三等獎

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。

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。

本研究討論以酒精、沙拉油、飽和醋酸鈣溶液，尋找最佳酒精凝膠的穩定度，增加凝膠穩定度方法：(1)密閉系統，(2)飽和醋酸鈣溶液：酒精以1：5的比例，(3)添加沙拉油時，穩定度會下降，但添加使用過的廢油時，穩定度會增加。 沙拉油或回收廢油皆無法直接點燃做為燃料，但若溶入酒精凝膠中，則可製成再生固體燃料，本研究結論：回收廢油10克、酒精10 mL、飽和醋酸鈣溶液2 mL，於室溫經簡單混合，就可製得燃燒效能與市售酒精塊相仿、大於200 cal/ g的自製固體燃料；若是成分較簡單的回收廢油，除酒精及飽和醋酸溶液，若再添加適量硬脂酸亦可製得固體燃料。本研究讓「回收廢油」產生新的再利用的機會，對環境、綠能有所貢獻。

樹突細胞在免疫系統中扮演關鍵的角色，不論是活化其他免疫細胞，或是產生細胞素調節免疫系統，都與不同種類的樹突細胞具高度相關。雖然目前已經了解成熟樹突細胞在免疫系統的重要性，但是樹突細胞由前驅幹細胞發育及分化的過程目前仍不清楚，且過程中若遭受刺激，其所造成的影響也有待研究。 本研究採用一種TLR-7作用劑R848刺激尚未分化的前驅幹細胞，觀察其發育過程及分化後之成熟細胞的影響。結果顯示在低濃度R848刺激下，漿狀樹突細胞的分化比例增加且功能增強，傳統型樹突細胞的免疫活性也上升。相反的，高濃度的R848則能顯著降低漿狀樹突細胞的比例及干擾素基因表現，傳統型樹突細胞的活性也顯著下降。綜合以上，我們發現不同濃度的R848有助於引導不同趨勢的免疫反應。另外，目前實驗結果支持了其作用機制可能為控制轉錄因子的活性，後續將更深入研究此機制。

酚與苄基醇在許多領域中，被廣泛地運用以及探討，其中一重要的應用是與醣苷結合後可做為人們所服用的抗生素。儘管如此科學家卻尚未能將醇類結構中羥基的反應性量化來進行分析，因為缺乏準確的芳醇反應性數值，造成芳醇的研究與應用較難以掌握。因此本篇主要在進行芳醇反應性的量化。兩醇以競爭的方式進行反應後，再經動力學的計算，得到其相對反應性數值。進而再透過改變芳香環上的取代基來探討共振效應、誘導效應和立體效應對芳醇反應性之影響，並且將醇類之反應性數值與大數據分析結合應用於醣化學中，以探討並解決醣基化反應中立體選擇性控制之問題。

大家好，我是國立臺灣師範大學附屬高級中學的呂宸昕，目前是高二，在2022醫療科技展中認識了明志科大劉定宇教授，並進入材料工程系的實驗室開始做實驗，看到學長姊處理基材結構的時候，就也決定投入SERS的研究，而我是選用昆蟲翅膀的仿生結構去做實驗，也將初步結果投稿到了國際期刊Polymers並且被接受刊登出來，非常感謝老師和教授協助。

將黏滯流體放入空心帶軸圓盤中(稱作黏流滾擺)，以繩繞軸芯捲至25.17 cm高度落下，實驗發現填充量為22.500 %~87.500 %時，相對其他填充量以非常緩慢的速度落下且不會彈跳，而圓盤角速度具有週期性，並整合參考文獻理論公式分析邊界層對圓盤運動的趨勢，發現若邊界層變薄則讓液體質心處於α>0，滾擺加速滾動，若變厚，則反之。當釋放高度大於8.55cm無彈跳填充範圍將維持在22.500 %~87.500 %，不受高度影響。而黏流滾擺落下的時間約為空圓盤的122倍。改以黏滯性較小的水作為填充液體則不存在無彈跳填充區域。若改以填充混和質量濃度比例100:6及100:20的黏滯流體與水，則可發現臨界線向左偏移。若填充液體改為固態粒子(細沙)，實驗發現填充比例為4.242 %~93.196 %時，細沙滾擺會固定於高空中而不落下。比較黏滯流體、水、細沙三種填充物質，黏滯流體緩衝效果與穩定性最佳。

此研究期望找到穩定磁浮的方法及探討產生磁浮振盪的變因。首先利用吸附上鐵材的磁浮體，觀察其造成的磁浮減震。實驗過程藉由變動磁場，發現週期性變動的磁通量對鐵磁體的磁化及渦電流產生影響，進而改變磁振盪振幅及阻尼係數。研究結果得知磁場的交變頻率越大，會導致磁浮體所受斥力增加且鐵磁體形成的減振效果減緩。另外，複合磁體中受硬磁磁化的鐵磁體在頻率到達一定區間時才能觀察到渦電流的影響，而此區間受複合磁體排列、磁化強度等變因控制。

生活中網路商店或夜市常看到業者手工用鋁線在折造型，這些造型必須應用手工方式生產，所以生產效率及重現性低，且這類型的塑性加工在課堂上我們只能觀看一些影片來教學，無法實際進行操作。本研究用單折彎頭來進行金屬線之折線加工，以課堂所學知識及加工技術背景進行開發，主要以3D列印機的Arduino+RAMPS1.4控制器為基礎，自行設計及加工折線機構、進線機構、轉軸機構與螺桿機構開發出小型折線機。利用Python程式語言開發出將圖型座標轉換為NC碼，透過ESP-01S物聯網方式，直接控制所需的機械動作，做出所需的作品，讓使用者只需畫圖即可做出成品，不需學習機器控制語法。本研究可自動化加工生產、具有3D折線功能、折不同軟硬度的材料、操作介面簡便、體積小、成本低。

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。