經過本研究藉由自行設計測量交聯物的軟硬度、彈性和延展性，發現硼砂水的濃度會影響交聯作用的程度，交聯劑與膠水的成形時間也會受影響。也就是說硼砂水濃度低時，交聯物軟硬度偏軟、彈性差、延展性好，成形時間較長；硼砂水濃度高，交聯物軟硬度偏硬、彈性好、延展性差，成形時間較短。同時我們也發現當硼砂水濃度在0.01g/ml附近為延展性的臨界點，也就是說硼砂水濃度低於0.01g/ml時交聯物呈「假水」狀態。當硼砂水濃度為0.02g/ml附近是軟硬度、彈性和延展性的臨界點；也就是硼砂水濃度達0.02g/ml以上，交聯物的軟硬度、彈性和延展性皆不再受硼砂水濃度持續增加而有變化。

非洲大蝸牛屬外來種蝸牛，是台灣農地常見的入侵外來種。本研究企圖透過飼養非洲大蝸牛了解牠的生活史，了解如何塗抹大蝸牛黏液使植物避免被攝食的效果最好，以做為防治大蝸牛的參考。結果發現，將大蝸牛黏液塗抹在植物上，確實會讓植物避免被攝食。且誘發出的大蝸牛黏液與直接塗抹的黏液有一樣的效果。將黏液塗抹在萵苣與小白菜也都能產生避免被攝食的效果。在不同塗抹位置與方式上，大蝸牛黏液塗抹在葉片傷口處可避免讓大蝸牛被攝食的效果最好。而大蝸牛黏液塗抹在葉片表面也可避免被紋白蝶幼蟲攝食。從實驗結果水溶實驗推測出，這種讓動物產生嫌惡感的物質，不是水溶性的，應是脂氧合酶所產生的脂溶性物質。

繼去年搖蚊生態研究之後，發現紅蟲有頦畸形以及巢穴組成有塑膠微粒。為了探討塑膠微粒與頦畸型的關係，本研究調查南北五處不同溪流的生態環境，檢測各處紅蟲頦畸形比例與巢穴和紅蟲體內塑膠微粒的數量，發現紅蟲體內和巢穴中的塑膠微粒有相關性，頦畸形率與塑膠微粒數量也有相關性；接著針對同一水域不同樣區棲地採樣三處，調查其水質和底泥狀況，紅蟲體內塑膠微粒數量和頦畸形依舊有相關性。最後，採集陽明山成蟲回家產卵，人工養殖於溫泉、純水和排水溝三種水質中，發現即使不同水質，餵食塑膠微粒後，紅蟲頦畸型比例都有不等程度的增加。紅蟲常被廣泛作為水質汙染指標，利用本研究的觀測方法，也可以作為環境塑膠微粒監測的參考。

在相同的熱源下，第一部分，以不同黑白管狀體排列方式，觀察黑、白管狀體表面的溫度震盪現象，當黑白交錯排列時，會出現溫度震盪效應，間接驗證物體的溫度與表面顏色無絕對的關係，而是取決於本身所吸收熱量的多寡。第二部分，當均溫箱內的濕度控制在 30 %，水氣的存在會影響黑白管狀體的溫度震盪效應。由實驗結果得知，溫度震盪效應會因黑白管狀體的排列方式有規則性的變化，當黑管狀體的數量增加，溫度差距會變小；黑白管狀體的排列方式也會影響溫度震盪現象出現的時間；在濕度環境下，因液態水的比熱大、溫度上升慢，導致黑管狀體因和水氣溫差較大，熱量會持續由黑管狀體傳遞至水氣，造成黑白管狀體在熱傳導過程中，溫度熱震盪現象消失。

目前市面上已經有不少產品應用到自然語言處理 (natural language processing, NLP) 的技術，例如聲音或是圖像標註，但是關於圖像標註的研究大部分是針對英文，因此我們想要進行中文的圖像標註研究。在本研究中，我們嘗試建構神經網路，並使用Microsoft COCO: Common Objects in Context 數據集訓練模型，並試著調整模型以達到較好的圖像標註效果。使用深度學習神經網路作為翻譯流程的工具，並嘗試配合各種不同的網路架構。為了能達到從序列到序列 (seq2seq) 的效果，我們的網路使用了編碼器 - 解碼器 (encoder-decoder) 的結構，編碼器的部分使用CNN，解碼器的部分使用RNN，這樣能有效地傳達序列並有較多種神經網路組合方式。

在本研究中，我們在正壓模式裡植入渦旋，當作實驗中的颱風眼，以不同的渦旋結構類型、渦度環及渦度比值進行實驗並觀察其變化。實驗結果顯示當渦旋結構的徑向渦度梯度變率存在正負的變化時，有機會導致正壓不穩定的發生，促進擾動而使渦旋形成多邊形結構。當渦旋內部的渦度梯度越大，則多邊形的形成越快但邊數越少；若渦旋外圈的強渦度區越薄，多邊形的形成越快且邊數越多。多邊形渦旋結構的演化則有可能發生「邊數合併」或「混合內縮」的情形，最終達到穩定或均質化的狀態。2017年泰利颱風行經台灣東北方海域時，我們從衛星雲圖中可觀察到颱風眼輪廓有多邊形變化，本文闡述此現象變化的歷程與可能的機制，進而希望在未來能利用此特點在颱風預報之領域中做出貢獻。

Chromene(色烯或苯並吡喃)或chromane(色原烷或2.3-二氫苯并哌喃)及pyrrolidine(吡咯烷)的衍生物是許多藥物和具有生理活性天然物的重要結構單元。含有chromene或chromane的化合物在消炎、抗真菌的研究中表現出良好的活性，而pyrrolidine出現於尼古丁等化合物中。本研究利用亞胺葉立德前驅物與米氏酸衍生物在鹼性催化劑的作用下，篩選出溶劑、催化劑、當量數，找出合成Chromeno [4,3-b] pyrrolidine產率最高的條件。利用此優化條件，改變不同的受質，在苯環上改變不同取代基，探討其反應性，增加其未來應用的多樣性，嘗試利用掌性催化劑，合成出具有光學活性的產物，並建立資料庫。

● 研究動機：黃疸為常見肝臟疾病表徵，對於偏鄉缺乏醫療的環境，民眾與醫師需有方便的篩檢設備。 ● 研究目的：利用眼部照片以多元迴歸方程式、深度學習，建構眼白顏色與黃疸程度的預測模型。 ● 研究設備及器材：與中國醫藥大學合作，取得354張眼部照片與膽紅素值，利用Python撰寫程式進行人工智慧運算，及利用Excel 的迴歸工具進行多元迴歸方程式推導。 ● 研究過程：以程式擷取眼白像素，進行多元迴歸分析並推導出預測方程式，同時進行深度學習，計算預測率，並以APP成現。 ● 研究結果：多元迴歸分析得預測率約為45.5%~57.8%，深度學習則可高達88.9%~99%。 ● 結論：我們成功以深度學習根據眼部照片預測黃疸的嚴重程度。

本研究旨在探討影響尾鰭推進游動式(BCF)機械魚游速的因素。本研究是將市售仿生機械魚進行改良，從材質特性、形狀、面積、夾角、浮力、穩定度及浮心位置等因素著手，改變材質、尾鰭、浮球後，將機械魚放入自製環狀水道，測量機械魚在水道上繞一圈所需的時間，找出機械魚的最佳化配置。本研究總整了35隻機械魚、420筆實驗紀錄，結果顯示：薄PP板(3mm)材質、叉型夾角90°尾鰭、前面浮球向後1cm(浮心極靠近質心)且浮球材質為乒乓球的機械魚，游速最快，成功使機械魚繞環狀水道一圈所需的時間減少27.2%，大幅提升了機械魚的游速。本研究結果，也能在大體積的水道中重現，展示改進市售仿生機械魚運動表現的可能性，有助於提升人們對魚類游泳之仿生機構的認識。

「成癮」這兩個字，容易讓人聯想到酗酒、吸毒、抽菸等負面行為，但其實我們的生活中處處可見成癮物質的存在：早晨的一杯咖啡、偶爾小酌的烈酒、甚至連咬一口的巧克力等都含有成癮物質。水蚤因為易於飼養且全身幾乎透明，牠的心臟在顯微鏡下容易觀察，是作為生物實驗重要的材料也是環境毒性測試的指標生物。我們依生活中的觀察與體驗，假設實驗中所有成癮物質皆會使水蚤的心跳加快，但實驗結果證實並非如此，除了感冒液會讓水蚤心跳加快外，其餘酒精、菸草液、咖啡、茶葉皆會讓水蚤心跳速度變慢，表示這些易成癮物質如果劑量過高或長期服用會對生理產生不良影響而導致水蚤心跳變慢甚至死亡，此現象不容忽視值得關注和進一步研究其機轉。