探討濱刺麥果實的傳播，何者為最有利其遠播果實的原因。我們將實驗分為球體分析與環境分析。球體分析：先確定樣品的相關數據，然後用三種不同重量分佈的球體做為模型的模型分析，以及在同樣風力下不同大小的保麗龍球受力狀況，最後是透過解剖顯微鏡觀察濱刺麥果實長針上的倒刺。而環境分析方面，因為季節、季風都會影響野外環境植物的生長，所以我們便在其生長地做定時追蹤，例如沙丘坡度、植被疏密、果實數量、及該植物的生長習性等。結果發現濱刺麥質量集中的分布是其不秏材而傳播遠的優勢。

為了了解有關蛋白質在溶液中沉澱的現象，我們研究了這幾個因素對牛奶沉澱的影響：1.pH 值、2.不同鹽類溶液、3.不同牛奶濃度、4.奈米黏土存在時。發現牛奶本身是酸鹼，且大部分的蛋白質等電點在pH=5.9。同族離子，隨著電荷密度的上升，達等電點所需的離子濃度就越低。同行離子，尚須再考慮水合能的效應。對同離子而言，牛奶濃度越高，所需的離子濃度越低。但若牛奶濃度越高，沉澱與溶液的顏色非常不分明，故牛奶濃度不可太高。筆者所用的濃度是5%和10%的牛奶溶液。奈米級黏土與蛋白質的反應機構主要是經由離子吸附來達成凝集沉澱的目的,發現奈米黏土的電離子吸附效率比一般的離子要高出好幾百倍,只要10~30ppm 就可以達到凝集沉澱的效果。筆者以顯微鏡看奈米黏土作用的現象，證機構的正確性。展望將成果應用在工業膠體廢水處理。

本研究以一微力感測器來量測不同昆蟲振翅時所產生之最大垂直升力值。由於此升力與昆蟲之體重、翅膀展長與面積以及昆蟲之振翅頻率有關，本研究亦運用了因次分析的技巧並藉由昆蟲實驗所得到的數據，推導出統合昆蟲振翅升力與各個相關參數的一個尺度律。此關係式對於了解昆蟲飛行能力與設計微飛行器之飛行性能上具有重大的參考價值。

1.本校園遊會時，我們參加喝汽水比賽，賽後不斷地打嗝。對此狀況很好奇，因此引發想探討的動機。 2.由食鹽加入沙士中會使氣體逸出，因而想了解溶質與氣體溶解度之關係。 3.對於課本所介紹亨利定律的內容不是相當詳盡，想要更進一步的了解壓力與溶解之關係，並探討亨利定律常數 k ，及其變因。 4.屏東地區河水污染嚴重，時有所聞，因而想建立簡易，迅速的方法測量水質污染程度，進而使大眾能有憂患意識，提高環保概念。

本文籍由人工智慧理論中的模糊理論方法，設計出一套對DNA序列的分類方式，並做生物數值理論分析，再以雜交過後的拖鞋蘭當作樣本，進行生物試驗檢定。 在此我們以不同原生種的拖鞋蘭分別作為學習樣本，再以雜交之後的雜交種拖鞋蘭來檢視，是否我們的方法具有實際臨床實驗的正確性及價值，本方法主要以人工智慧中的模糊理論來進行，將所有胺基酸序列進行分類，在量化分析之前必須先將電泳儀分析出非ATCG的字元做前置處理，然後利用歐式距離，來對雜交種的胺基酸資料進行檢核，發現可以分辨出相互的親緣關係，驗證了有效提高植物DNA種屬鑑定分類的正確性。

一個又一個的煙圈從老爸的口中神奇般的出現，上升一段距離後，漸漸消失。令我好不羨慕！ 一個又一個的煙圈從老爸那破舊的機車排煙管中，冒出後消失。真讓人驚訝！ 由於好奇心的驅使，終想一探究竟，先前在南區科展中，就以煙圈的題目榮獲佳作。在評審教授的建議及參考文獻下，於是決定將流場作改變，由原來氣體改為液體。並旦將定性的描述改由定量的探討及控制各種控制變因。

利用自製的等臂天平進行各液體表面張力的測定，再使用固定大小的紙張浸泡在以測定之液體中，用強光、陰乾、晒乾、書本吸乾…，使液體蒸發，再使用複式顯微鏡利用焦距的變化，來測定固定長度單位中紙張的形變程度大小，並且比較表面張力與紙張形變程度的相關性。

由於社會上一氧化碳中毒事件層出不窮，激起我們對一氧化碳的強烈好奇心，於是我們希望能找出簡易的方法來測知生活週遭可能危害健康的高濃度一氧化碳，以預防中毒悲劇的一再重演。經過多次的實驗，從失敗中我們學習到許多寶貴的經驗。我們利用矽膠吸附硫酸鈀/鉬酸銨溶液製成「一氧化碳現形劑」，在不同一氧化碳濃度中可呈現出明顯的顏色變化，將它和標準濃度顏色對照後，可推估出一氧化碳濃度。終於，我們可以讓環境中的一氧化碳濃度顯示在我們試紙的顏色變化上，讓一氧化碳不再成為生活中的隱形殺手，因為它已經現形在我們的研究成果上了！

「史坦納樹 Steiner Trees」為尋找已知圖形最短路徑和的問題，對於路徑最短要求，即我們所要的『最佳化』。舉個例子，在城鎮規劃，無論造橋或馬路或捷運。系統能以最短距離連接各個鄉鎮，就能大量節省經費及通往的時間。另外，在一個電路板或 IC 晶片CPU 上，有許多電晶體或邏輯閘需用許多線路連接，如果將這些電晶體以一種規則排列，讓所連接的線路總和最短，這樣不僅能節省線路材料的成本，且能降低電阻所浪費的電能，也可提高電路板在執行工作的效率。本研究對史坦納樹的各種規律和性質作進一步的探討。

因要轉達消息至全班同學，而開始探討如何有效的將訊息傳達至每一位同學手中，利用圖論中樹的分析架構，轉化為實際的樹狀結構，並訂出最快的處理策略：整合+互補+傳達，找出在m個人中各自擁有一項不同的訊息，每一次對談人數為n個人，則最快讓此m個人擁有所有的訊息的次數為[m-n/n-1]+n+[m-n2/n-1]，其中m≥n2 ，並以此思維架構化簡更為精簡圖形架構模型。