臺灣

太陽能發電的日益興盛伴隨著逐漸嚴重的空氣汙染，於是我們好奇空氣汙染對太陽能發電的影響，以及尋找改善方法。 首先，我們將學校太陽能板發電功率資料，與學校附近空氣汙染、日照強度比對，發現空汙對太陽能發電有負面影響。我們隨後設計模型模擬煙霧顆粒對光強度及太陽能板產電效率的影響，發現一些有趣的關係。 接著，我們在觀察硝糖反應煙霧通過對太陽能發電的影響後，使用兩端開口大小不一的寶特瓶，基於流體流動的質量守恆連續方程，使空氣中懸浮微粒加速通過太陽能板表面，發現其對太陽能發電有正面助益。我們同時設計了花朵形裝置，通過減少太陽能板上沉積物，成功增加太陽能發電效益。

本文提出了一種階層式兼投票式的心律疾病智慧醫療檢測模型，以MIT-BIH心律資料庫為基礎，建立了兩種判別模型。模型一針對正常心跳N及較常發生的V、L、D、R、A(見表3)五種心律疾病進行單一疾病分類；模型二針對疾病較多的N、SVEB、VEB、F、Q(見表4)五類進行分類。採用階層式模型使各層獨立訓練、二分法使資料量均勻；在階層式模型上增加投票式模型，使各層以多種機器學習共同判斷，並按各機器學習訓練之準確程度調整比重。研究結果顯示，模型一最終準確率達99.01%，五種分類類別中有四種召回率達97%以上；模型二整體準確率98.74%，N、VEB、SVEB、F、Q五類召回率分別達99.5%、97.1%、83.6%、77.8%、85.7%。兩模型對於心律疾病判別準確率均較近年論文有所突破。

為隔離環境聲音增加蚊蟲專一性的聲音，自行製作降噪錄音箱，分析聲譜使用Aduacity及Room EQ Wizard兩個軟體，結果顯示自製錄音箱可吸收95.7%的環境聲音能量。以白線斑蚊為例，單隻雄蚊翅音基頻為906Hz；而單隻雌蚊翅音基頻為484Hz。雄蚊與雌蚊平衡棍長度與翅音基頻顯著相關。真實翅音的誘引百分率結果分別為雄蚊翅音對雌蚊為72.0%；雌蚊翅音對雄蚊為12.0%；交尾後雌蚊的翅音對自身為18.0%。完整模擬翅音的誘引百分率結果分別為雄蚊翅音對雌蚊為74.0%；雌蚊翅音對雄蚊為68.0%；交尾後雌蚊的翅音對自身為60.0%。兩種完整模擬雌蚊翅音對雄蚊及交尾後雌蚊，誘引百分率經統計，皆顯著高於兩種雌蚊真實翅音。綜合上述結果，透過模擬雌雄蚊翅音聲譜有助於誘引蚊蟲，研發物理性誘蚊產品。

如果正整數 存在環狀排列，使得相鄰的數字和皆為質數，則將其定義為質數環。 本文主要用不同方法探討質數環的存在性。在本文與文獻中，都沒有解出質數環通式的方法，因此我藉由孿生質數、類孿生質數、一般質數（相差不固定的質數組）等方法，證明對於特定值的質數環存在性，並使用程式驗證各定理在有限範圍能構造出質數環的整數個數、比例。 本文的貢獻之一在於發展出類孿生質數構造質數環的方法，我突破質數對相差變大會比較難找出數字間的關係的框架，延伸孿生質數的方法至類孿生質數，還結合一對孿生質數與一對相差四的質數以構造質數環。 更進一步地，本文提出不需要使用孿生質數的方法，擺脫孿生質數猜想，使這個問題更一般化。

本研究目的主要在探討腸道菌對黃斑黑蟋蟀產卵及孵化的影響。研究發現對蟋蟀餵食植物乳桿菌，可提高產卵數，使最後成功孵出的小蟋蟀數量較多。分析可能原因為：一、植物乳桿菌可提高蟋蟀的食慾，使之獲得較充足營養。二、植物乳桿菌可抑制大腸桿菌、蘇力菌及88.89%從蟋蟀體表、腸道、產卵管分離出來的微生物，調節菌相平衡，促進蟲體健康。三、植物乳桿菌可分泌神經傳導物質GABA調控蟋蟀的生殖行為。此外，本研究亦發現對蟋蟀餵食抗生素或蘇力菌會降低卵的品質與孵化率，使最後孵出的小蟋蟀數量較少，其原因可能與卵黃生成素（vitellogenin）被抑制有關。因此本研究證明了腸道菌對黃斑黑蟋蟀的生殖也會造成許多重大影響。

本研究觀察桃園蘆竹區6個不同生態埤塘鳥類分布，研究時間2023年9月29日至2024年5月30日，用 相機拍照紀錄鳥類數量共觀察31次，研究結果：6個埤塘觀察到鳥次，28科70種鳥類31571鳥次；2-18生態埤塘比2-1-1休閒埤塘，多13科、29種、8655鳥次，辛普森生物多樣性高0.26、2-18埤塘鷺科、雁鴨科為主，2-1-1埤塘燕科為主。2-18埤塘多樣性棲地，提供鷺科、雁鴨科、秧雞科、鷸科、鴴科鳥類最佳棲地，共發現44種鳥種，辛普森生物多樣性0.93，門辛尼克豐富度1.29最佳。5個農業生態埤塘2-18埤塘鳥類數量最多。2-19、2-20埤塘候鳥數量最多，鄰近生態埤鳥類族群有遷移現象，埤塘水位高低與鄰近農田耕作會影響鳥類遷徙活動，潛鴨相當具有特色，可提供環境教育與觀光場所。

本研究主題是RFID雲端自動積點AI辨識回收垃圾自動開蓋垃圾桶，為了改善校園環境垃圾分類不確實，減少海洋垃圾的汙染，又可減少人與垃圾接觸的機會，降低細菌、病毒的傳播風險。本研究結合人工智慧影像辨識和機電整合自動控制與IoT技術，透過程式設計實現整體功能。 利用課程所學，將回收垃圾以不同數量、背板等來進行AI模型訓練，探究最佳辨識模型，並將訓練好的模型上傳到Pixetto AI鏡頭上，透過AI鏡頭進行回收垃圾影像分類辨識，運用程式驅動馬達開啟正確分類回收垃圾桶蓋，將辨識數據藉由IoT上傳雲端，達到垃圾分類更準確且減少人與垃圾桶接觸的機會，希望藉由獎勵制度有效地提升分類回收垃圾量、降低海洋廢棄物數量。

本研究以Marquis試劑修飾碳化韭菜籽萃取物微胞，成功合成出新型的碳點微胞M-CLSEMs，其表面有豐富的官能基，在修飾磺酸根後於水中的分散性與穩定性佳，並有激發波長相關光致放光之特性相似碳點。M-CLSEMs有效回收多種重金屬離子，對於鎳、鉛、鐵、鉻與金離子有將近100%的極高回收率；銀、鈷、銅、鋅、鋁與鈀離子也有70%以上的回收率。M-CLSEMs可作為還原劑與穩定劑，透過快速、綠色合成的方式製備出水相及有機相的金和鈀奈米粒子，並成功進行4-硝基苯酚的催化還原反應。未來將可嘗試利用M-CLSEMs合成出不同的金屬奈米粒子，運用於有機金屬催化、汙染物的降解、抑菌、癌症治療等方面。

去年我們在全國物理探究實作競賽被淘汰，主題是鐵尺的磁機械振盪器，賽後我們決定試著把它研究清楚。最初我們以為鐵尺的振盪行為類似繩上的駐波，但後來發現，鐵尺其實表現出懸臂樑的運動特徵。懸臂樑在建築學、結構和材料力學中很重要，在尖端科學的 AFM、STM、MEMS中也有應用。我們一開始使用 Tracker、Phyphox App、以及超音波感測器進行實驗，最終我們使用手機APP偵測鐵尺的聲學振盪，以及線圈產生感應電流，透過示波器偵測鐵尺運動的力學振盪，這兩種是我們創新的量測方式。鐵尺振動須用懸臂樑的力學解釋，理論包含 sin與sinh 函數。我們在聲學、力學振盪的實驗結果是互相驗證的，並與懸臂樑理論預期的頻譜一致，驗證了鐵尺的振盪為懸臂樑的運動形式。

本研究最初將兩正方形重疊，使其面積重疊處形成一八邊形，將此八邊形的八個邊分成兩組，發現此兩組邊長有1次方和相等、2次方和相等的性質。 而後我們將正方形推廣至正n邊形，討論什麼條件之下，可以使兩正n邊形重疊處為2n邊形。探討其中一正n邊形對另一正n邊形平移範圍的限制。再證明重疊部分2n邊形的兩組邊長之1～n-1次方和相等，最後再討論兩組邊長n次方和相等的條件。 除此之外，我們將正n邊形推廣到其他多邊形。發現有兩條互相垂直對稱軸的圖形與等角多邊形，也會具有兩組邊長1次方和相等、2次方和相等的性質。