本研究目的為探討太陽能最佳發電方式。首先，發現太陽光經過菲涅爾透鏡與光柵分光後出現中央亮紋及第一階亮紋分布；經實驗設計出與太陽光接近之模擬太陽能光源做為實驗對照組，減少使用太陽光之不穩定實驗環境的影響。 接著，實驗後發現紅、綠、藍光與紫外光等波段能使太陽能光電板發電，紅外光能使溫差發電板發電，但環境溫度上升卻會造成發電效率降低，考量質輕、耗能低且降溫效果佳後，以壓電馬達霧化降溫方式為目前最佳降溫選擇。此外，本次實驗透過光柵進行有規則的分光，再依不同電壓加裝升壓模組，可延長太陽能光電板的使用壽命。 最後，設計出兼具光能與熱能發電、降溫功能之太陽能發電裝置試運作並持續改良中。

本研究在了解不同植物受傷時是否會發出超聲波，及超聲波頻率是否會有差異，我們將被子植物莖切斷後，使用自製超聲波感測器接收植物在受到傷害後發出的超聲波數據進行分析。實驗結果發現，植物在受到切斷這類的物理傷害時，會間斷地發出60分貝以上的超聲波。單雙子葉植物不同的維管束排列，並不影響植物發聲的狀況，而是跟植物種類的個體構造差異有關，維管束的數量越多，發出超聲波的次數也越多；維管束面積比例越高、發出的超聲波頻率也越高。最後我們推論植物超聲波的產生，主要是維管束切斷時導致水分運輸速度不同而產生的水錘效應，及木質部斷面水分蒸發產生的空氣柱有關。這樣的超聲波可能對周圍的植物產生警示並進而調節生理機制。

本作品研究在於設計製造出一款能裝置在一般窗戶外側的“智慧型導風機”來引導室外自然風進入室內，以增加室內空氣的流通，構想是依操作者個人對進風量之喜好感受，設定按鈕電動驅動左右兩片導風窗板外推至適當角度後，再由風向感測器偵測出當下的風向數據，透過Arduino程式運算控制左右兩片導風板的葉片組，依不同風向進行一開一合的動作，讓側向風亦能導入室內，使得室內的空氣流通得到最大化，藉以改善室內的空氣品質。

108學年度開始實施新課綱，主要精神為素養導向，因此本研究希望瞭解學生在解題素養試題時，會受到哪些因素的影響而改變解題的行為模式。本研究透過質性訪談教師與學生共16人，發現教師對於素養試題皆抱持正向的態度，但也擔憂學生是否能有足夠能力解題；在學生方面因為素養試題題幹敘述易冗長且數字計算不易，測驗時間也並未延長，造成學生不喜歡寫素養試題，但對於能藉由素養試題將生活經驗與學習成果連結抱持肯定的態度。此外，本研究亦設計問卷及試卷，進行量化統計研究，包含單因子變異數及逐步迴歸分析，結果顯示：數系能力、數的能力、文法應用及空間關係這四個分項能解釋素養試題的變異量為58.9%，即素養試題導向此四個分項能力較佳的學生。

旋葉之細部結構跟泵浦效率有密切的關連[1,2]，本研究專注探討不同幾何形狀旋葉構型之效應，我們先利用3D列印快速成形之技術優勢，做出50種不同的旋葉，分別有圓弧形、橢圓弧形及直立形進行實驗測試，並計算其總效率找出最高值的旋葉，編碼為A2-ea281-ia279-8。 將最高值旋葉，套入田口法進行優化，目標是望大。經過信噪比及均值分析後，發現影響總效率之最大參數是旋葉數，其次是出口角，最後是入口角，田口法中得出，重新設計的更細部參數的最佳旋葉是A2-ea28-ia23-8，同時利用機器學習建立迴歸函數模型，透過訓練的模型，預測出效率值，最後經過COMSOL Multiphysics軟體模擬檢測出A2-ea28-ia23-8依然保持最佳的內部流場狀況，並運用自行設計之簡易透明泵浦，進行測試與印證。

想研究為什麼將附著在手上的泡泡往旁邊拉時會產生更小的泡泡。於是利用支撐架來模擬雙手，拉的速度則由砝碼的拉力來控制。 一開始先改變不同的拉力，發現拉力愈大，產生的子泡泡愈大。由高速攝影發現，要產生子泡泡前，母泡泡的曲率半徑開口會先從向外轉成向內，進而與中間段分離。而快速拉動的支撐架時，曲率半徑開口方向轉換的變化使中間段有較多空氣，形成較大的子泡泡。 較小的支撐架，所產生的子泡泡會比較大。原因是小支撐架的分離母泡泡會比較小，使中間段空氣量較多，所以形成的子泡泡也較大。 最後改變溶液的表面張力，發現表面張力愈大，母泡泡曲率半徑的變化越快，產生子泡的時間就會更短，因此子泡泡將隨表面張力變大而體積變小。

本研究藉由孔洞抽氣控制氣流邊界層，影響尾部渦流以達到減阻效果。研究主要探討的變因有:孔洞大小、抽氣速率，進而發想抽吸設計是否可運用在旋轉圓柱上。實驗與之前不同的是為抽氣孔洞加裝導管，以及創新的實驗旋轉裝置。實驗結果顯示，透過延緩邊界層分離可以有效控制阻力，在雷諾數15000時，可減阻。抽氣速率達22m/s，減阻最大值達23%。此實驗想法可有效達到減阻效果，並且可以使旋轉葉片減少旋轉阻力，在電壓6V時，轉速提升11%。未來期望能應用在風力發電機葉片上，減少旋轉風阻，提升發電效率。

這次科展以國家級警報細胞簡訊為發想，研究如何降低逃生的難度，也是為了災害發生時能夠減少受災人數同時加快逃生速度，製作模型來模擬地震來襲時的應變措施，在模型上裝設警報、自動開門和緊急照明的功能，為了提高房屋倒塌後的存活時間，也設計了可輕易找到地震避難包的裝置，並自動檢查、提醒地震避難包內的物品狀況，系統以Arduino Mega 2560及ESP32為核心，並利用RS485傳輸介面接收訊號及控制各個元件做出反應。

肥胖是全球重要之健康隱憂，然而腸道菌叢與免疫細胞對肥胖過程之影響尚未被釐清。本研究主旨為探討腸道菌叢在高脂飲食所誘導肥胖中之角色，並剖析由T淋巴細胞所調控之免疫機轉。我們以小鼠模式發現，從低脂到高脂飲食會使擬桿菌門與厚壁菌門產生消長，並促進擬桿菌屬隨脂肪熱量佔比提升而減少，同時使乳桿菌屬增加，推測高脂飲食與腸道菌叢可能對肥胖是關鍵影響因子。我們進一步利用基因剔除鼠發現，後天免疫缺陷對高脂飲食誘導肥胖有助長趨勢，且T淋巴細胞中轉錄因子Maf和促發炎因子IFN-γ之增加與肥胖產生有正相關，若將Maf基因剔除則可促進抗發炎因子IL-10增加並抑制肥胖，證實未來在醫療上可利用Maf基因作為肥胖治療之新標靶並開發免疫治療策略。

本研究目標在建構可以識譜及吹奏中國笛的吹笛機器人。中國笛演奏必須協調吹法及指法；藉由控制吹氣流速、吹嘴角度及六指按壓音孔的變化來控制音高以完美地吹奏樂曲，是一項複雜的演奏技術。機器人以模擬吹笛口型的吹嘴，搭配兩個風箱往復送氣到一個壓力調節風箱送氣，以微控制板控制六個機械手指來蓋放完成演奏，為在音尾可確實止氣，設計一個風門，利用風門開闔也可模仿吐音技巧讓笛聲明確發音。辨識樂譜方面收集樂譜樣本，樣本分成譜線、音符、節奏三套，透過多任務學習MTL的深度學習架構進行訓練，建構可以辨識五線四間及二、四、八分音符的樂譜辨識模型。經測試若樂譜在符合音域範圍內，可以完整的辨識，轉換成音符資料傳送給吹笛機器人吹奏。