本研究主要利用最大概似法及動態規劃演算法來嘗試縮短生醫領域在疫苗研發的時程。透過序列比較的計算方式加速找出病毒序列具有專一性的有效區段。使科學家可以減少盲目測試的實驗。我們期望找出經過電泳之後，可以判斷具有可製造疫苗的最佳生物序列區段。藉由已知流感病毒的基因序列來分析現有流感病毒的演化親緣關係。嘗試由已知流感病毒疫苗來設計未知的流感病毒疫苗之建議(結果如下圖)。

快門，捕捉最原始的感動；科技，創造最完美的呈現。當攝影遇上科學，成就了本研究的主題──高階電腦數位影像之研發。在我的研究過程中困難重重，從外景攝影、後製研究、影像創作到本研究撰寫完工，一切由我個人獨力進行，經歷了多次失敗，仍堅持的完成這重大的研究突破。 相信多數人會使用相機，但是對數位攝影這領域卻不甚了解，更別談藝術與科學的結合。因此希望本科展研究將會成為未來科技數位電腦的主軸，強調科技、即時、便利、環保、生活及教育的科學推廣，以實用並超越新世紀的數位領域，讓所有電腦愛好者，都可以輕鬆的應用此高階的數位暗房後製。讓電腦科技不只是零與一的組合，而是心靈與世界的互動！ ;Camera shutter captures the most original affection; technology creates the most perfect display. High-level digital image—when photography meets technology—is the theme of this research. However, in the process of the research, I have encountered many problems—from outdoor scene shot, production research, image creation to report writing—I did them individually and had undergone many failures, but I still insisted on finishing this big research breakthrough. I believe that many people can use the camera, but didn’t understand anything about the field of digital photography, let alone the combination of art and technology. I hope this technology development research would become the main perch of digital technology in the future—emphasizing technology ,instantaneous,convenience,environmentalprotection, livelihood, and popularize technology education—to use and go beyond the new age of digital field and to make computer lovers apply high-level darkroom production easily. Making computer technology not just combinations of zeros and ones, but the interaction between life and the world.

利用電腦瀏覽圖形式資訊的時候，常受到螢幕空間大小的限制，沒有辦法在顯示圖形整體結構的同時也顯示細節部分。超廣角鏡頭是一種短焦距、大視角的相機鏡頭，鏡頭成像的時候，會有中間部分放大而周邊部分縮小的情形，藉由這個特性，我們發展出了一種新的圖形導覽介面，在瀏覽圖形式資訊的時候，有個圓形區域，該區域可隨著使用者的意願而自由移動，而區域內的圖形是以模擬超廣角鏡頭成像的方式呈現，且能夠與圓形區域外的圖形做銜接，如此，在瀏覽圖形式資訊的時候，除能夠顯示整體的結構外，也可以不開啟新視窗及無遮蔽的方式，即時地將想要觀察的部分做局部放大以展現細節。

本研究提出一可用於機器人空間探勘與辨識的仿生機器學習系統。本系統模仿生物大腦的層級性結構，各層級間透過雙向連結進行搜尋辨識與提示，並記憶空間中的感官、場景和位置資訊，分別由以下部分構成： 1. 感官細胞：辨識特定感官輸入類別。 2. 場景基模細胞：組合具方向性的感官細胞數據。 3. 網格細胞：接收移動數據的內在座標系統。 4. 位置細胞：整合感官數據與空間數據、建立拓樸空間認知地圖。 經模擬實驗證明，本系統能在第一次探勘時建立空間認知地圖，並於再次造訪時成功匹配位置細胞進行定位。本系統有異地探勘、在複雜空間中進行路徑與任務規劃等廣泛應用。

本研究提出一個新的超通用、每邊w個端點的四邊形水分子形交換方塊(Water-Molecule-Shaped Switch Block; WMSB)架構，以應用在FPGA之多點連線（multipoint interconnection）和諸多交換網路的設計上。超通用交換方塊(HUSB)的領域中，Fan[2]提出當前唯一一個(4, w)-HUSB，但Fan’s (4, w)-HUSB所需的開關個數大約是6.3w個開關，在接下來的篇幅之中，我們將證明(4, w)-WMSB是只需6w個開關的HUSB；此外，我們還證明沒有(4, w)-HUSB可以使用小於6w個開關。本研究中還使用VPR（一種CAD）及其內建的大量標準線路以證明(4, w)-WMSB不僅是理論上最佳的亦是實用性佳的交換方塊。鑑此，(4, w)-WMSB開關效率高(switch-efficiency)的設計十分適用於其他的交換網路設計，如公共電話網路(Public Switched Telephone Network)。

我們每天的生活都離不開手機、電腦、電視等產品，因此藍光對眼睛造成的影響是所有人都會遇到的問題。本計劃希望能利用人眼對於不同顏色的敏感度，在人眼感知範圍內減少螢幕的藍光強度，以降低電子產品對眼睛帶來的負擔及傷害，同時維持螢幕畫面的正常顯色。市面上現有的方法除了成本較高，也都會使螢幕畫面變得昏暗; 若為了維持顯色的自然，則成效便會受到限制。本專題根據人眼對於色度的最小可覺差，參考基於麥克亞當橢圓的顏色差異計算方式，分別算出不同色彩空間上看起來相同的顏色關係表，並將螢幕上的顏色換為色差無法察覺且藍色強度較低的顏色，最後以手持式光譜儀量測螢幕輸 出的藍光強度驗證成效。與現行市面上的抗藍光方法相比，除了成本大幅降低以外，也能維持顯示器的正常顯色。未來希望能推廣至所有 LED 螢幕電子產品，並為色盲色弱患者設計不同色度感知能力的最佳調整方式。

EmerApp+ is software designed for intelligent devices as a personal security database manager. In case of emergencies, it is an application which integrates location, tracking, and communication tools. It is triangulated between a database to a communication server as well as a second which is NASA server that offers climate and seismic information for Mexico. This application has two sources of communication, SMS messages and a newly created social network. In case of natural disasters, an extension for drones has been developed for this application, enabling rescue teams to delimit the land boundary where the disaster struck. In order to speed up the search and rescue operations a triangulation of network-drone- smartphone is completed.

以製作適合高中生的英文篇章難易度自動分級為初衷，本研究採高中英文課文為語料，針對「如何分級」，意即從文章萃取哪些特徵、利用何工具或語料協助萃取特徵、以何工具分級等因素，進行研究與實驗，並建立一套新方法。首先進行前處理，再嘗試以單字、句型的數量或比例、句長、音節長、整合以上分析等各式特徵，支持向量機(Support Vector Machines)、隨機森林分類器(Random Forest Classifier)、決策樹分類器(Decision Tree Classifier)、卷積神經網路句分類器(Convolutional Neural Networks for Sentence Classification)等工具，進行將篇章分為高中一、二、三年級等三個難易度等級的測試，建立自動分級模型。最後製作成可供大眾使用的自動分級網頁。各項測試之中，最佳分類效能為整合各項特徵時得到的分類正確率65.04%，經模擬得知，此效能較過去研究，已有所提升。

CNC machines use vector graphics or vector image programs that take time and effort on hobbyists. Therefore, it is important to provide accurate techniques for converting ordinary images available on the Internet or can be designed with easy programs. In order to have precise drill paths read by CNC machines directly and produce a product that does not contain rattles at the edges. This depends on the accuracy of processing the extracted paths. The development of algorithms has been completed Transforms Pixel image into Paths with XYZ extension, which is used to drill material and cut it through CNC machines. And the algorithms are based on transfer images with low quality. And Its Advantage that it can create high Paths with as few points as possible. The program can convert the pixel image into paths, and then converted into g-code, and use it in CNC machines directly.

量子計算的效率相較傳統計算有指數級成長。然而此領域中多數研究皆專注於量子計算的性質本身，鮮少討論如何將傳統環境中的既有資訊轉換至量子環境下。一旦量子電腦實現，受量子效應限制，傳統資料多半不能相容於量子環境中。因此，本研究的目的是發想出一種系統性的演算法以確實跨越量子資訊與傳統資訊之間資料結構的藩籬。我們選擇的計算機模型是確定有限狀態自動機（Deterministic Finite Automaton，簡稱DFA）。 本研究由自動機的轉移矩陣（Transition Matrix）及量子環境要求的可逆性（Reversibility）出發，自傳統DFA一步步轉換至量子有限狀態自動機（Quantum Finite Automaton，簡稱QFA）並進行優化。最終，我們定義出一種新的QFA模型（QDFA）能在量子環境下運行，具有增大的字母表（Alphabet Set）但功能完全等價於DFA（能辨認正則語言）。本研究獨創的演算法的時間複雜度為O(C×N2)。