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在臺灣手語辨識，先前研究所使用的監督式學習需要大量標記樣本而限制可辨識詞彙量。為此，本研究借鑒自然語言處理領域中BERT的遮罩想法，將未標記手語影片隨機遮蓋部分幀數，並讓模型學習預測被遮蓋的幀數以學習臺灣手語的特徵，並透過遷移學習來訓練辨識模型，此作法可克服現有臺灣手語資料缺少的問題。經過實驗，本研究訓練之詞彙辨識模型達成了242個單字量，92%的準確率。 此外，先前研究皆未在手語句子翻譯上有成果。因此本研究基於以上模型，設計手語翻譯的系統，整個系統在100個句子的翻譯表現達到83%的準確率，證明自監督學習的方式在手語辨識、翻譯上是有效的。並展現出樣本需求少與辨識詞彙量可輕易擴大的潛力。

新聞報導「矽光子」是台灣未來重點產業，經老師解釋，我們學習到「矽光子」是將電信號轉成光信號在波導上傳輸。光可看是一種波動現象，我們嘗試能否從水波來了解波導原理？在實驗自製水槽中，針對小振幅淺水波的水波導現象與實驗變因進行探討。經多次測試：水波經過單通道傳播一段距離後，水波振幅在約30cm後衰減，而波導上傳播的水波可延波導傳遞更遠距離(>60cm)。 進一步以水深、頻率、壓克力條高度為變因實驗。結果顯示，須同時滿足波速比≦0.65以及起振水波半波長接近波導寬度才能實現水波導現象。 在異型波導實驗中，證明水波導有缺陷時，水波依然可以維持波形在水波導上傳遞。故展示利用小振幅淺水波在水波導上的傳輸，可以學習到矽光波導的傳輸行為。

本研究目標在建構可以識譜及吹奏中國笛的吹笛機器人。中國笛演奏必須協調吹法及指法；藉由控制吹氣流速、吹嘴角度及六指按壓音孔的變化來控制音高以完美地吹奏樂曲，是一項複雜的演奏技術。機器人以模擬吹笛口型的吹嘴，搭配兩個風箱往復送氣到一個壓力調節風箱送氣，以微控制板控制六個機械手指來蓋放完成演奏，為在音尾可確實止氣，設計一個風門，利用風門開闔也可模仿吐音技巧讓笛聲明確發音。辨識樂譜方面收集樂譜樣本，樣本分成譜線、音符、節奏三套，透過多任務學習MTL的深度學習架構進行訓練，建構可以辨識五線四間及二、四、八分音符的樂譜辨識模型。經測試若樂譜在符合音域範圍內，可以完整的辨識，轉換成音符資料傳送給吹笛機器人吹奏。

台灣位於環太平洋地震帶上，全世界每年平均有超過90%的地震都在這裡發生。也因此，台灣常常遭到地震的波及與危害，這激起了我們對地震與防震方式的好奇心。因此，我們開始了一連串的研究，經過大量實驗研究之後，我們發現：對房屋會造成最大影響的是梁柱的粗細以及房屋的面積；對一般房屋最有效防震的方式為阻尼減震。

將線蟲世代短、生物量大、分布廣泛以及多樣化的功能等優勢，用於監測並調節土壤服務與食物網功能。其中拭鏡紙搭配柏門式漏斗分離土壤線蟲的效果最佳，並建立新型線蟲土壤食物網監測模式，改善過去無法觀察土壤食物網組成問題。藉由文獻數據分析與自行採樣結果，發現線蟲功能群因土壤肥力或擾動改變，且c-p1與c-p2功能群線蟲的占比間高度負相關(-0.6>R>-1)，可深入探討各功能群間的交互作用，但成熟指數過高(MI=3.17)可能影響新模式分析。此外，初步探討將線蟲接種至土壤中，調節土壤養分與土壤食物網組成，期待未來能夠透過更長時間實驗觀察，提升線蟲對各種土壤食物網最佳的功能性調節模式，為土壤的永續發展做出更具體的貢獻。

本研究以Marquis試劑修飾碳化韭菜籽萃取物微胞，成功合成出新型的碳點微胞M-CLSEMs，其表面有豐富的官能基，在修飾磺酸根後於水中的分散性與穩定性佳，並有激發波長相關光致放光之特性相似碳點。M-CLSEMs有效回收多種重金屬離子，對於鎳、鉛、鐵、鉻與金離子有將近100%的極高回收率；銀、鈷、銅、鋅、鋁與鈀離子也有70%以上的回收率。M-CLSEMs可作為還原劑與穩定劑，透過快速、綠色合成的方式製備出水相及有機相的金和鈀奈米粒子，並成功進行4-硝基苯酚的催化還原反應。未來將可嘗試利用M-CLSEMs合成出不同的金屬奈米粒子，運用於有機金屬催化、汙染物的降解、抑菌、癌症治療等方面。

本研究透過JY61P六軸加速度陀螺儀與ESP-32S控制板，製作出球形水流流場監測模組。先以沙崙海水浴場的海岸立體模型進行實驗，藉由Unity 3D軟體與C#程式編寫繪製出路徑圖，擬合出研究水域的水流狀況。由實驗得知沙崙海水浴場海岸立體模型的鳥喙處水流會朝岸邊繞行；而海岸線中間與南側岬角的水流皆沿著海岸線向鳥喙處移動，與參考文獻之研究結果吻合，確認本研究所設計的簡易水流流場監測模組可行性與準確性。 由本研究建立出的水流流場監測模組系統，在青山瀑布水流流場監測實驗中發現在瀑布水潭中，不同的深度會有不同的水流差異產生；且在不同位置可能會有斷層式的地形高低變化，因此在未知水域活動時，應注意水域環境狀況以確保自身安全。