第一名

本研究以實作字體風格轉換的生成對抗網路模型為動機，將Conditional GAN當作模型的基礎，探討pix2pix模型及其他研究的一些方法對模型會產生甚麼影響，以得出能最優化預測成效的深度學習模型。 首先進行的是前處理的步驟，將字體的truetype檔案轉換成模型輸入的jpeg檔，再以生成器（Generator）和判別器（Discriminator）建立Condional GAN的基礎模型，然後探討加入U-Net、Category Embedding等方法，以及訓練資料集大小對模型造成的影響，最後實作整合的pix2pix模型和CycleGAN模型進行比較。 經過實驗後發現，U-Net和Category Embedding都對模型的預測成果有所幫助，而使用越多字體進行訓練會有越好的成效。另外，對相似的字體而言，CycleGAN的效果較好，而對兩種風格差異較大的字體則需用Category Embedding的方式，融入更多字體進行訓練以達到更好的成效。

想做一隻力量最大的萬獸之王。

愛漂亮的媽媽，從菜市場上買了一支口紅，瞧它綠綠的顏色，想必塗在嘴巴上一定像巫婆一樣嚇人吧！說也奇怪，當媽媽把口紅擦上後，顏色就變成漂亮的紅色了，我把它擦在手臂上，顏色也變紅了；原來這就是「變色口紅」，我好想知道「變色口紅」中到底有什麼秘密，於是便邀了同學一起動手研究。

老師上自然課對我們說：觀測天氣，把觀測結果紀錄下來，如果能繼續不斷，並把紀錄好好的保存起來，我們就會發現許多有規則的天氣變化，久而久之也可預側未來的天氣變化。歷史上孔明借東風就是一最好的前證。又氣壓、溫度、風向 …… 等也和天氣的變化有相當的關係……。」當時我心裹暗想，如價如此，我當叮成為再世孔明，因此引起我紀錄研究氣象的興趣，並竭力有恆的去做。」

據報載台灣特產一茶葉中含有多缺維生素 C，政府鼓勵國人多飲茶，少喝咖啡，以增進身體健康，且可減少外匯，增加國家收入，囚此開始研究合灣所產各種茶業及水果中所含維生素 C 量之測定及破 壞因素。

中秋節晚上，媽媽切柚子，剝下來的皮像頂皮帽子。我就拿來當帽子戴，過了一會兒，拿下來時，哥哥剛好從我身邊走過，問我：「你今天的頭髮好香哦！居然沒有汗臭味，看來戴個柚子帽，還能除臭哦！」我問哥哥：「是真的嗎？怎麼那麼奇妙呢？為什麼柚子皮能除臭呀？」哥哥便提醒我說：「上自然課時，可以提出討論啊！」於是上自然課時，我便提出這個問題，經過全班熱烈討論後，老師建議我們在＜做中學＞中做更進一步的探索觀察。

本研究探討有效清洗蔬菜上農藥殘留量的方法，文獻中檢測農藥的方法有『生物法』、『化學法』及『生化法』三種，前兩種方法對我們來說都有不方便的地方，故選擇快速又能檢測出市面上大多數農藥殘留量的『生化法』。但『生化法』需配合昂貴的分光比色儀，因此我們利用計算機上的太陽能光電池、LED、三用電表及保特瓶，成功地設計出一台能『量化』水溶液顏色差異的裝置，我們稱它為『光電池比色儀』。利用『光電池比色儀』檢測樣品1 分鐘，測出的數值我們稱它為V_Lux(Volt Illumination )，當DV_Lux 越小，抑制率越大，表示農藥殘留量越多；反之，越少。最後比較多種清洗小白菜的方法，結果發現『用流動的清水洗3 分鐘』效果最好，破除了多數主婦的迷思。

作者在小時候曾讀過童話「阿里巴巴與四十大盜」，故事中有一段說到強盜們自外回來，走到岩石面前，他們的首領喊了一句口訣：「開門，芝麻！」岩石的門竟自動打開了。我心想，這不是最好的「鑰匙嗎？既不用鑰匙，也不用對號。

上一次，我和媽媽一起參觀科學園遊會看到了一張魔術卡，這張魔術卡和我們以前玩的魔術卡不同，但是仔細一看，發現它只是把1、2、3、4、和5、6、7、8換過而已。我想，難道魔術卡只能依照舊的魔術卡稍做變化，而沒有其他的變化嗎?所以我就約了一些同學，一起來研究這個問題。

我們發現味噌湯靜置時會呈現特殊的圖形，經研究發現可能與熱對流有關，便針對與其形成之圖案展開研究。我們的研究主要在探討各種環境上的變因(例如：流體的「濃度」、「厚度」與「溫度」)對對流胞的形狀、大小與溫度分布的影響。此外，我們也針對「不同溫度之液體混合」，以及「外加不同溫度之固體」對對流胞形成的影響。之後，我們改變液體的「黏滯性」，將實驗流體換成的組合，分析討論其對流胞與矽油所產生的對流胞之間的差異。希望能對「對流胞」的形成有進一步的認識，以便將來從事相關研究（如大氣、地球地函的活動等）時能有更深入的了解。