本研究將火箭分成三大部分：推進、姿態控制、降落，各別研發製作，用 低成本材料結合Arduino實現動態控制，以及自製出研發測量及實驗所需的器材，最後將所有技術整合完成一整支火箭。我們自行設計了引擎噴嘴，結合實驗將噴嘴推力提升，並比較不同噴嘴的推力。為了完成姿態測量，我們利用Arduino自製姿態測量系統，經過測試將其放置於火箭中用其自動量測數據並存取。回收火箭的動態姿態控制系統之部分，我們自製柵格翼，以及利用生活中所見有趣事物，創新製作圓筒姿態控制，實現火箭在空中動態控制。最後將技術整合，完成火箭。

眾所周知，水滴是生活周遭容易取得且可以放大物的透鏡，藉由作品中的實驗裝置能夠方便的觀察液滴中的成像，且能夠隨意地改變取率半徑和折射率，並搭配手機方便觀察與紀錄結果。若欲知液滴中成像的放大率，可利用測得的曲率半徑帶入「造鏡者公式」得知水滴的焦距，得知焦距後，便可將其帶入「薄透鏡公式」即可得知放大率 (距離水滴的長度不同，有不同的放大率)，再利用實驗驗證算出的焦距和放大率是否符合實際的焦距。之後改變液滴的曲率半徑和種類並比較其對放大率的影響 (本研究討論曲率半徑0.1公分和0.15公分的差距、水和食鹽水的折射率差距)。此外，更加以研究「球透鏡公式」與「薄透鏡公式」所算出的數據之差距與實驗觀察結果比較，並應用於複合透鏡中。

本研究利用中央氣象署2003年至2022年在宜蘭地區的地面測站雨量及風場觀測資料，分別在蘭陽溪以北與以南的平原與山區各選取十個測站進行分析，再輔以宜蘭降雨觀測計畫所提供的探空斜溫圖，探討宜蘭地區三維風場及因特殊地形作用所產生的雨量分布及變化。研究結果顯示：宜蘭地區的降雨量多寡與降雨特性分成五區，分別是中央山脈迎風面（4000~5000mm）>雪山山脈山區（約3500mm）>平原內部（2500~3200mm）>中央山脈背風側（約2700mm）>無地形作用（約1200mm）。其中中央山脈迎風地區年雨量逐年上升，背風面雨量逐年下降。另大尺度的東北季風進入宜蘭平原，與地形交互作用產生繞流西風再與低層東北季風產生輻合舉升作用，常造成了宜蘭地區冬季劇烈降雨事件。

超音波已廣泛用於奈米粒子的製備，然可聽聞音對奈米粒子製備的影響卻少有研究。本研究以簡易喇叭裝置產生可聽聞音並在溶液表面產生法拉第波及內部流動，來輔助製備奈米鎳。法拉第波是一種表面非線性駐波，透過調整容器形狀、振動頻率等，可產生不同波形。本研究嘗試在法拉第波輔助下，以化學還原法及電沉積法製備出不同性質的奈米粒子。SEM量測並比較無輔助、法拉第波輔助、超音波輔助製備出的奈米鎳的形貌、分布的差異。並將其應用於有機物(即剛果紅、亞甲藍、4-硝基苯酚、2-硝基苯酚)之催化還原。而由SEM量測、催化還原結果及理論模擬反應熱可知，法拉第波確實能夠改善奈米鎳的粒徑大小、分散性、對氫的吸附能力及催化還原能力。

由於多種阿茲海默症抑制的藥物中含有 pyrrolidine-2,3-dione 骨架，因此本實驗製備其衍生物，拓展神經損傷治療相關的藥品資料庫。研究中成功透過一鍋化策略完成難度較高的β-醯化反應，並且加成三氟乙酸酐的醯氟基，拓展醯化反應、氟化學的應用，展現其在化學及生物活性上的潛力。查閱相關文獻後，設計有機膦試劑作為催化劑，針對反應的條件進行優化，並深入了解其反應機構，建立β-醯化反應理論與實驗基礎，亦將所合成之產物進行純化，透過儀器鑑定化學結構與特性，接著測量並計算衍生物的反應產率。最終製備不同官能基的起始物，合成多種衍生物以豐富資料庫，並觀察不同取代基間的反應特性與立體障礙。

紫外光會造成皮膚組織結構受損，臨床上常藉由分析皮膚通透性變化評估其損傷程度，但檢測成本相當昂貴。本研究利用葉綠體能滲入受損皮膚內的特性，以伍氏燈之紫外光激發番薯葉葉綠體螢光，研發一套安全又低成本的創新性檢測方法。此研究發現，照射陽光與紫外光美甲燈，都會增加葉綠體穿透表皮的數量，防曬乳能減緩通透情形。人體檢測發現，皮膚對於紫外光的傷害有迅速修復的能力。然而，長期曝曬產生的曬斑部位，通透性明顯高於周邊皮膚，是不可回復的損傷，因此應避免累積性的紫外光傷害。研究成果顯示，我們所提出的檢測方法能有效評估皮膚損傷程度，為臨床上開發簡易皮膚檢測方法提供嶄新概念。

市售葉黃素飲外觀呈現橘紅色黏稠狀，去離子水稀釋以光譜儀測量波長在447nm有吸收峰。另以丙酮與正己烷萃取得黃色液體，光譜儀測量最大吸收率於波長450nm。濾紙色層分析法得知含有兩種葉黃素，分為葉葉黃素與米黃黃素，同時也比較菠菜汁與與市售葉黃素膠囊，皆含有葉黃素與米黃黃素。利用芬頓試劑產生氫氧自由基·OH，模擬自由基攻擊視神經時，存在於眼球的葉黃素作為抗氧化劑，與自由基反應，長鏈共軛雙鍵分解成短鏈，黃色消失。並利用光譜儀測量市售葉黃素飲與芬頓試劑反應，為二級反應。最佳反應條件為市售葉黃素飲加水稀釋成原濃度25%，[Fe2+]＝0.005M，[H2O2]＝0.767M，pH＝2.92，反應速率定律式：R＝k[葉黃素]2，k＝(3.58±1.5)×10-5 1/Ms。

無人氣象站的應用提升了大氣觀測的數據收集效率，雲屬自動判讀仍然是一項技術挑戰。本研究參考WMO國際雲圖鑑，進行雲屬影像的收集與分類，並利用Teachable Machine圖像辨識模型進行訓練，建立具備十種雲屬辨識能力的模型並探討學習率與訓練週期對模型判讀準確度的影響。實驗結果顯示，不同雲屬的分類準確度受雲屬特徵影響，層積雲與積雨雲因特徵變化較大，易產生混淆。經超參數調整發現，較低學習率有助於提升整體準確率，而訓練週期的增加或減少對準確率的影響則較不顯著。本研究證實機器學習技術在雲屬觀測上的可行性，未來可透過擴展資料集與優化模型，提高對不同天氣條件下雲屬變化的適應能力。

隨著網路技術不斷的進步，意見和情感分析逐漸成為人們日常生活中的一部分。儘管如此，目前人們缺乏一個方便且快速的情緒分析模型，供廣大大眾使用。 本研究旨在提供人們一個緩解憂鬱情緒的管道——當人們輸入一個需要被安慰的情境時，我們的系統將輸出安慰語句，以緩解該使用者之憂鬱情緒，達到安慰效果。為此，本研究訓練了BERT model以及 LLaMA model。BERT model能判斷使用者輸入的語句是否為需安慰語句。而LLaMA model則作為安慰語句之生成模型，以達到安慰之效果。

k距離集合是一個在離散幾何領域中被探討到的問題，也是我們在這篇文章中所想要研究的主題。我們將會先對平面中 4，5個點與三維中 5，6個點的二、三距離集合進行分類，然後再探討在三角形與正方形格子點上的 k 距離集合中點的個數與不同形狀的格子點之間的關聯性，並對這些 k距離集合中的點在 k值較小時進行統計與分析。而我們的研究目的為找出在不同格子點構造中 k 距離集合點的最大個數，並比較兩種構造的形狀以及效率差異。