全國中小學科展

四等獎

Antibacterial Properties of Mānuka

Antibacterial Properties of Mānuka Mānuka (Leptospermum scoparium) is a native 紐西蘭 plant that has long been used by indigenous Maori for its medicinal and therapeutic properties, yet is relatively unknown to science. Many of our native species may contain novel compounds with practical applications in our lives. Research indicates that mānuka has anti-microbial, anti-fungal, herbicidal, insecticidal and anti-bacterial properties, and suggests that compounds similar to Grandiflorone (ß-triketones) cause these effects. This project investigates the antibacterial properties of mānuka leaves, using the bacteria Photobacterium phosphoreum for biological testing. With the recent rise in multidrug-resistant bacteria, it is now more vital than ever to utilize traditional knowledge to inform research and development of innovative new antibiotics, antimicrobials and similar biologically important compounds.

亞硝酸態氮作為葉菜氮源的可行性研究

氧化氮(NO)近來被發現是動植物的抗病機制之一,植物吸收的硝酸態氮需先還原成亞硝酸態氮才可能形成NO及還原成銨。本研究目的在了解葉菜作物能否利用亞硝酸態氮作為氮源。研究亞硝酸態氮對小白菜、油菜、青江菜、針葉萵苣、及菠菜的發芽和硝酸態氮的差異,進而水耕研究對小白菜及菠菜生長及吸收速率的影響。研究結果顯示亞硝酸態氮對小白菜、油菜及青江菜芽期的生長皆優於硝酸態氮;針葉萵苣芽期亞硝酸態氮處理與硝酸態氮處理差異不顯著;菠菜則顯示亞硝酸態氮顯著抑制芽期及栽培期生長,甚至芽長低於只加水處理。水耕研究小白菜吸收亞硝酸態氮的比率高於硝酸態氮,菠菜相反。提高亞硝酸態氮比率,降低小白菜陽離子鉀及鈣吸收,提高氯離子及硫酸根等陰離子吸收。幼苗時期提供高濃度亞硝酸態氮,成菜吸收氮重增加,這是值得更深入研究的主題。

一步合成碳奈米複合材料與奈米碳管應用於超級電容電極修飾

本研究以高溫鍛燒的褐藻酸鈉鹽與亞硫酸銨混合粉末作為電極修飾材料,並與多層奈米碳管(CNT)混合後,附著於碳紙極電板上。修飾材料中推測含有碳奈米纖維與碳量子點,其表面具親水性的含氧官能基,可提高CNT在水相中的分散性;而碳奈米纖維則推測可增加材料的機械強度,提升電極可撓度。研究藉由調整鍛燒溫度和氮材合成比例,探討不同變因下製造的電極修飾材料對電容效能的影響。 得知最佳鍛燒條件為:褐藻酸鈉鹽與亞硫酸銨1:1(重量比)、鍛燒溫度為160℃。利用此條件下製作出來的電極修飾材料,可以使實驗材料達到最高的比電容值324F/g。此製程大幅提升了奈米碳管的比電容值(對照組128F/g),期待未來能實際運用於電能儲存裝置上,或搭配電池應用於可撓式電子裝置。

旋轉方塊路橋問題之探討

本研究為一迷宮遊戲和旋轉方塊所組合成的問題。在給定行列數的可旋轉方塊上,置入「路」和「橋」,指定起點,並透過方塊的旋轉改變路徑,探討所有可能到達的終點以及抵達各終點的最短路線數。 此研究中,首先透過問題簡化和圖形討論,發現旋轉方塊以迴圈和無法繞行的路線(構造S)交錯形成,得到所有可能的終點位置。接著,整理所有簡化圖形的規律,利用加法原理推算出最短路線數。透過找出圖形對稱特性,得到不同終點之最短路徑數的關係。而後將不同規格的旋轉方塊的最短路線數關係,以遞迴關係式表示,並且找出其生成函數,希望透過生成函數得到最短路徑數的一般式。研究時,我們不僅發現不同規格之最短路線數生成函數的關係,從而能探討每一規格的最短路線數。更進一步發現無論方塊行數取至極限時或方塊行列數相同時,其最短路徑數的數列與卡特蘭數列(the Catalan numbers)有關。

格子直線數與歐拉函數之探討與推廣

本研究在探討過原點且通過特定格子區域格子點的直線數;先討論正方形的區域,發現這樣的直線數與法里序列及歐拉函數有關,並使用這些結果得到三角形區域中的直線數。 接下來,我們將上述問題從正方形區域推廣至高維度的(超)立方體區域,得到欲求的直線數,並介紹四個歐拉函數的推廣形式,其中一種是約當囿互質函數,使用這些函數不僅能簡化計算,更能拓寬歐拉函數的視野。 最後,我們也計算單體區域,即高維度中廣義三角形區域中的直線數,這些結果成為法里序列的推廣形式,而我們所獲得的公式可以藉由第一類斯特林數表示。

以狀態有向圖探討跳躍數列方法數

本篇研究針對跳躍進行數列本身意義的探討,用新的數列V表示跳躍數列的接球狀況,接著利用狀態有向圖定義出表示跳躍數列球在空中狀況的「頂點」以及表示跳躍數列內數值的「邊」,而迴圈狀況即為跳躍數列的情況下我們利用鄰接矩陣的想法進行探討,並且最後利用跡數的方式進行跳躍數列形式的討論。不同於文獻中僅針對用球數b和跳躍數列字串長度n做為討論,本篇研究增加了代表著跳躍數列中數值可達到的最大數值s(也代表著表示跳躍數列球在空中狀況的「頂點」長度),針對用球數為1顆的情況下為k階盧卡斯數的數值,而在其他用球數也有好的結果,並且針對不同情況下的跳躍數列整理出遞迴關係式以及生成函數。最後,在本篇研究中也找到許多在OEIS上所沒有的數列,並且給予這些數列有不同的解釋。

基於貝氏定理的影像透明度分析與效能評估

影像擷取是進行影像處理中最常用的技巧之一,但是要將有毛髮的影像進行背景去除較不容易,影像處理軟體的操作方法也頗為繁複,因此,提升毛髮邊框的背景去除效果及簡化其操作方法十分重要。本研究以貝氏定理為基礎,透過機率計算估計原合成影像中前景和背景的透明度與顏色值,嘗試使之與原圖數值差距最小,藉此估計影像未知區域的透明度,使邊框附近的細節能清楚呈現。後續嘗試利用權重的概念,提高邊框毛髮處理的效果,並透過修改演算法,提高演算效率。本研究技術未來可能可應用於電視電影等影視工業,或廣泛運用於繪圖排版軟體、圖文書中,讓使用者得到更好的影像擷取效果。

奈米濃縮晶片運用於人體體液濃縮之研究

本實驗探討低濃度離子的檢測方法,實驗利用微奈米流道濃縮晶片,將樣本進行濃縮。由於奈米離子選擇性流道對於液體離子導電度,即離子價性有所限制,因此,我們首先測試人體體液的可濃縮性。 我們採用的樣本為血清、尿液、唾液及汗液,研究主軸是將螢光分子加入樣本內,做為濃縮的指示劑,並測試該檢體溶液是否能夠濃縮。藉由濃縮提高待測溶液的濃度,使得在少量檢體、稀薄濃度的狀況下,也可量測樣品內的物質濃度。在檢測方面,我們以具有奈米結構的表面電漿共振技術(Surface Plasmon Resonance, SPR)作為檢測平台。奈米結構表面會因吸附物質的改變,導致表面折射率改變,使得吸收光譜產生位移。因此日後可以依照光譜圖的位移量,推估檢體溶液的離子濃度,期盼此技術能運用於生醫晶片及簡易攜帶型生醫檢測器(Bio-sensor)上。

運用資訊熵以及動態結構描述的兩種象棋開局庫表示法之探討與實作

象棋程式主要都是使用評估函數搜索,但是搜索有一定的不穩定性。因此,它們大多會使用開局庫,避免在開局時搜索出不好的棋步,進而影響勝負。不過,一個完整、強大的開局庫通常會佔用很大的空間,而且在檢查、維護與修改上,均有一定的難度。 本研究分別運用靜態和動態結構兩種不同的方式來表示象棋盤面,藉此減少表示一個象棋局面所需要的空間。減少它的空間後,一個相同大小的開局庫中不但可以放入更多資料,增強棋力,而且在搜尋、檢查與修改上,都能夠顯著的增加效率。 使用這兩種新的編碼方法,可以把含有超過十萬局棋(上千萬個局面)的開局庫編碼成6MB的大小。而這個開局庫,不像傳統的開局庫,只要檢查到一個不好的著法,就可以迅速的把包含這個著法的局面全部刪除。另外,從這個開局庫也可以直接取得開局的棋譜。

2048遊戲的勝率與時間差學習法程式特徵之分析

本研究共耗時了九個月,以資訊教室48台電腦為主要設備,共計執行了近2500萬次的遊戲,達成本研究的最終成果。以下將探討並分析一篇以時間差學習法為基礎寫成的 2048 人工智慧程式,在解讀程式碼當中適合取來應用的部位後,加以探討是本研究的核心與主旨。 首先分析出各種方格數組成的相異特徵種類,統計方格數對應的特徵數量後,得出了「二倍定理」,對於往後執行高階方格數時有極高參考價值。隨後為了因應本研究對於四到六方格數特徵的探討並避免窮舉,自創了一種新方法:「已得特徵放置方格法」,對於嚴謹的特徵分析有一大進展。之後將前實驗的130種特徵皆作數十萬次的遊戲勝率分析,排出了各種特徵之間的優劣,接著以特徵之間的組合與原版特徵比較,驗證了此系列研究方法的成功。 「機動性質」是本研究現階段最有可看性也最具應用性的新創研究方法。在本研究後半即藉由計算特徵版面上的位置對次數分析,也為先前實驗現象做了合理解釋。未來將展現的就是機動性質回推法,藉此我正在設計利用更龐大數據,找出一個理想的「機動模型」,這種從被動獲得到主動回推的新思維演進方法,希望可以實踐並對於特徵工程做一大革新。 除了以上,也期望整篇研究以及新創研究方法可以被往後的資訊科技、人工智慧、大數據、特徵工程……等領域應用。