臺灣

從新聞事件發想，用圓桌轉盤模擬物體圓周運動，並用tracker追蹤甩離的軌跡。 從實驗得知，轉盤轉速越快，物體離轉盤圓心越遠，需要的向心力愈大，當超越桌子最大靜摩擦能提供的向心力時，物體向外加速移動，隨著不足的動摩擦力，轉出螺旋軌跡。 利用座標xy圖顯示質點的甩離軌跡，實際相片作圖，測量影格相關數據，還原甩離真相。 長形物體受摩擦力作用，若轉彎時前後離圓心半徑不同，造成速差，會自轉甩出。 從甩離軌跡型態與加速現象，發現甩離的過程，向心力漸減、切線加速力量漸增。 綜合實測數據，我們沙盤推演出履帶甩離運動細部機制。二探現場發現路口特殊，速限前後急轉彎，十噸履帶向心拉力暴增，建議大車提早切外線，減速過彎，是唯一安全之路。

本研究使用校內望遠鏡（14-inch）拍攝英仙座的雙星團NGC884、NGC869及后髮座的球狀星團M53，並申請LCO的望遠鏡(16-inch )拍攝同為北半球后髮座的球狀星團M53以及位於南半球天體Grus II、Tuc II的潛在星團，繪製出其星色星等圖(Color-MagnitudeDiagram,CMD)並分析之，得出英仙座雙星團的年齡皆約在107年之間，兩者實際年齡相近；而南半球天體Tuc II的CMD以等年齡擬合後似乎有個趨勢，假設此趨勢為真，推測其年齡相常年輕，約千萬年的數量級，可能是麥哲倫星流的物質所誕生。在M53的部分，比較本校天文台和LCO申請排程的望遠鏡拍攝出的數據，得出在北半球的部分LCO的降噪比較差，測量誤差稍大。

研究的方向是從「雙週一題」108第一學期的第三題出發：數列滿足X0=2 與│xk│=│xk-1+1│，k≧1，求│x1+x2+…+x2019│的最小值。題目只做2019項的相加，我們想延伸到 項相加，若從「雙週一題」公布的解析思考，每換一個 值都要一個推導過程，才能得到答案，不那麼直接，少了｢公式｣精簡過程的精神。故我們要找一個代入 值就能得到答案的通式。 將分支做了定義，框出各層得到最小值的所有路徑，找出層間共通路徑，並由此推出最小值的通式。之後嘗試用程式－貪婪法與窮舉法、雙週一題概念、數學理論等方法驗證最小值通式、路徑的正確性。

本研究主要是為了提升在線上西洋棋網站中對弈的公平性，希望可以用自動化的模型幫我們抓出作弊者。 首先我們需要將棋局PGN檔先預處理成訓練要用的模式，接下來將分成兩組實驗進行:一是用每步著法及時間放入深度學習網路製作模型，二是以子力停留位置製作的熱圖配合卷積神經網路製作。 研究結果顯示，使用深度學習的模型判斷結果比用卷積神經網路的模型還準確一些，而使用卷積神經網路的模型中，我們發現加入子力權重的模型會比沒有加入的準確一些，但是還是比不上深度學習的模型。

本作品探討和為1的埃及分數最優解問題，限制分母小於100，項數固定，找出最大分母的最小值。 在研究的過程中，我們發現並没有一個簡潔的公式，可以立即迅速地找出最優解，而是經由不斷地嘗試與比較後，方能得到答案。本研究最後將推導過程歸納為流程圖，試圖建立未來可能演算法的基礎。 本研究主要使用的工具為拆分法，這個方法簡單可行，但容易陷入混亂的情境，有時必須加上巧思，才能獲得進展。在拆分法的基礎上，進一步發展出併合與置換等技巧。策略採取逐項推進，在確定n項的最優解後，再利用拆分或併合或置換，得到n+1項的最優解。 最終，在經由不斷地失敗與再次努力後，完成了項數不超過42的所有解。

本研究在尋找適合的有機化合物作為發光的材料，探討以「對二苯氨基苯乙烯丙二氰((E)-2-(4- (diphenylamino)styryl)malononitrile)，DPSMN」製成特定濃度之有機化合物溶液，以此溶液和含有氰離子之溶液在常溫下進行化學反應，其反應前和反應後的化合物經過某種特定波長的入射光(紫外光)照射後發出不同可見光波長的螢光，利用此螢光分析水溶液中的氰離子含量。

本研究藉由觀察及設計掉落式陷阱分析校園內螞蟻生物多樣性，發現校園螞蟻種類多達12種，而其中「新皺家蟻」經專家鑑定為全臺新記錄，而其特徵與同屬螞蟻不同處為觸角節數，「新皺家蟻」為11節，其餘皆為12節；而前伸腹節刺與同屬蟻種均不相同，「新皺家蟻」及日本皺家蟻皆為一巢多后制，前者依營養需求轉換進食對象，後者偏好肉類蛋白質。在養殖時發現其反抗能力相對於同屬蟻種差，且工蟻大多時候都在偷懶，深入探討後發現牠們是在等待任務，但當積極工蟻疲勞時或危急情況發生時，承當替補或應對者。由於偷懶工蟻在特定情況下變得積極，故以「行為次數」進行分析比「偷懶工蟻比例」更能呈現工蟻的偷懶程度，新皺家蟻偷懶行為發生率約84％，偷懶工蟻比例約40％。工蟻越接近死亡越不偷懶，但偷懶行為不受族群組成影響。而雄、雌蟻只負責延續族群。

地球自轉一周，需要24小時，因此地球一面處於白天，另一面則是夜晚，從外太空看地球越先進的國家的夜晚，燈火通明點亮整個城市。當愛迪生發明第一個燈泡時，讓世界夜晝變白晝，照明設備的演進，也照亮人類的文明，各式照明設備有相對的使用壽命，當路燈或照明設備故障時，需要專業維修人員或水電師傅進行更換，有時也讓照明設備久久未能即時修護。本作品設計概念，用於路燈或照明設備，路燈發生故障不亮時，系統偵測故障時並進行自動修護，將不亮的燈泡變成會亮的燈泡，達到即時修護的目的。作品以單晶片微電腦為主控制，LED驅動電路、霍爾電流感測器、使用Zigbee建構區域網路、步進馬達控制，結合IOT物聯網概念，設計具有故障自動修護及回報功能系統。

本研究應用流化床以迴風使固體顆粒懸浮的流體原理，改良振動式餵食器，分析粒徑5mm飼料的阻塞因素，發展降塞策略。研究成果有： 1. 阻塞因素是環狀堆積會縮小出口，並促成最密堆積而不易崩落。 2. 飼料桶漏斗提供內側吹風管及中央迴風圓筒，提供向下出料壓力及向上迴風懸浮力，可達最佳出料速率(4940顆BB彈/秒)。 3. 本研究之最佳結構為： a. 圓柱形料桶：直徑12cm，高度30cm，漏斗口直徑2cm。 b. 中央迴風圓筒：直徑6cm，迴風口距漏斗口3cm。 c. 吹風管：水平角度45度、吹口距漏斗口1cm。 4. 出料動力參數為統內顆粒空間密度0.22g/cm3，風速16.7m/s，堆積壓力4g/cm2(5/8筒高)時，可達吹風出料，停風停料的效果。

我們利用了藍芽系統來控制馬達的正轉以及反轉，這樣就形成了收線以及放線的功能， 也利用魚群探測器來幫助釣客尋找魚群，當魚群探測器偵測到魚類時會發出鈴聲來通知有魚類在附近，也可以感測周圍是否有障礙物且可以偵測深度，這樣就不用漫無目的的等待是否有魚群。往往傳統都是用手來轉動捲線器使釣竿收線，但我們利用了馬達與壓力感測器的結合，把收線的方式更加精簡，馬達與壓力感測器就可以組合成一個觸發收線的零件，當壓力感測器被拉扯時到達一定數值的壓力後，會帶動馬達的轉動，就形成了一個自動收線的流程。當覺得釣不到魚了或是太多障礙物時，也可以利用手機來控制馬達的收線來幫助釣客，不一定要等到魚上鉤後才能收線。