臺灣

本研究在探討黃胸錐腹蜾蠃的築巢位置、分布狀況、行為觀察、蜂巢類型與蜂巢環境的關係，以及出巢率和蜂巢結構與材料的關係。結果發現，黃胸錐腹蜾蠃築巢位置會選擇有利於覓食、孕育後代的環境，雌蜂的築巢方向並沒有特定的方位；統計後發現黃胸錐腹蜾蠃雌蜂和雄蜂，雌雄比是1.125；也發現蜂巢的種類和外觀會因為環境的不同而有所差異；又發現雌蜂築巢使用泥土粒徑的粒徑大小和出巢率沒有直接的關係，但築巢材料粒徑大小和蜂巢結構有關係，而蜂巢結構會影響成蟲出巢率，蜂巢結構的長寬比和出巢數有密切的相關性，但是蜂巢結構的厚度並不會影響到成蟲的出巢，蜂巢結構中的有機質和出巢率相關性也非常密切。

我們擴充”Presidential”遊戲，創發出5×5範圍內的13連方棋盤，走出最大佔地範圍，並以圖論方法分析圖特徵，得到歐拉行跡與合成結果的最長路徑。環圖最大佔地結果18≤𝐴𝑚𝑎𝑥≤22，樹圖𝐴𝑚𝑎𝑥=23。歐拉行跡遇到分叉點會增加選擇，重複踩點；遇到圈則會減少重複踩點的次數；遇到有分支的環則必先走完環才走分支。依據環特徵及分岔點數量，本研究得到圖的最長路徑4≤𝐿𝑚𝑎𝑥≤8。

本作品研究「從幾何圖形問題探究如何以最多或最少的路徑轉折次數通過各類幾何圖形的所有中心」，同時解決科學研習雙月刊的問題。主要將該主題分為：研究各類幾何圖形路徑轉折處只能在中心、路徑轉折處只能在頂點與路徑轉折處在中心與頂點給定依序輪流條件時，路徑轉折次數的最大值及最小值與邊格數之關係，更可延伸探討長方體及矩形不同路徑走法組合。再者，由路徑的行進方向發現，在將各類幾何圖形的路徑方向化為代數後，可將路徑過程表示為一個代數列。若代數列相鄰的兩項為相同代數，則該路徑為一直線；若相鄰的兩項為不相同代數，則該路徑為路徑轉折處。比較至代數列的最後一項，即可找出該幾何圖形的路徑轉折次數，並用代數列驗證其一般式。

本研究透過JY61P六軸加速度陀螺儀與ESP-32S控制板，製作出球形水流流場監測模組。先以沙崙海水浴場的海岸立體模型進行實驗，藉由Unity 3D軟體與C#程式編寫繪製出路徑圖，擬合出研究水域的水流狀況。由實驗得知沙崙海水浴場海岸立體模型的鳥喙處水流會朝岸邊繞行；而海岸線中間與南側岬角的水流皆沿著海岸線向鳥喙處移動，與參考文獻之研究結果吻合，確認本研究所設計的簡易水流流場監測模組可行性與準確性。 由本研究建立出的水流流場監測模組系統，在青山瀑布水流流場監測實驗中發現在瀑布水潭中，不同的深度會有不同的水流差異產生；且在不同位置可能會有斷層式的地形高低變化，因此在未知水域活動時，應注意水域環境狀況以確保自身安全。

清理鳥糞是養鳥人士最頭痛的事，每日清理集糞盤會讓人覺得繁瑣；又如果累積到一定的量才去清理，家中環境都會飄散著鳥隻的羽粉和羽屑，造成過敏。因此本研究運用ESP32板和ESP8266板可遠端控制也可近距離手動控制清除模組及鳥糞辨識。 清除模組需不鏽鋼條固定在汙水盆上，並架設方形固定架來使鳥籠穩固。出水孔的位罝要設置在刷毛的上方，渦桿上用矽膠軟刷毛且轉速要快，才能增加清洗的力道且不會傷害輸送帶。輸送帶的材質要用0.8mm NR橡膠墊、不噴灑任何防水、防油的清潔劑且輸送帶的轉速要慢，讓渦桿上的矽膠軟刷毛完全貼合輸送帶，如此，效果才會最好。 最後整合智能晶片、「清除模組」、「鳥糞量辨識模組」並使用4K短焦攝影機製作出小型寵物鳥照顧器。

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。

萬丹泥火山泥塊被當成棄土堆放，造成鄉公所及農民困擾，本研究添加廢渣及醋，來改善土壤性質，使廢土變成可耕種土壤。結果如下： 一、泥火山土壤pH值約為9.5，土壤顆粒細小、孔隙小，水不易滲透，乾燥後變成硬塊，植物無法扎根。 二、泥火山土壤添加咖啡渣和茶葉渣後，產生團粒結構，水入滲率提高。以泥渣比8：2種植紅豆，生長平均高度最高。添加蛋殼種植，紅豆均無發芽。 三、泥火山土壤加醋調配，可改善土壤酸鹼性質。以醋水比1:9搭配泥茶比7:3混合土壤，最適合紅豆生長，且添加茶葉渣紅豆生長情形比咖啡渣好。 四、羅勒以泥渣比8:2搭配醋水比0:10泥火山土壤種植，葉子枯黃率最低且葉數增生率最佳，且添加咖啡渣葉數增生率比茶葉渣高。

本作品希望能協助消防員在進入未知火場前，可以協助了解情況及判斷，使用物聯網、影像辨識、自走車技術，建置一個移動式火源偵測及遠端滅火裝置，具有手動及自動控制功能。 在火災現場時，可以手機方式操作，馬達帶動機器人平台前、後、左、右移動，透過鏡頭傳回影像畫面，人員如看到有火，可按下啟動噴灑乾粉按鈕，遙控滅火。當機器切換為自動控制方式，前置鏡頭傳回的影像，當有火源時，則會自動辨識火，並啟動噴灑滅火。有自動按壓滅火器壓把的功能，是因為在滅火器握把上，設計一個按壓驅動裝置，噴灑乾粉， 此為偵測火源滅火裝置 。 本作品說明書內使用之照片，大部分為第1指導教師拍攝，部分為引用自產品網站照片。

本研究的結果如下：一、對於1xn方格表，快速排法為每格填0其可填1的個數最大值=0。對於mx1方格表，快速排法為每格填0其可填1的個數最大值=0 。 二、當m>1，n>1時，2xn方格表快速排法為一半方格填1，一半方格填2，如圖5-2-5在2xn方格表可填1的個數最大值=n，對於mx2方格表，快速排法可以將表格旋轉90度，再用2xn方格表的快速排法 即可達成，則mx2方格表可填1的個數最大值=m 。三、在探究原始問題4x5方格表填入最多1的方格數量方法上，推得最佳策略行數=(4n-2m)除以3此最佳策略行數可應用於：mxn方格表，m=3k+1，n=3t+2且3k+1<3t+2<2(3k+1) 。四、對於mxn(m不小於3且n不小於3)的方格表，分成六種類型，推導出可填入最多1的方格數量之快速排法與計數公式的六個定理。

本校位於阿里山之下，鄰近阿里山森林鐵道，我們從小接觸森鐵旅遊，愛上森林鐵道氛圍。從網路新聞中看到有關阿里山小火車翻覆的事件層出不窮。於是利用國中自然課程中學習到有關力學能轉換和數學課程中學習到有關重心的概念。想探討阿里山小火車翻覆情況跟那些變因比較有甚麼特殊關連，因此選用車廂中重心分布情況、坡道的彎曲程度和坡道的高度來做實驗分析探討。 所以我們利用生活科技課程學習到的3D列印技術，來製作不同曲率的軌道，將不同重量的砝碼放在不同滑車的位置上，模擬出不同重量的乘客坐在不同位置的森林小火車上，當滑車行經在不同曲度的軌道時觀察記錄滑行距離和出軌的機率，藉此實驗研究探討森林小火車翻覆情況跟乘客乘坐重心分布情況、坡道的彎曲程度和坡道的高度有甚麼影響。