棉花糖、軟糖等食品通常使用動物的明膠，不適合素食者食用。植物性原料的開發因此成為了一個重要的研究領域。本研究將探究植物性原料取代明膠的可行性，並進行延伸性的食品加工應用。 棉花糖是利用明膠與打發蛋白製作而成，我們利用多醣類膠體與果醬做為凝膠劑，研究其取代明膠的效果，並以豆類蛋白進行打發，做出純素棉花糖。實驗結果顯示，植物凝膠劑能夠有效替代明膠，能產生凝結性；而豆類蛋白能成功打發讓棉花糖有彈性，這些植物性原料除了能生成質地良好的棉花糖，也能取代雞蛋成功烘培出素食蛋糕。 本研究的結果為食品行業提供了創新方案，更滿足消費者對健康和環境友好的食品選擇日益增長的需求。

硫磺菇（Laetiporus sulphureus）和桑黃菇（Sanghuangporus sanghuang）是東亞，特別是台灣森林中的兩種真菌。這些真菌的次級代謝物，特別是多醣，具有抗炎和抗癌的生物效應；其地面子實體長期被當地人作為傳統藥物使用。然而，這些藥用特性及其機制尚未充分研究。本研究旨在分析和量化這些真菌多醣的抗炎效果。從硫磺菇中提取硫酸化多醣，從桑黃菇中提取非硫酸化多醣，並使用水和乙醇進行多步純化。隨後，將純化後的產品餵給巨噬細胞進行體外測試以檢查其抗炎性。硫酸化多醣的最佳濃度為150 ppm，能夠最大程度地降低自由基濃度21.6%，且不影響細胞活力。相比之下，桑黃菇的所有多醣濃度均顯示出增強的細胞炎症，顯示其作為藥物無效，因為沒有去除真菌毒素。相比之下，硫磺菇的硫酸化多醣顯示出其藥用潛力，對生物醫學和生物探索領域具有新啟示。

本研究主要是以晶片和織布進行結合，以電極收集訊號分析受測者的鈉濃度和汗液流量，研發長期保持潤濕和擁有穩定性的高親水性薄膜Polyacrylic acid / Cellulose nanocrystals（PAA / CNC）感測器。製備不同濃度比例的PAA / CNC光固化水凝膠，進行接觸角、FTIR圖譜、溶脹比 (Swelling Ratio)、SEM、EIS 潤濕面積分析並比較選擇出PAA /10 CNC的濃度比例作為最佳的汗液感測電極。利用CNC與PET片間貼合度強化結果，能有效提升薄膜親水性，降低電極與織布中的親疏水性差異，加強電極感測靈敏度，相較於對照組，電容值結果顯示約提升5~10倍的靈敏度。本研究開發一個靈敏且穩定即時監測汗液的薄膜，並結合藍芽應用於智慧裝置。

本研究的研究靈感來自於科學月刊，原題為在一個六面體中，有一隻螞蟻位於其中一個頂點並沿著邊行走，每當牠走到頂點時就會選擇一條邊繼續行走，且牠任何方向之機率皆相同，但不可走回頭路，求螞蟻回到出發點時經過邊數之期望值。本研究將題目延伸出了以下三個問題，得出結論後並證明。並得出了以下結果：簡單連通 圖，螞蟻從其中一頂點出發，且往任何方向之機率皆相同，無論螞蟻是否可以走回頭路，牠第一次回到出發點時經過邊數之期望值之通式。在 n 點連通路徑圖 Pn(n -path graph) 中，螞蟻從其中一點 vi出發，第一次走到另一點 vj時經過邊數之期望值通式。並找出了當 n 點循環圖 Cn (n-cycle graph)上有一隻螞蟻從其中一點 vi第一次走到另一點 vj時，經過邊數之期望值與兩點之距離的關係。

隨著高齡化社會來臨，長者夜間跌倒事故頻傳，居家安全成為急需解決的問題。本研究提出一套以深度學習與影像處理技術為核心的智慧監測系統，重點為夜間跌倒事件的即時辨識與預警。系統運用OpenCV進行影像增強，改善夜間低光環境下的影像品質，再以深度學習模型Ultralytics YOLO11進行精準的跌倒偵測，達成即時通報與警示。此外，整合臥床偵測、夜間燈條引導與浴室進出監控，提供全方位居家安全防護。所有檢測數據即時記錄至Web Server（HTML、JavaScript、CSS、Flask、MySQL架構），供遠端監控與數據分析。經實驗證明，本系統能準確辨識夜間跌倒事件，有效減少長者夜間意外事故發生，對高齡社會居家安全具重要貢獻。

本研究從三種堆肥蚯蚓（歐洲紅蚯蚓、印度藍蚯蚓、非洲夜蚯蚓）的糞土中分離出7株可促進油菜、番茄、草莓生長，並具有協助農作物抗逆境潛力的微生物。菌種鑑定後發現分屬於Glutamicibacter或Arthrobacter、Lelliottia、Pseudoxanthomonas、Bacillus或Priestia、Lysinibacillus等屬。菌株大多具備可分泌生長素、胞外多醣，固氮，分解果膠、纖維素、木質素，可耐鹽，耐高溫能力，我們認為這些糞菌未來將可運用於農業上，減少化肥使用，並減緩氣候變遷對農作物造成的傷害。

在臺灣手語辨識，先前研究所使用的監督式學習需要大量標記樣本而限制可辨識詞彙量。為此，本研究借鑒自然語言處理領域中BERT 的遮罩想法，將未標記手語影片隨機遮蓋部分幀數，並讓模型學習預測被遮蓋的幀數以學習臺灣手語的特徵，並透過遷移學習來訓練辨識模型，此作法可克服現有臺灣手語資料缺少的問題。經過實驗，本研究訓練之詞彙辨識模型達成了242 個詞彙量，94.8%的準確率。 此外，先前研究皆未在手語句子翻譯上有成果。因此本研究基於預訓練模型，整合設計手語翻譯的系統，實驗中，系統在100 個句子的翻譯表現達到88%的準，且BLEU-4 分數取得20.98，證明自監督學習的方式在手語辨識、翻譯上是有效的。並展現出樣本需求少與辨識詞彙量可輕易擴大的潛力。

利用鏡檢大生熊蟲形態檢測蔬菜中硝酸鹽壓力，常有形態判別問題，本研究想利用其自體螢光開發新型檢測模式，利用硝酸鹽壓力下其活動與隱生比例差異與自體螢光強度關係，檢測硝酸鹽濃度。顯示其自體螢光最佳激發波長為488 nm，製作檢量線(R2=0.99)與自製裝置使用470nm波長激發以壓克力濾光(R2=0.97)可檢測0〜156 mg/L硝酸鹽，可改善鏡檢缺點，並嘗試應用，發現蔬菜硝酸鹽 (小白菜492mg/L)，超出其自體螢光檢測極限，且蔬菜萃取液會影響大生熊蟲自體螢光，目前能進行定性分析，後續將分析蔬菜中造成干擾物質，繼續評估其應用性。探討其螢光機制，利用組織切片，探討大生熊蟲自體螢光強度與表皮層厚度在隱生和活動狀態下，是否具有相關性，發現脫水樣本自體螢光強度與螢光面積較活動樣本無差異(p>0.05)，推測自體螢光強度會受到其隱生時體表收縮程度有關。

給定三種大小不同的正三角形，邊長由大至小分別為正整數a、b、c，在每種三角形皆需使用的情況下，去拼出邊長為正整數的正三角形。眾所周知，「找到所有可以被拼出的正三角形邊長。」這個問題是困難的，原因是正整數有無窮多個，且可行的拼法非常多種。故本文欲探討的問題為：「尋找a、b、c的條件，使得無法被拼出的正三角形之正整數邊長個數僅有有限個。」 我們估算無法被拼出的最大正整數邊長，並為所有大於此數的正整數邊長，分門別類地創建合適的拼法，解答了上述問題。

我們是探討磁星的短X射線爆發(Short X-ray burst)。利用RXTE太空望遠鏡觀測磁星1E2259+586的數據，經由Bayesian block方法對光變曲線篩選找出爆發，並配合「波松分佈」與「虛無假設」找出50筆爆發事件(爆發的正確性有5σ的信心水準)。再利用HDBSCAN非監督式學習演算法來對短X射線爆發進行分群，找出此磁星有「短暫且高能爆發、中等持續與能量爆發、較長持續且溫和爆發、快速且低能爆發」現象，暗示了磁星爆發的多樣性並有不同的爆發機制。此外我們也發現磁星可能有「週期性」的現象，也許是自轉週期、地殼受的應力或磁場變化經過同樣時間累積(有週期性)而爆發。我們也比對有快速電波爆發 (Fast radio burst, FRB)的磁星SGR 1935+2154，看是否1E2259+586有FRB現象，結果暗示1E2259+586可能沒有FRB現象。