奈米科技已廣泛應用於醫療、能源和感測技術，而奈米金屬粒子更因其獨特性質備受關注。本研究探索了一種環保、無毒的方法來合成奈米銀與奈米金，減少傳統化學還原劑對環境的影響。我們首先嘗試用檸檬酸鈉來還原銀離子，合成不同尺寸的奈米銀粒子，並進一步使用綠茶萃取液取代化學還原劑，以開發更天然的合成方式。為了測試奈米銀的抗菌效果，我們將其應用於大腸桿菌與黴菌，發現奈米銀能有效抑制大腸桿菌的生長，但對黴菌的效果較弱。最後，我們利用綠茶萃取液合成奈米金，證明這種綠色方法能應用於不同金屬奈米粒子的製備。這項研究顯示，我們可以以更環保的方式合成奈米金屬粒子，未來或可應用於醫療、感測技術及其他高科技領域。

本研究探討聖嬰現象對黑潮的影響，地域聚焦於北緯20度至25度、東經120度至126度的台灣周遭海域。將流速最大軸定義為黑潮主軸，分季節討論黑潮主軸離岸距與聖嬰指數的相關程度，考慮季風、地形、渦旋等變異因素，也計算迴歸直線方程式進一步建立關聯模型；討論黑潮主軸流速和聖嬰現象的關聯，藉相關係數與外部環境因子觀察。後發現聖嬰現象與黑潮主軸離岸距、黑潮主軸流速皆有所相關，相關程度在年際變化上不甚明顯，而是因應季節與緯度變化有不同程度的相關。

本研究在探討容器內容物影響滾動的狀態分析，進而研發出能自動緩速以滾、停、滾、停方式下坡的車子。我們研發自動計時裝置及可調式坡度裝置並使用 無線運動位移感應器以及Tracker 軟體來分析實驗結果，實驗結果發現 影響容器滾動狀態進而達到緩速下坡的因素有:容器種類、流體黏滯度、流體容量、斜坡角度及容器內含物。我們也試著利用球體容器來研發製成輪子，最後選擇第三代輪框式球輪組合成球型輪車，透過在不同車輪內控制黏滯液體的容量及添加彈珠的8種組合方式，探討車體緩速下坡的時間、滾動速度及滾動轉角的影響，期待緩速車能在生活中無障礙空間及自動安全載物之應用。

射出去的橡皮筋竟然會自己滾回來，使用自製「逆向滾動發射器」，橡皮筋以一定的斜拋角度發射，它會在空中高速旋轉，跟地面接觸後，旋轉動能與地面摩擦力相互作用，產生逆向滾動效果。橡皮筋是不太均勻的彈性體，所以電子磅秤進行重量篩選，搭配圓形校對模型和自製靜態拉伸測量器，嚴格控制橡皮筋的物理參數，降低其他變因的影響，找出最佳滾回條件組合是： 1.直徑4.8cm近似圓形橡皮筋，重量0.60g，寬度3mm，彈性係數最好的k72。 2.橡皮筋不均勻拉伸比例1：1.5，中段轉折支架設定在正中間位置B。 3.發射點距離地面75cm，最佳斜拋發射角度20°。 綜合上述發射條件，橡皮筋發射後不但能成功滾回，而且多次測試常常超過原始發射點，展現良好滾回效果和動量維持性！

遭遇強風是纜車停駛的條件之一，然而我們認為當低於停駛標準的陣風與纜車產生共振時，更會使纜車產生擺動造成危險。因此我們參考真實纜車的比例，製作出模型探討不同頻率及速度陣風對纜車造成的影響。我們發現即使風速未達停駛標準，但當其頻率與纜車接近時，即會發生共振並產生將近 30度的擺角、強度相較持續風吹拂增加 60分貝。 為了減低振動，我們首先製作可調式吊臂。但因為其在實際製作上具有困難，且可能造成乘客的不適。為此我們製作了調諧質量阻尼器，當共振發生時，將砝碼透過伺服馬達放下，使纜車的振動傳導至垂下的擺減緩振動。結果顯示阻尼器能將振動減低 10分貝，最佳的組別甚至有 16分貝的減振效果，能將擺角減低至小於 2度。期望將來能將系統自動化，在纜車遭遇陣風時自動調變阻尼器，抑制振動。

練習打羽球時，撿球這個過程不僅消耗體力，還會浪費許多時間。為了解決這個問題，我們著手製作一臺能夠自動撿球的裝置。第一代裝置利用皮帶輪將羽球彈至集球箱內，並用藍芽搖控車體移動。第二代裝置利用Teachable Machine與 Pixetto鏡頭進行影像辨識，並撰寫程式控制車體移動至羽球位置。為了避免羽毛球撞擊鏡頭，第三代裝置將撿球機構改為輸送帶，使其更穩定地進入集球箱內。但是束線帶長期使用容易變形，為了提高撿球的成功率，第四代裝置再次改變了撿球機構，結合第一代與第三代的想法，利用齒輪將羽球轉入裝置後由鍊條運到後方由日內瓦機構做成的集球裝置內。過程中利用了機構與結構原理設計車體，以及影像辨識的訓練與程式設計，做出了可以自動化撿球的裝置。

全球碳稅、碳權、碳交易即將推行勢必對國家及企業產品貿易額造成衝擊，台灣位於亞熱帶又因溫室效應增加全台用電量造成碳排放亦加劇。然而，台灣屬於貿易出口的國家若沒有做好減碳問題將對企業產品徵收稅。 因此，本研究利用石膏粉來製作冷卻管的主要材料，裡面還加了硅藻土來增加我們的吸水性及蒸發效率。將冷卻管設計成二種型式的冷卻增幅器，一個是嵌入 式、另一個是堆疊式。將這二種冷卻增幅器配置在小型空調系統的冷凝器進風口處進行降溫。結果發現，使用堆疊式冷卻増幅器效果較好，與未使用的系統耗電量差10瓦以上。

工業中時常會運用噴霧冷卻(圖0.1)，以液滴的潛熱變化冷卻高溫表面。因此為了提升高溫噴霧冷卻的效率，本研究基於過往文獻與（Hsu,2023）共同研究微奈米結構表面ARG上液滴的碰撞運動，並由實驗推論高溫表面蒸氣層和氣泡推力的作用。接著由單一液滴碰撞實驗推導實驗和理論受力模型並進行比較。最後進行單一液滴冷卻實驗並推論連續液滴冷卻實驗結果。本研究發現ARG表面的各運動特性均優於文獻，且利用液滴的受力更全面地了解液滴運動和冷卻效率的關係，更在最後驗證其冷卻效率優於對照組，並發想探討連續液滴冷卻的實驗方法，以更貼合工業上實際的噴霧冷卻。經過此研究，ARG表面能夠實際應用於工業上高溫表面的噴霧冷卻。

本研究旨在將AI深度學習應用於8051開發板的數字辨識，希望在低功耗的情況下進行AI實作來達到環境保育的目標，探討在硬體受限的情況下如何操縱硬體並使用Python進行參數訓練。通過對不同層數和學習速率的實驗，我們發現兩層層數和0.01的學習速率能取得較好效果。在模型訓練中，我們運用了Cross-entropy計算Loss值，並探討了不同Learning rate對Loss值的影響，以及不同Layers對Loss值的影響。此外，我們還討論了深度學習與機器學習的差異，並介紹了8051開發板的基本原理和應用。未來，我們將繼續改進模型效能和準確性，並優化硬體設計和性能，以應用深度學習技術於更廣泛的領域。

本研究主要探討垂直的馬拉哥尼效應(Marangoni effect)，應用於酒精溶液的翻牆逃逸現象。酒精裝入玻璃杯中，因杯內酒精溶液會沿著玻璃杯爬升產生「腳」，且杯壁上的酒精有著較大的蒸發量使表面張力變大，進而產生表面張力差，杯內表面張力較小的酒精會持續藉由「腳」往表面張力較大的杯壁酒精累積與上升，如同脫離地心引力般的向玻璃杯壁上移動。當杯中酒精溶液的液面較接近杯口時，液滴將逐間累積至杯口處，持續在杯口處藉由「腳」拉引並與杯口上的液滴相互結合，逐漸向杯口外圍累積，最後成功翻牆逃逸。後續實驗嘗試使用市售食用酒品、丙二醇和丙酮等各種不同溶液探討翻牆逃逸情形。在延伸研究中，從廣口瓶的瓶頸發現「腳」蒸散與拉聚會產生脹縮的呼吸現象。