工程學

本研究以 zig-zag path 管道自製、設計聲子晶體，並結合空腔(cavity)形成類似電路學的 RLC 共振結構，透過 COMSOL 軟體模擬出其理論之特徵頻率，使空腔中心聲壓達到穩定的放大效果。利用無響室的環境進行實驗，藉由放大電路將聲壓轉為電訊號並以聲源頻率、裝置距離和空腔尺寸作為變因，發現我們自製的聲子晶體可成功將電壓放大約 2.6 倍。此種聲子晶體具有體積小、構造簡單、可擴充為多晶體結構等特性，在未來可結合壓電材料，將其製成兼具發電與降噪功能之環保裝置。

本研究旨在設計基於毫米波雷達的數位物理實驗系統，用於精確量化彈簧簡諧運動。傳統物理實驗易受肉眼觀察與手動測量的誤差影響，本系統利用24GHz毫米波雷達結合自製電路板，進行即時、無接觸的運動測量。透過設計電路板、撰寫韌體訊號轉換程式，並進行數位數據分析，成功開發了靈敏的毫米波雷達系統。我們利用彈簧簡諧運動實驗驗證了該系統，觀察不同質量砝碼對彈簧運動頻率的影響。實驗結果顯示，考慮彈簧質量後，測量數據與理論結果的均方根誤差從0.62Hz降低至0.35Hz，顯示出系統的高度精確性及穩定性。本研究成功解決了傳統實驗中的量測誤差問題，以毫米波雷達技術實現了精確觀測。開源設計有助於推廣至學校的物理實驗室，為學生提供先進的實驗工具與數據分析經驗。這展示了毫米波雷達在物理實驗中的應用潛力，並為未來教學實驗提供了高效、低成本的解決方案。

本研究以深度學習 RNN（Recurrent Neural Network）演算法中的 LSTM（Long Short Term memory）改善 PID，利用其時間序列的保留資料方法，預測 PID 參數值，使控制器得以精確且快速的調整非線性系統。此研究從 peak amplitude 及transient time，以及倒單擺振幅的圖表收斂情形等層面去做探討。當單擺質量大於下方 pendulum cart 的質量時，傳統的 PID 控制方法無法精準的調整系統，而LSTM 深度學習模型能夠產生較佳且較顯著的效果。且KP 數值在倒單擺系統中， 小於 1 無法收斂，KP 數值越小時，圖形越趨發散。此訓練之 LSTM 深度學習模型可以應用於非線性系統中，以增加其穩定性，並能夠更快速的為系統找到適合 的 PID 參數值。

本研究旨在開發一款能自動跟隨人的AI智慧運輸車，應用在 醫院、商場等環境，能減輕工作人員的負擔。本系統融合YOLOv8影像辨識技術和物聯網，使運輸車具備跟隨人體的能力。該系統通過物聯網，將車上攝影機接收的影像傳送至電腦，進行即時運算，不必在車上配備高階的微型電腦或GPU以降低成本。使用YOLOv8模型辨識人體與手勢，以arduino ESP32開發板作為主控單元控制減速馬達，使運輸車能自動跟隨人員。本研究不像傳統自動導引車（AGV），因為依賴固定路徑，而無法用在多變的場景，且不適合與人協同工作。將本系統應用於醫療院所或零售業商場等 ，經常出現 變障礙物的場所時，能與人員配合執行任務，例如當作病人的點滴架、輔助護理師工作的醫務車，以及賣場中協助工作人員上貨的籠車，能有效降低勞力負擔。

台灣現行的「毀農式種電」政策犧牲農地以增進太陽能發電，導致農業用地縮減、農民收入減少，能源需求與農業發展間產生衝突。我們參考日本成功的農電共生模式，提出一種可滑動的太陽能發電系統，利用Arduino控制太陽能板的開合，兼顧農地種植與發電效能。此系統結合植物光合作用原理，特別適合種植半日照作物或具有光合午休特性的植物。當植物進行光合午休時，太陽能板滑動展開以提高發電量；在強光高溫時段，太陽能板則可遮蔽陽光，避免植物葉片受損。此方案不僅能恢復「毀農式種電」土地的種植功能，也讓農民獲得穩定收入，實現農業與綠能發展的平衡。這套模型提供具體且可行的解決方案，期望在提升台灣總發電量的同時，達成淨零減碳目標，並促進農業的永續發展。

本研究使用柔性PET基板，並將Al2O3沉積於明膠上作為介電層，製作電阻式記憶體-Al/gelatin/ITO-PET元件（AGI柔性元件)，期望提升基板的可撓性，同時維持元件的基本運作模式。為檢測元件性能，本研究分別在平面及彎曲狀態下測量其電性。透過施加循環電壓於AGI元件，測繪其電流變化圖，並分析元件不同操作狀態下（平面、固定彎曲、動態彎曲）的電性穩定度。研究結果顯示，AGI柔性元件在每次循環間電流變化小，且在不同半徑的 動態彎曲測試中，電流－電壓（I－V）疊合圖的開關比均呈現穩定。綜上所述，AGI柔性元件在兩種彎曲狀態下能夠展現低切換電壓與穩定的開關性能，加上明膠的生物相容性和優異性能，表現出其在穿戴式記憶裝置的發展潛力。

本研究旨在開發一款能自動跟隨人的AI智慧運輸車，應用在 醫院、商場等環境，能減輕工作人員的負擔。本系統融合YOLOv8影像辨識技術和物聯網，使運輸車具備跟隨人體的能力。該系統通過物聯網，將車上攝影機接收的影像傳送至電腦，進行即時運算，不必在車上配備高階的微型電腦或GPU以降低成本。使用YOLOv8模型辨識人體與手勢，以arduino ESP32開發板作為主控單元控制減速馬達，使運輸車能自動跟隨人員。本研究不像傳統自動導引車（AGV），因為依賴固定路徑，而無法用在多變的場景，且不適合與人協同工作。將本系統應用於醫療院所或零售業商場等 ，經常出現 變障礙物的場所時，能與人員配合執行任務，例如當作病人的點滴架、輔助護理師工作的醫務車，以及賣場中協助工作人員上貨的籠車，能有效降低勞力負擔。

隨著大數據與人工智慧的發展，新藥的研發周期大幅縮短，模擬體內微環境的體外細胞培養平台能降低動物試驗成本，滿足快速提供新藥檢測資訊的需求。本實驗開發一種以膠原蛋白衍生物建構的支架型三維細胞培養平台，以貼近體內環境為目標。我們以甲基丙烯酸酐化明膠(Gelatin Methacryloyl, GelMA)的電紡絲奈米級纖維製作支架，藉由不同紫外光照時間，調整支架軟硬度，觀察 NIH3T3 培養於支架上的細胞形態變化。材料拉伸試驗顯示在照光3分鐘(光能量2.88焦耳) 和照光 25 分鐘(光能量 23.96 焦耳)條件下，分別可得到楊氏模量 293kPa 及 1035 kPa，能在硬度上近似人體血管和皮膚。

本研究以塑膠水管、雞卵細胞搭配不同液體黏度，建置出七種生理情境，並藉由蒐集卵黃形變狀態、速率、側截面積，建構紅血球在血管中流動表現的模型，希望能達到預測生理情境的效果。研究的最後，我們使用Python撰寫程式，協助自動追蹤卵黃的最大瞬時速率與當下的側截面積。本研究發現卵黃會因流動速率的變化產生相對形變避免破裂；當模擬正常微血管時含有0.03％酒精，流動速率會提高；當模擬緊張型微血管時含有0.5％酒精，流動速率較接近正常微血管。另外，模擬微血管中的卵黃若在流動時受到阻力，比表面積會增加，但在小動脈模擬中卻相反；在模擬緊張型微血管時，隨著管內液體黏度上升，卵黃出現最大瞬時速率的位置離心臟越遠。

隨著矽基電晶體逐漸微縮，其元件效能將接近其物理極限，二硫化鉬 (MoS2) 等二維材料藉著其獨特的特性（如寬的能隙、高電流開關比及優異的載子遷移率等），可作爲矽的替代材料用於未來的電子科技應用。本研究旨在製造MoS₂ 的場效電晶體並研究元件之低溫特性。我們成功利用機械剝離法製備並轉移二維 MoS2薄膜至二氧化矽/矽基板上，並且製造MoS₂ 場效電晶體，並量測其室溫(300 K)至極低溫(~ 4 K)的電流特性，元件在此溫度範圍中具有優異的特性，能有效地調控電流調控，表現出良好的下閘極控制能力，同時具有低次臨界擺幅及高電流開關比(~ 106)。在極低的溫度(4 K)下，該電晶體仍能保持良好的運作，顯示出MoS₂應用於低功耗且高元件效能的低溫電子元件的潛力。