臺灣

植物纖維中可食者稱「膳食纖維」，選擇常用蔬果做實驗，期望對人類有所裨益。本實驗經由觀察植物化酒為水的現象，藉膳食纖維的特性，去探討其原因與「分子間作用力」的相關性： 一、「非水溶性」膳食纖維可以吸收酒精和水份 。 二、膳食纖維有很多親水基團，而水的極性大於酒精，但實驗卻發現植物親酒精更勝於水： (一) 酒精和水發生「競爭取代」的現象。 (二) 膳食纖維有親脂端會吸油，而酒精也有親脂端。 三、極性分子有正極偶、負極偶，利用TDS＆EC（總溶解固體量與電導度）測量儀，測出膳食纖維可吸引電解質。 四、蛋白質在酒精、醋酸、鹽酸中會產生變性，而「水溶性」膳食纖維可以吸附蛋白質形成保護膜，減少變性。

疫情導致醫療口罩需求與丟棄暴增，讓石化塑膠污染日趨嚴重。我們從自製聚乳酸PLA環保口罩過程中，發現新創減塑、友善地球元素可能性。首先改裝棉花糖機、自製鑿孔鐵罐頭加上5克重PLA粒子加熱抽短纖維﹔篩選幾種加熱器具實驗後，用離子夾模擬熱黏合法的「熱軋」模式成功將短纖維→不織布﹔以自製PLA不織布當口罩本體，搭配鈕扣型耳掛(布縫橡皮筋)兼具舒適、牢靠度與可重複再使用。與國家隊口罩實驗比較，發現外層撥水性與內層透氣性都較佳。 為了讓口罩「國家隊」晉升為「地球環保隊」，本研究以日常生活用簡單工具自製口罩、檢測並規劃符合PLA特性的全分解制度，減少塑料泛濫對於地球的負擔。期望達到「口罩保護人類、人類愛護地球」的雙贏境界。

現今人們追求色彩，染料汙染已不容小覷。過去人們使用活性碳處理染料汙染，卻不能重複使用，與現今重視的綠色科學相違背，為了達到吸附後又能重複利用的目的，本研究使用廢棄稻殼製作吸附劑，並結合光觸媒，能同時吸附並分解染料。 實驗發現：使用稻殼可製作出的二氧化矽吸附劑約占原稻殼的10%；採用已磨碎、pH=0.74並加熱100度2小時(使醣類水解)、500℃燃燒2小時(燒去粗纖維)可得最純白的SiO2，對於1A、2 mL亞甲藍有最好的吸附效果(吸附率約80%/5 mg，而市售矽藻土<20%，活性碳<70%)；與同樣主要是SiO2組成的矽藻土相比，稻殼氧化矽具有不易吸水的特性；此外，實驗使用自製檸檬酸鈦製作光觸媒並與稻殼氧化矽結合，發現TiO2/SiO2=1：5時具有較佳的褪色效果但復原時間長。

本作品比較不同類型顯示器（傳統投影機、LED投影機、雷射投影機及電腦螢幕等）的顯色效果差異。最初使用光柵、分光稜鏡、雷射筆等實驗來確定投影機的原理，接著透過色票統一標準，使用光譜儀將結果數據化，再進一步將VGA線的三原色（紅綠藍，以下用RGB代表）傳輸端子剪除，共有六種組合(去R、去G、去B，留R、留B、留G)，對比不同投影機之間的實驗結果，並配合其他顯示器實驗來驗證我們的構想。 實驗發現雷射投影機的綠光是由紅光變頻而來。此外，數據顯示雷射投影機的演色性，相對其他類型投影機來的低，對比後確認是光譜與太陽黑體輻射不同所導致。同時，我們還量測各種不同的顯示器，或是對照各種壽命之機器，試著分析出其中的物理結果。

近來暴雨頻傳，預報困難度提高，即時短期降水成為熱門的議題。 本研究意欲以深度學習的類神經網路，經過大量雷達影像訓練後，以高命中率預測短期雷達回波演變，並透過回波值Z和時雨量R公式轉換，進行雨量預報。 以中彰投、海拔低於700公尺的地區為對象，先求出各降雨型態（梅雨、颱風等）在Z—R關係式的a、b值，且以回波預測各類型的雨量，並且找出各降雨類型的模型所對應的最佳訓練集長度及訓練型樣（Epoch）。 結果發現在預測冷鋒、颱風、梅雨即時降雨方面，卷積長短期記憶類神經網路(ConvLSTM）的雨量預測能在60分鐘內誤差小於 4毫米，其餘類型的降雨預測，誤差則小於10毫米，成功地預測雨量的變化。

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。

本實驗利用風扇與自製導口製作風洞機，模擬風經過各種不同樓型的風速變化與不同形狀的風廊所造成的風速變化。風洞機吹出的風會受到建築物的阻擋而向外擴散，且若建築物迎風面的形狀對稱，吹出來的風範圍也是對稱的。 在風無法完整包圍建築物時，改變不同的樓型與樓型距風洞機的距離，側面與正面的風速都比無建築物時來得小；縮小建築物後，風可以完整將建築物包圍，此時再改變不同的樓型與樓型距風洞機的距離時，皆有看到角隅強風的現象產生，與現實生活中測得結果相符。 利用不同樓型組合成風廊時，組合的情形不會影響風速變化的趨勢，但組合後開口角度越大的風廊，受到縮流效應的影響，使得測得風速越強。

許多疾病與自主神經活性息息相關，例如睡眠呼吸中止症。現有的分析方法，例如頻率分析法，將心律變異訊號(HRV)訊號假定為平穩過程，使得我們只能得到這段訊號內的平均值，無法知道其即時資訊。本研究成功以短時距時頻分析轉換(Short-time Fourier transform)配合重新分佈方法(reassignment method)來分析自主神經系統的活性。藉由觀察隨時間變化的頻率，我們可以得知即時的交感神經與副交感神經活動。本研究可延伸應用於睡眠呼吸中止症的診斷。

看到校園內的平板車租借，需要到資訊組用紙本登記，而因為學校電梯只有一台，等電梯耽誤了很多時間，而且紙本消耗了很多資源，因此想做一個可以利用悠遊卡註冊、借車、歸還的系統，將停靠站放置各個樓層，有需要時可隨時去借還。此次成品製作是利用Webduino、Arduino開發板，借由網路連動Firebase資料庫，逐步完成租借系統。經過了多次修正與測試，已完成可註冊、租借的系統平台，但因時間和成本有限，目前只能以模型測試，期待日後能製作出停靠站並實踐於在平板車的租借。

本研究旨在對費馬多邊形數定理(任意非負整數皆可表成n個n邊形數的和)進行更進一步的延伸探討，更精確地說，即是：對於給定的二次式an2+bn+c，定義一數列〈an 〉n=-1∞=〈a-1=0,an=an2+bn+c, ∀n≥0〉，而若存在一最小正整數γ，使得對於所有非負整數x，可由數列〈a_n 〉_(n=-1)^∞中取出共γ項，滿足x恰為這γ項之和。這時，我們稱正整數γ為二次式an^2+bn+c的指標值，定義函數Yi使得γ=Yi(an2+bn+c)。 在本研究中，首先先行探討函數Yi的一些基本性質，再藉由電腦以暴力法算出一些二次式指標值的下界，從這些指標值中找出規律，將其推廣至所有我們所討論的二次式，並證明之，至於再探討二次式指標值的上界的部分，我將數學家MelvynB.Nathanson證明費馬多邊形數定理的證明技巧，稍作改寫，使其能夠應用至更為一般的情況，藉此系統性的求得二次式指標值的可能上界。最後，經由不斷的優化上界與下界，即可求得二次式的指標值。