現研究認為雙小行星的形成原因為小行星受YORP效應(Yarkovsky–O'Keefe–Radzievskii–Paddack effect) 使自轉加速至裂解自轉週期後形成。此研究回推母小行星裂解自轉週期，推論雙小行星是否由YORP效應形成。結果呈現實際裂解自轉週期集中於1.4 – 2.4小時，較理想裂解自轉週期短。軌道半長軸0.5 – 3.5 AU，由YORP效應形成的雙小行星約佔總體73%，2.8 AU後無YORP效應產生的雙小行星。計算YORP效應產生的雙小行星佔總體比例分佈，呈現以1.8 AU為轉折點，轉折點前YORP比例接近，轉折點後比例隨與日距離增加持續下降。透過模擬YORP比例在長時間中的演化，呈現約107 年後YORP比例分佈出現轉折點，演化時間越久轉折點與日距離增加，透過轉折點可推論小行星受演化的時長，但現行模型仍無法考量雙小行星形成過程與演化造成的多重因素，此些效應會使演化時間加長。非YORP效應產生的雙小行星在科克伍德空隙前方增加，推測受木星軌道共振使碰撞機率增加產生雙小行星。

本研究提出一款新型硫化氫偵測之螢光探針，我們選用BTIC作為探針螢光主結構並藉由修飾上疊氮達成偵測硫化氫之目的。帶入設計上，利用PPH3形成與粒線體的電位差使其將探針帶進粒線體，最終進行粒線體內硫化氫之偵測與顯影。 目前本實驗已合成出螢光探針基本結構與側鍊結構，並初步檢測探針對於硫化氫的偵測能力，確認其能夠與之反應並有顯著螢光變化。另外，目前已成功接上側鍊，待純化出目標產物後將進行進一步的性質檢測，包括選擇性、靈敏性、及持久性。 最後，我們預計將探針實際進行生物顯影，做多個結構顯影的比對，確認本研究之成效。此外，我們希望此款螢光探針除硫化氫偵測外，還能夠進行生物機制探討或疾病細胞篩選的應用。

本研究以水稻細胞生產新冠病毒（SARS-CoV-2）的棘蛋白（Spike protein），證明植物表現系統生產疫苗次單位蛋白的潛力。病毒棘蛋白可與人類細胞表面的血管收縮素轉化酶2（ACE2 ）結合進而感染宿主細胞，因此重組棘蛋白可發展為次單位疫苗。我們將棘蛋白的受體結合結構域（Receptor Binding Domain; RBD）基因序列，經過水稻密碼子最佳化（Rice codon Optimized）後藉由專一性基因編輯技術CRISPR-Cas9轉殖進入植物水稻基因組α-澱粉酶（α-Amylase）序列中的第一段內含子（Intron 1），使RBD能與α-Amylase共表現並分泌至細胞外。再利用水稻MYBS2缺陷株特性，使轉RBD基因癒傷組織在糖缺乏誘導（Sugar starvation）下大量表現並分泌RBD蛋白至培養基中，最終藉快篩檢驗RBD是否被正確表現且具有抗原性，進而證明以植物細胞大量生產可供作疫苗來源RBD蛋白的潛力。

深海複雜多變的環境因子塑造了多樣的生態棲地，海底峽谷便是其中之一。全球9000個海底峽谷涵蓋了大陸斜坡總面積的11.2%，其中有6個峽谷分佈在臺灣西南海域。本研究結合作者出海採得的樣本與國內海洋研究所的採樣資料，探究西南海域高屏與枋寮峽谷的生態結構。 本研究應用生態統計分析，發現兩峽谷的主要差異為沉積物來源、粒徑分佈與物理性擾動強度不同，使兩峽谷的生物密度隨深度變化趨勢截然相反，生物組成亦存在顯著差異。接著藉由建立模型分析，驗證環境擾動與食物量為形塑區域性生態結構的主導因素，結果發現環境擾動對生物的影響幅度大於食物量，並討論了峽谷地形作為天然實驗室的潛力及未來研究發展。

本實驗考慮藥物吞入時極為苦口，但如果利用類似膠囊的原理，更精進將晶球「微米化、可配水喝入、可有效消化、可於胃中緩慢釋出」等功能，進行實驗（以海藻酸鈉濃度、噴入高度、界面活性劑、內含物含量為變因）等，希望在未來生活中，可以利用兩個寶特瓶，將海藻酸鈉加感冒藥物和氯化鈣進行固化作用產生晶球，且利用超音波霧化器將晶球製成微米級，在家感冒時進行ＤＩＹ製作，並配水喝入，就不會有『苦』的感覺，達到『良藥可口』的效果。

本研究探究螺旋降停器的原理，以一棉線連接重錘與輕物，跨掛於橫軸上，施放前由手持輕物於一端，使重錘懸掛。當施放輕物時，觀察重錘下降到停止的過程與輕物受到重錘作用力而產生的螺旋運動。 本研究以施放角度、重錘與輕物配重比、旋轉橫軸直徑、旋轉軸材質與棉線粗細等變因，探討不同變因對重錘降停效果與輕物繞行旋轉軸的影響。研究結果發現：1.施放角度會影響重錘降停距離，90°降停距離最短，其摩擦力與繩子張力等之合力最大；2.重錘與輕物的配重比愈大，重錘降停距離愈長，輕物的旋轉速度愈快；3.旋轉橫軸直徑愈大，重鍾降停距離愈短；4.粗棉線使重錘降停距離較小，且較快停止；5.旋轉軸的表面材質愈粗糙，重錘的降停距離愈短。

自從COVID-19疫情爆發以來，學校必須每天監控學生的體溫與身體狀況，花費大量額外的人力與時間。本研究使用Python執行OpenCV程式，來抓取即時影像中學生的學號資訊，執行easyocr判斷學號資訊並比對學生身份，當學生身份確認後，使用Arduino與GY-MCU90615量測學生體溫，將量測到的體溫回傳至Python程式，透過程式將數據進行整合，最後將學生的個人資訊(班級、姓名、座號等)與體溫數值進行登錄後傳至網路平台，產生出體溫監控表單，稱此裝置為『紅外線體溫量測智慧登錄系統』。本研究成功使用(去背+Canny)偵測+彩色辨識的方式，使紅外線體溫量測智慧登錄系統有更佳的辨識成功率與更快的辨識時間，可以快速辨識學生身份，並登錄其體溫，可減少學校防疫的工作量，達到省時省人力的目的。

本研究以選擇適當的魚種，來探討氣味、光色、群體行動、水溫、不同溶液和音頻對魚行動力的影響。我們發現，讓魚持續走在一個同樣的路線，會成為他們短暫的記憶；和大肚魚相比，螢光魚及金魚靈敏許多；飼料比保麗龍味道重，魚的反應也較顯著；在光色測試中，魚在藍色光遊得較快；魚活動雖然以群體為優先，且螢光魚的隊形都維持在一直線上，一起到終點，但是單獨一隻魚行動所費時間最少；雖然水溫度在20°C〜35°C所花時間平均最短，但是15°C〜20°C所費時間卻是逐次縮短；酒精對於魚活動力大幅提升。而食鹽則無太大的影響；聲波能使魚的速度大幅提升；魚的記性並不短，只要走過，也會有印象且游得越來越快。

本研究利用平行電板建立電場，觀察在外加電場下環形泡膜的各種形變運動。電場越大時，形變越大；分別使用不同大小的環形框架觀察，發現形變量與框架半徑的比值會隨著框架半徑增加而減小，推論與表面電荷密度的分布變化有關連。將泡膜從薄到厚分成五個區域，針對不同厚度的泡膜與運動型態做分析，發現運動狀態可以大致分成，穩定震動、提升點，以及急遽增加後碰到電板破裂三個階段。針對電場26,666 V/m-33,333 V/m時的震動現象做深入分析，利用簡諧運動的模型來詮釋泡膜運動，藉以預測不同表面張力液體對應的彈性係數。未來期望利用不同電解質去改變泡膜組成，探討不同電解質在電場下的運動行為。

為消除播放清單中特定使用者所討厭的音樂類型，本研究結合音樂分析和自動播放器功能，利用深度學習技術分析音樂，將擁有類似情緒的音樂分為同一類。讓使用者自由選擇類別，提高播放清單的類別相似性和使用體驗。實作上使用Discord Bot呈現，其最大優勢是可提供多人多伺服器同時使用，且操作方便。儘管MobileNet的預測結果有待提高，但對使用者而言已不成問題，期望未來能夠進一步改進以提供更好的體驗。