本研究使用仿生機器人來觀察在不同救援環境應用時之移動速度差異，透過機械結構之連桿原理進行機器人足部設計調整，以仿生鍬形蟲六足吸管機器人進行模擬實驗測試。經由研究結果得知這類型的機器人能快速平穩行走的最佳設計條件為：六隻腳結構、腳長分別為前足4cm、中足5.5cm、後足4cm時、足底材質為魔鬼氈或菜瓜布。另外，實驗中發現了適當的載重為40g時反而讓機器人移動速度也變快，為了驗證是因為足部摩擦力增加的關係，也另以無載重足部摩擦力實驗驗證了這個推論。我們又改造測試發現機器人的中後足裝上泳足時可在水中最快速移動，綜合以上研究我們成功達到了讓仿生鍬形蟲可以「從水中到陸地」與「從陸地到水中」都能穩定快速進行救援移動的目標。

近年來，名為生成對抗網路的非監督式學習方法蓬勃發展，透過使產生假資料的生成器與辨別資料真偽的辨別器互相學習，只要提供資料集便可學習其特徵而生成出能以假亂真的資料。本研究提出一套針對現有生成圖像的生成對抗網路模型的改良方法，透過進行實驗探討不同變因對生成品質與效率的影響，調整原有的優化器設置、卷積層參數、模型架構等，並以客觀指標評估實驗結果，證實經過本研究提出的方法改良有更好的效果。另外改進的方式應用在各種資料集訓練的模型及更高解析度的模型，數據表明也有不錯的成果。而本研究希望能提供更明確的模型改進方向給研究人員，並減少嘗試改良模型所花費的時間與能源成本，以此減少訓練龐大的模型所造成的環境影響。

在機械產業當中，工具機組裝中的配合面都會運用到鏟花這項技術，佔有極為重要的位置，現今當中鏟花主要還是以人工的方式來進行，並且是一項技術性高的工作，在課堂上也有看過業界的鏟花師傅示範，我們實際操作起來也不容易。 我們利用鏟花刀驅動機構來實現鏟花刀的軌跡，利用課堂所學到的知識和加工技術專業背景來開發機台，我們主要以3D列印機的運動控制為基礎，設計複合式凸輪機構，再藉由樹莓派控制Python程式語言控制鏟花刀轉向機構及鏟花刀驅動機構所需的機械動作，來達成具有不同角度及分布的鏟花承斑，這些操作都只需運用到觸控板控制數莓派便能減輕人工的負擔。 我們設計的機台具有自動化加工功能來取代人工，並且不會有人工傷害，也不需具備鏟花技術，操作介面簡便，人本成本低，便達成自動化的目標。

本實驗主要探討不同形狀線圈對線圈自感、互感、耦合係數等特性的影響。首先查詢線圈相關數學模型，之後設計出螺旋圓形線圈及螺旋方形線圈，再利用實驗數據求得線圈自感值、互感值、耦合係數值。量測自感時，發現螺旋圓形線圈的自感值較螺旋方形線圈高，透過多圈線圈自感互感組合解釋此原因。量測線圈互感值時，發現緊密重疊、無水平方向偏移時，螺旋圓形線圈互感值和耦合係數均較螺旋方形線圈高。但進行水平方向偏移後卻發現，螺旋圓形線圈的互感值和耦合係數下滑趨勢較螺旋方形線圈明顯。最後以必歐-沙伐定律的數值分析模擬偏移後的磁場，解釋此現象。

本研究從電梯的運行方式，電梯的加速、等速、減速運動的時間、電梯開關門的時間，透過物理運動學的角度計算電梯等待時間的期望值。有別於一般從排隊理論的角度切入，本研究將電梯視為主體，以函數及微積分作為工具，分析電梯行駛路徑，以及乘客所需的等待時間。接著，研究者討論有一個外人同時要搭電梯的情況，將電梯運行的方式分類討論，以貼近現實生活。研究者希望透過本研究，能使乘客及管理者明白等待電梯所需的時間，進而作為是否增設電梯或限定樓層停靠的依據。應用本研究的結果，可分析百貨公司顧客等待電梯的時間，以提升顧客的購物體驗，或是在醫院中，分析急需使用電梯病患的等待時間，以增加可用的救援時間。

本研究探討「生廚餘分解養液」水培蔬菜的可行性。我們建立「生廚餘分解缸」，透過量測水質推測硝化菌(Nitrobater)與亞硝酸菌（Nitrosomonas）培養完成與累積出水耕蔬菜所需NO3-濃度(150mg/l) 約9週，pH值必須5個月才能趨於穩定值7.1。「生廚餘分解缸」DO值10ppm與自行研發「K1循環流沙床」，搭配琵琶鼠與泥鰍具有最佳分解效率。「生廚餘活菌養液」可利用純化大灰苔蘚作為｢活菌液肥熟成檢測」試紙。「生廚餘活菌養液」以動力循環方式水耕蔬菜有非常好成效。並以水耕機比較「生廚餘活菌養液」與「化學液肥」之間的差異，發現「生廚餘活菌養液」種植成效較好，且可以採取「無動力水耕瓶」方式種植，大量節省電力與設備花費，還能種植出硝酸鹽含量較低的蔬菜。

本研究主要分成兩大主軸，第一先深入探討迴歸分析中異常值對模型的影響，發現一般的模型在面對數據中的異常值會降低其穩健性，因此藉此特性，我們結合了K-近鄰演算法(K-NN)、模糊理論與深度學習等，自創了新穎的演算法進而找出數據中的異常值；第二為應用此演算法來分析與處理圖像中「不正常區塊或雜訊的輪廓」，達到抑制其對整體美觀的影響，再進一步分析深度偽造（Deepfake）所合成的圖像。研究結果顯示，相較於現有的類神經網路中激活函數ReLU之計算，我們的演算法較容易處理異常值的影響且分析圖像的應用之表現更佳，未來的研究方向可能包括進一步評估其他演算法的效能與將其優化以提高其效能和實用性。

本研究探討滿江紅與念珠藻的共生關係以及環境因素對於兩者共生情形的影響。我們的實驗分成兩部分，第一部分分別以滿江紅與念珠藻為檢視對象，比較兩者在共生狀態或獨立生存的狀態下的差異；第二部分則改變環境中的氮濃度，並藉由觀察滿江紅的固氮活性和重量及念珠藻的數量和異型細胞比例。我們發現獨立念珠藻幾乎無法生存。無藻滿江紅的葉綠素a含量明顯高於共生下的滿江紅。在不同氮濃度培養下，滿江紅的固氮活性隨氮濃度上升而下降，重量變化量也隨之增加，但念珠藻的數量和異型細胞比例無明顯差異。以上結果顯示，改變共生關係後，滿江紅與念珠藻的生長狀況皆有所變化且環境氮濃度與滿江紅固氮活性呈負相關。

本研究是探究以大豆沙拉油為基底相的開放系統中，酒精驅動書法墨滴鋪展的物理現象。透過鋪展面積倍率分析，發現以墨滴當鋪展相比其他顏料更適合，乙醇驅動墨滴鋪展的效果優於甲醇、丙醇及丁醇。基底相的高度會影響墨滴的鋪展倍率及鋪展現象的可重複性。0.054公克的墨滴在油高0.54cm，鋪展倍率最大，聚合效果最好。若油高超過墨滴的理論直徑時，控制墨滴重量在0.031公克，可使2公分高度落下的墨滴以花瓶狀懸掛在油面。驅動液酒精濃度越高，面積鋪展的倍率越明顯；可用酒精調整墨滴表面張力，使墨滴以碗狀懸掛油面，再以酒精驅動鋪展，若酒精墨水表面張力低於31.1mN/m以下，可產生自發性的鋪展現象。上述液體系統可設計成用來認識物理現象科學玩具。

本研究應用類神經網路識別繁星花草酸鈣結晶及其防禦功能，我們成功設計出能識別結晶的模型，準確率達 0.948，我們運用此模型計算後續實驗的結晶數量。實驗發現：在繁星花中，根的結晶密度最高。愈新、愈小的葉片，結晶密度愈高，推測這可能與植物的防禦功能與生長之間的權衡有關。同一片葉片中，結晶平均分布。同一天裡，夜晚結晶密度較高 。 當繁星花個體處於乾早的土壤中，結晶密度會降低。以多隻蝸牛啃食、蚜蟲吸食的方式，能夠在短期內7天內促使植物生成結晶；但受毒蛾幼蟲啃咬以及人為模擬天敵啃食的個體 ，葉片結晶密度則無明顯變化。動物的攝食傾向明顯偏好無結晶的葉片，支持結晶具有防禦功能，能達到威懾作用。