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三等獎

即時步態時空特性偵測的創新設計及其早期失能篩檢應用

預防醫學與健康管理是高齡社會的重要課題,生理或認知能力的退化皆會展現在步態變化上。本研究將利用步態參數的量測分析,以篩檢初期的老化。傳統的步態分析系統多為實驗室評估用,且需專人操作。為了可大量臨床與居家自行使用,本研究開發可攜式系統,搭配助步車硬體,利用(1)力敏電阻做成鞋墊型的足底開關,(2)加裝在鞋上之ToF測距模組,量測左右兩腳跨步的時空參數,並完成即時步態分析。本系統精簡且方便,可攜性佳而且不受環境光源干擾與誤測旁人。穿上鞋子走幾公尺即可得知使用者的步態特性。本研究發現透過受測者「空間不對稱步伐之自動恢復時間對稱」指標,應可用於初期老化篩檢。目前將邀請更多人使用本系統進行即時步態時空特性偵測,收集更多數據建立初老指標,促進預防醫學與優化健康管理。

改良型非整數次方PID控制器設計

傳統控制器都以一次方線性模式調整系統的比例、積分、微分等三參數減少誤差。為發展更佳誤差控制模式, 本研究嘗試加入誤差變數的次方運算。我們先以程式模擬一受固定阻力的線性系統,測試誤差變數次方的可行性,利用倒立擺系統進行模擬,並使倒立擺追蹤正弦波,以印證次方模式的控制效果。 經程式模擬後,我們認為不論目標值的大小,修改誤差參數的次方模式皆可使系統響應更快,控制效果更好。後續將利用倒立擺實測確認調整誤差次方可行性,並調整倒立擺的質量分布來模擬不同情況。相較於傳統的PID控制器,本研究拓增比例參數次方,建立PID三參數的次方模式,確認具更佳控制效果的可能性。希望未來可持續強化模式,將同步PID各參數次方模式,實際應用在機器手臂、溫度控制、建築防震等工程與工業。

塑膠發電– PLA降解之燃料電池研究

本實驗主要將PLA塑膠產品以水解降解、光降解方式形成小分子乳酸單體或其寡聚物,作為燃料電池之燃料,使其再循環產生能量,減少塑膠產品對環境之汙染。PLA降解之方法,可將PLA浸泡於低濃度氫氧化鈉溶液或照射UV光進行前處理再置入乙醇中,或直接放入高濃度氫氧化鈉中並加熱將其迅速降解,後者可於5分鐘內將市售PLA產品完全降解。以上述PLA降解溶液作為燃料電池之燃料,同時以自製氧氣供應裝置提供氧氣,作為電池兩極。電極為鍍鉑鎳鉻絲,電解液為0.7M氫氧化鈉溶液,電壓可達0.85V。PLA雖為生物可分解性塑膠,現今仍主要以燃燒方式處理,此迅速降解PLA之方法可解決目前使用後處理之困境。同時本實驗為首次利用乳酸作為化學燃料電池之燃料,並成功使其產生電力,此研究可提供PLA塑膠分解與利用之新思維。

纖維素內切酶GsCelA自我斷裂之探討

生質能源製程中,常將植物細胞壁中的纖維素進行水解,此反應在高溫環境中進行較具商業優勢,故開發耐高溫的纖維素酶具重要性。發現自嗜熱菌Geobacillus sp. 70PC53的纖維素內切酶GsCelA 在高溫中具高活性。初步研究發現 GsCelA 蛋白質序列 N 端後第 315 和第 316 個胺基酸間會發生自我斷裂現象,導致酵素活性及熱穩定性提升。本實驗在 GsCelA 的 N 端及 C 端分別製造定點突變,探討 GsCelA 自我斷裂性質。實驗結果顯示突變GsCelA 自我斷裂速率較低,而 EDTA 可抑制自我斷裂現象;已斷裂 GsCelA 可催化自我斷裂發生,而 N 端突變之已斷裂 GsCelA 不具此性質。整體實驗結果顯示GsCelA 自我斷裂受已斷裂GsCelA 催化且為一正回饋機制,並且本次的N端突變區段在催化GsCelA自我斷裂作用上是必要的。

斜槓元宇宙-智慧新農機:全球首創利用Arduino自動偵測「迴轉耕耘機」犁耕土壤深度的火犁仔(曳引機)、解決人類糧食危機

本研究以機電整合,發明了【曳引機迴轉犁偵測系統】,將大型農業機械智能化,並優化及整合工程技術,設計了六大系統,藉由量化評工程效益及作物的產量變化,觀察設計成效。 根據文獻,水稻管理使用「灌溉系統」+「雜草抑制蓆」+「生物肥料」的機制,可以增加產量[1,2]。因此我們優化這些機制,並設計「精準深耕」、「智慧噴桿」、「滴灌系統」形成六大系統。利用自創的【曳引機迴轉犁偵測系統】,犁耕時就可以在每一寸土地上,精確控制土壤深度在25cm的「精準深耕」。我們也發現,在這六大系統的協同效應下,不僅省下3~12倍的作業時間,同時在加乘效果的作用下,產量可以大幅提高至79%。 本實驗花二年時間,在台中清水地區1.2公頃的農地,實際建構這六大系統。並使用無人機偵測飛行高度的3D立體影像感測器、Arduino微控制器、燒入自行設計的Arduino C程式,成功發明【曳引機迴轉犁偵測系統】,並裝在大型曳引機,用來偵測迴轉耕耘機翻鬆土壤的深度,同步將該數據立即顯示在駕駛室的儀表板。 目前全球六大品牌大型曳引機,造價超過新台幣400萬元,尚無一款具有本研究自創的迴轉犁自動偵測功能。

Art Recovery through PConv (Partial Convolutions) and GLCIC (Globally and Locally Consistent Image Completion)

在生成性模型(Generative Models)中的一個主要應用就是“影像修復” (Image Inpainting) 也稱為“影像完成”(Image completion)。 影像修復經常被應用於許多影像處理,包含在生活照片中移除背景不必要的物件再回填移除後缺損的影像。 但是,或許之前的研究較多著墨於技術而非美學,至目前為止,很少有影像修復的研究著重於藝術作品的重建應用。 所以,本研究計畫提出三個新的模型來針對藝術作品做更優化的影像修復,以達到較一般處理日常照片所使用的如Places2 和ImageNet等影像修復技術在視覺上更為自然逼真的處理: 第一種模型是PConv (Partial Convolutions),它利用部分旋積(partial convolution) 來避免一般由於遮蔽區域中畫素起始值設定而常見的影像模糊問題。 第二種模型是GLCIC (Globally and Locally Consistent Image Completion),是一種以GAN (Generative Adversarial Network) 為基礎,進一步在全域鑑別器 (global discriminator) 之上,再建構一個區域性鑑別器(local discriminator),以確保在整體畫面與細部畫面的合理與一致性的方法。 最後一個模型是一個在本研究中所提出的全新、整合性的模型–PConv-GAN。 在這個創新的模型中,我們將GLCIC模型中常用於旋積過程中”補零”(zero padding) 的手法,以PConv模型中部分旋積的方式來取代。最後我們會利用一系列的印象派畫作為例,以L1 loss 和PSNR (peak signal-to-noise ratio) 兩種方法來評估這三個模型。

坐標平面上的格點多邊形性質

先前有許多人探討了坐標平面上格點正方形、格點直角三角形的性質,卻沒有人用數學的方式將此主題推廣到各種多邊形,格點多邊形性質便一直被歸類於資訊研究,目標變為預測當邊數很多或範圍很大時的估計值,因此本研究的目的在於用數學化的方式探討在坐標平面上每個頂點坐標皆為整數的多邊形性質,並推導出能算出精確值的通解。 本文探討的多邊形包含了凹多邊形及凸多邊形,研究者提出繪製格點多邊形的「迂迴作圖法」並成功推導出格點多邊形的範圍條件、範圍內最多邊的格點多邊形邊數、面積極值、周長極值的通解,並找出了部分多邊形的周長極大值與個數。運用本研究的結果,將有助於在有限區域或空間中依照特定規律設計最大路徑,例如遊樂場的迷宮與雲霄飛車軌道。

隱密的發育調節中樞-植物轉錄因子BPC對發育之調控機制 A cryptic hub for development control: Unraveling the regulatory role of plant transcription factor class I BASIC PENTACYSTEINEs in Arabidopsis development

GAGA 序列為生物發育重要順式作用子; BPC (BASIC PENTACYSTEINE) 則為植物特有 GAGA 結合蛋白。已知 bpc 突變體具多效性,其生理時鐘相關之發育有多重缺陷。阿拉伯芥BPC家族中 BPC1, BPC2, BPC3 為第一亞群,且 BPC 群間和群內有重疊與拮抗作用。為探究第一群 BPC 是否調控生理時鐘,本實驗以 3D 影像觀察 bpc1 bpc2、bpc1 bpc2 bpc3 及野生型之晝夜運動,並誘導 BPC 過量表現以檢測時鐘基因反應,發現 bpc 突變體之晝夜運動與時鐘節律皆有缺陷,顯示 BPC 能影響生理時鐘運行。透過一系列對第一群 BPC 突變體與過量表現植株的 RT-qPCR 檢測,可歸結第一群 BPC 是能調控生理時鐘與葉片生長的中心。

提升戶外物件辨識模型表現之研究

近年來由於電腦視覺的蓬勃發展,物件辨識模型被廣泛運用在生活中,例如自動駕駛、醫療影像、農作物檢測等等。對於要在戶外運作的模型,由於檢測物體的背景會隨著時間、地點、季節、光照強弱等因素不斷改變,通常需要大量且多元的資料才能避免模型過擬和,然而取得多元的資料需要花費大量的人力與時間在收集以及為這些新資料標籤。 本研究利用影像風格轉換模型作為資料增強的方法,將於晴天拍攝的街景圖轉成夜晚及雨天,使原本只有晴天的資料集有更多元的資料。結果證實使用風格轉換模型生成的影像訓練的物件辨識模型的準確率在某些情況下有顯著的提升。此方法的優點在於能夠快速產生多樣風格的資料,由於是對影像的風格做轉換,影像的內容沒有改變,因此能夠沿用原有的標籤,同時節省了蒐集及為新影像標籤的人力及時間。

探討 Kaempferol 3-O-β-d-xylopyranosyl-(1→2)-α-l-rhamnopyranosyl-7-O-α-l-rhamnopyranoside 對人類小細胞肺癌之功效

肺癌為全球最常被診斷的癌症之一,主要分為非小細胞肺癌與小細胞肺癌,其中小細胞肺癌是最具侵略性、致死性且預後最差的肺癌。目前針對小細胞肺癌仍未有有效的療法。 本研究探討花生外皮萃取出之山奈酚醣苷衍生物 kaempferol 3-O-β-d-xylopyranosyl-(1→2)-α-l-rhamnopyranosyl-7-O-α-l-rhamnopyranoside 對小細胞肺癌的抗癌功效。我們發現細胞株H1688經藥物處理後細胞存活率明顯降低,以流式細胞儀細胞週期分析,隨藥物劑量增加時 sub G1 期細胞數明顯上升;以 Annexin V 觀察發現藥物劑量增加時細胞逐漸走向晚期凋亡,此外,隨劑量增加 c-PARP、caspase-3、-3和 -9 的蛋白表達都有增進,同時也造成粒線體膜電位下降與 cytochrome c 釋放,另外我們透過西方墨點法分析發現隨著藥物劑量的增加,p53蛋白的表現量下降且有磷酸化的現象,並且在經過咖啡因的處理後藥物對細胞株的毒殺作用更加明顯,由實驗結果可知kaempferol 3-O-β-d-xylopyranosyl-(1→2)-α-l-rhamnopyranosyl-7-O-α-l-rhamnopyranoside能夠良好的誘導H1688細胞凋亡,有潛力成為治療小細胞肺癌的藥物。