浴室空間濃度、模擬使用時人體呼吸暴露量、以及污水系統中的累積量。分析方法包括FTIR紅外光譜分析、T-test量化分析。結果顯示，測試商品中推進劑的種類為丙烷、丁烷、異丁烷，部分丁烷使用時濃度高於立即致危濃度(IDLH)，表示可能對人體有危害，使用後推進劑隨殘餘泡沫流佈污水系統，亦可能對城市安全及環境造成影響，因此，建議應制定完善的規範，以確保使用者的安全和環境的永續性。

本研究是透過2個月的校園實際調查，來探究校園各地點的微氣候，以及風對校園各地點微氣候的影響，並分析影響各地點微氣候的因素，最後找出校園內最舒適的地點。研究結果發現： 1.建築物包圍的地區溫度較低；日照長、風速低的地點則溫度較高。 2.離建築物遠，風速較強。 3.建築物包圍的地區濕度較高，操場上風速高則濕度低，有植物的地點相對濕度較高，但是有日照的地點 反而會降低相對濕度。 4.風速高的時候，校園內各地點的溫度都會稍微上升，濕度會降低。 5.溫度越高，體感溫度越高；風速越高，體感溫度越低；環境不同會調節濕度，間接影響體感溫度。 6.有建築物或樹木的地方，都是體感溫度較舒適的地點。

棉花糖、軟糖等食品通常使用動物的明膠，不適合素食者食用。植物性原料的開發因此成為了一個重要的研究領域。本研究將探究植物性原料取代明膠的可行性，並進行延伸性的食品加工應用。 棉花糖是利用明膠與打發蛋白製作而成，我們利用多醣類膠體與果醬做為凝膠劑，研究其取代明膠的效果，並以豆類蛋白進行打發，做出純素棉花糖。實驗結果顯示，植物凝膠劑能夠有效替代明膠，能產生凝結性；而豆類蛋白能成功打發讓棉花糖有彈性，這些植物性原料除了能生成質地良好的棉花糖，也能取代雞蛋成功烘培出素食蛋糕。 本研究的結果為食品行業提供了創新方案，更滿足消費者對健康和環境友好的食品選擇日益增長的需求。

想做出又大又通透的銨明礬結晶，在濃度上可以選擇15g/100ml，因為濃度太高會凝聚在一塊，顏色不透明；濃度太低則無法形成結晶。 冷卻速度太快，結晶體積會變小；而冷卻速度太慢，會造成結晶偏白且體積也變小。所以使用保溫袋做適度保溫是不錯的選擇。 另外減緩蒸發(結晶量少、尺寸小)、使用蒸餾水(各方面與自來水差異不大)、重複養晶(體積增加、但透明度減少)以及流動(量多但細碎)等變因影響都不是很正面。 適度添加硼酸、稀硫酸及溶解溫度降低可以提升透明度；而氯化鈉與硼酸(溶解溫度60℃)的添加則會提升結晶的尺寸。最重要的是總量增加(濃度不變)的方式不僅可以讓結晶的尺寸、數量皆增加，而透明度也很高，是體積增加但 透明度不減的關鍵！

隨著高齡化社會來臨，長者夜間跌倒事故頻傳，居家安全成為急需解決的問題。本研究提出一套以深度學習與影像處理技術為核心的智慧監測系統，重點為夜間跌倒事件的即時辨識與預警。系統運用OpenCV進行影像增強，改善夜間低光環境下的影像品質，再以深度學習模型Ultralytics YOLO11進行精準的跌倒偵測，達成即時通報與警示。此外，整合臥床偵測、夜間燈條引導與浴室進出監控，提供全方位居家安全防護。所有檢測數據即時記錄至Web Server（HTML、JavaScript、CSS、Flask、MySQL架構），供遠端監控與數據分析。經實驗證明，本系統能準確辨識夜間跌倒事件，有效減少長者夜間意外事故發生，對高齡社會居家安全具重要貢獻。