四等獎

The economy around the world is changing rapidly, with new ways of industrial production being introduced all the time. This is due to the Fourth Industrial Revolution. The main objectives of Industry 4.0 [5] are digitalization and full automation of production processes, which increase productivity and worker safety.

睡眠相關問題常見於現代緊張的社會，傳統睡眠分析方法需要腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）、眼電圖（EOG）等信號，量測複雜度高。本研究透過 Python 程式語言以深度學習和階層式投票機器學習方法，開發一套自動分析程式，僅透過心電圖（ECG）信號分析睡眠階段。並結合睡眠評估標準，製訂一可量化的睡眠品質評估表，提供臨床醫師判讀睡眠品質的指標。本研究的優點是僅透過一種信號便能準確、客觀、快速分析，且操作介面簡易。研究結果顯示，本研究清醒和睡眠狀態之辨識準確率高達約90%，與其他類似睡眠品質評估研究的論文比較，準確率高出10～17%，整體睡眠階段分析準確度高達87%。本研究方法未來可應用於臨床醫療，協助醫師做精準的患者睡眠品質診斷。

本研究以空氣為催化劑，降低KOH在水中解離成K+及OH- 的解離能，大幅提升KOH在水中解離的效率，配合以鋁板為電極，還原H2O及OH-，釋出氫氣H2。這還原反應過程同時輸出K+及H2為電力能源。利用解離出的K+組裝成鉀離子電池，同時以解離出的氫氣運作燃料電池，組成雙輸出埠電力裝置。本雙輸出埠電力裝置，可以分別利用KOH濃度及或空氣輸入量，來調控輸出功率。KOH濃度增加或空氣輸入量增加，均可提高兩輸出埠的功率。測試時採用KOH濃度為5M，輸出電壓達0.19 mV，電流達0.166 mA。採用摻雜0.3%鉍的鋁為電極板，提升輸出電壓達0.67 mV，電流達0.199 mA。在鉀離子電池2MKOH水溶液中串聯4組電極板，電壓提升至2.9 V，電流達5A，並能成功點亮LED燈及驅動市售燃料電池。再經電路板穩壓後，電壓從2.9 V提升至5 V，適合USB充電，顯示出其作為無碳排放電力能源。

現代社會中，睡眠剝奪已成為普遍問題，人們對其對免疫系統及整體健康的負面影響愈加關注。本研究使用特製的旋轉鼠籠讓小鼠連續72小時保持清醒，探討急性睡眠剝奪對小鼠免疫反應的影響。研究發現NK細胞與脾臟中的記憶CD8 T細胞比例明顯減少，顯示細胞毒性功能受損或記憶免疫反應下降。與此同時，抗炎細胞因子的表達增加，而促炎細胞因子和相關基因的表達則有顯著下調。此外，雖然觀察到B細胞比例有所增加，這可能是免疫系統在細胞免疫功能受損時，維持免疫穩態的反應。這些發現揭示了睡眠剝奪可能抑制免疫系統造成損害。本研究強調適量睡眠對維持免疫平衡的重要性，並指出睡眠不足可能促進慢性免疫問題的發展。在此基礎上，後續研究可探討短期睡眠剝奪與腫瘤及免疫系統的關聯，並延伸至長期剝奪的影響。

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。

Energy has had an enormous impact on the development of technology and is a main factor in humans’ advancement towards an evolved society. Nevertheless, nonrenewable energy resources – which are the most effective in everyday application - have led to changes in the climate, environment, human health, and the world in general [1], which has encouraged researchers to switch to the use of renewable energy sources. Solar Cells are one of the most effective resources that rely on renewable energy. They come in a variety of types, operation methods, and efficiency as shown in Figure 1, including Dye-Sensitized Solar Cells (DSSC), which, inspired by photosynthesis in plants, uses photo-sensitive dye to capture sunlight and generate electricity. DSSCs were proved to have generated a great deal of interest and are one of the most promising solar cells among third-generation PV technologies, due to their low cost, simple preparation, good performance, and environmental friendliness compared to conventional photovoltaic devices [3]. However, their efficiency is quite insufficient for everyday use. Previous studies proved that Tandem DSSCs – which are two dye-sensitized cells stacked on top of each other – are able to enhance cell performance. The light absorption range of a tandem cell is increased because the bottom cell behind the top one absorbs and uses the incident light that was not absorbed by it [4]. It operates as shown in Figure 2, where the light photons excite the electrons of the dye molecules. The electrons are then transported to the FTO (conductive glass) by the semiconductor, which is used in the figure as TiO2 nanoparticles. The electrons pass through the circuit to perform the work, then move to the counter electrode (shown as Platinum). They are then transported by the electrolyte (I-/I3-) back to the dye molecules, and the process is repeated.

睡眠相關問題常見於現代緊張的社會，傳統睡眠分析方法需要腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）、眼電圖（EOG）等信號，量測複雜度高。本研究透過 Python 程式語言以深度學習和階層式投票機器學習方法，開發一套自動分析程式，僅透過心電圖（ECG）信號分析睡眠階段。並結合睡眠評估標準，製訂一可量化的睡眠品質評估表，提供臨床醫師判讀睡眠品質的指標。本研究的優點是僅透過一種信號便能準確、客觀、快速分析，且操作介面簡易。研究結果顯示，本研究清醒和睡眠狀態之辨識準確率高達約90%，與其他類似睡眠品質評估研究的論文比較，準確率高出10～17%，整體睡眠階段分析準確度高達87%。本研究方法未來可應用於臨床醫療，協助醫師做精準的患者睡眠品質診斷。

現今醫療中，黃疸的早期偵測對肝臟疾病的預防與治療至關重要，但多數人難以在症狀輕微時察覺。我們希望藉由智慧手機影像結合機器學習進行黃疸檢測，提升民眾自我監測的能力。Su 等人（2021）曾使用深度學習和機器學習進行黃疸預測，但其方法依賴專業色卡進行色彩校正，成本高且限制應用範圍。本研究提出以白平衡演算法中的白色補丁法與灰界演算法，搭配深度學習模型 DCCNM1和2 取代色卡，提升黃疸檢測的普及性與便利性。經黃疸偵測效果評估顯示，DCCNM2 在無色卡模型中表現最佳，雖然各指標略低於色卡校正，但其展現出優異的穩定性和準確性，證明其作為無色卡黃疸篩檢方案的可行性。本方法將能提供便捷的居家黃疸檢測途徑，尤其對偏鄉地區居民而言，不僅提升早期發現的機會，還能有效減輕醫護人員的負擔，推動大眾健康管理。

這是一份將近持續四年的研究，而這一年佩爾質數的出現，讓我們的討論「突飛猛進」。 佩爾方程式是形如𝑥2−𝑚𝑦2=1的方程式，其中𝑘不為完全平方數之正整數。我們定義廣義佩爾方程式是形如𝑥2−𝑚𝑦2=𝑛 的方程式。在過去的研究中，我們主要從𝑥2−𝑘𝑦2=𝑝 (𝑘,𝑝 皆為互質的奇質數) 的正整數解開始研究，接著延伸到 𝑥2−𝑘𝑦2=2𝑚𝑝1𝑛1𝑝2𝑛2⋯𝑝𝑗𝑛𝑗，進而得到了解的唯一分解性質。而本次的研究，延續之前的工作，對佩爾質數展開了討論。利用蜈蚣彘，我們成功地發現了一些佩爾質數，猜測出一些可能的結果並證明；同時我們對佩爾質數的生成結構做了相當程度的了解。作為結束，設法利用分析的方法解決的之前的問題，以及對方程式的不可約解，是否存在較低次方根解，給出了必要條件。

本研究利用中央氣象署2003年至2022年在宜蘭地區的地面測站雨量及風場觀測資料，分別在蘭陽溪以北與以南的平原與山區各選取十個測站進行分析，再輔以宜蘭降雨觀測計畫所提供的探空斜溫圖，探討宜蘭地區三維風場及因特殊地形作用所產生的雨量分布及變化。研究結果顯示：宜蘭地區的降雨量多寡與降雨特性分成五區，分別是中央山脈迎風面（4000~5000mm）>雪山山脈山區（約3500mm）>平原內部（2500~3200mm）>中央山脈背風側（約2700mm）>無地形作用（約1200mm）。其中中央山脈迎風地區年雨量逐年上升，背風面雨量逐年下降。另大尺度的東北季風進入宜蘭平原，與地形交互作用產生繞流西風再與低層東北季風產生輻合舉升作用，常造成了宜蘭地區冬季劇烈降雨事件。