臺灣

本研究探討聲音共振引起腔體開口處氣流噴出的現象。實驗通過揚聲器播放聲音，使固定的錐形瓶產生共振，並改變聲音頻率、聲音強度及腔體參數（體積、瓶口截面積、瓶頸長度）分析氣流的形成原理與機制。腔體非共振情況下，腔體內外氣壓的振幅差較小，且存在相位差，此時開口處並未測得氣流；而在共振時，腔體內氣壓振幅顯著增加，導致開口處出現氣流且流速達到峰值。而流速峰值頻率與腔體幾何參數的關係符合修正後的亥姆霍茲共振公式，其中瓶頸有效長度應為L+1.45D。此外，氣流形態受衝程比L/D影響，當衝程比小於0.1時，氣體噴出後容易被重新吸回腔體，無法形成噴流；而衝程比大於0.4時，噴出氣流形成穩定的不連續渦流環，即合成噴流；在0.1至0.4之間時，氣流形態處於過渡狀態。本研究為聲能轉動能方面提供新的研究途徑，並有進階研究的可能性。

本研究探討了柏拉圖多面體滾漆問題，並且延伸至半正多面體進行研究。正多面體中分別為正四面體、正六面體、正八面體、正十二面體、正二十面 體。研究中證明柏拉圖多面體滾漆問題中的地圖限制以及有解充要條件。為了簡化問題難度，我們先簡化遊戲規則使「掉落」情況不被討論，再轉換回原規則的問題。在研究中我們於正四、六、八、二十面體使用原本的遊戲地圖，而其他延伸研究則自創地圖進行討論。

「沙球」是盛行於沙灘上的遊戲，某些地區也創造出不同的遊戲方法－例如：比賽沙球滾動距離、沙球對撞比賽......等，但所有沙灘都能玩這些遊戲嗎？又要怎麼做才會玩得好呢？ 根據我們的實驗結果，利用篩網篩出較細的沙粒(粒徑<0.08mm)，並將沙水比控制在200：35~200：45之間，能做出較堅固的沙球，含水量少(200：35)沙球較硬、滾動較快，含水量多(200：45)沙球偏軟、滾動較慢，同時也較耐撞擊，此外球體較大的沙球也較耐撞 。

本研究主要探討新竹關西馬武督地區鋯石巨晶的形成年代、生成機制與地質意義。該地區鋯石具有高達3至5毫米的巨晶，不同於台灣其他地區以微米級為主的鋯石。透過採集與分析樣本，結合玄武岩的微量元素及鋯石的鉿同位素分析，揭示馬武督地區鋯石的來源與形成環境。研究結果顯示，鳳山溪上游的玄武岩脈提供發現鋯石的有利條件，而馬武督鋯石巨晶的生成與長時間結晶、緩慢冷卻速度及捕獲外來晶體的地質條件密切相關。根據定年結果、微量元素蛛網圖、鉿同位素分析結果，推論認為：馬武督鋯石巨晶並非直接在玄武岩中生成，而是被鹼性玄武岩漿捕獲後保存下來。本研究加深對鋯石在玄武岩中形成機制的理解，對此區地質演化研究提供一個良好的解釋機制。

人腦中約有一千億顆的神經細胞 (王希文，2018)，他們之間的突觸錯綜複雜，這些樹突與軸突皆連接到正確的位置，讓人不禁好奇這些突觸的連接機制。在經過文獻的查詢過後，才發現Dscam是控制大腦發育的蛋白質之一，Dscam使得細胞能夠進行細胞辨識，能夠使軸突及樹突在腦中進行特定的連結而不致於黏合。目前我們尚未知道，Dscam 會如何影響嗅覺區域中介神經細胞的生長及神經連結，本研究針對黃腹果蠅(Drosophilamelanogaster) 大腦中一小群被 GMR51C07-GAL4標定的嗅 覺區域中介神經元，觀察在正常情況、Dscam過度表現、Dscam表現量受抑制下，這群神經元的型態如何發生。

本研究探討資訊來源對媒體識讀的影響，聚焦於名言、科學、健康的資訊混淆現象。透過 ChatGPT 篩選語句、Google 搜尋分析、問卷與訪談，檢視大眾對資訊出處的辨識與反應。兩份問卷以網路社群媒體為發放平台，分別有244和115人填答，平均年齡30和34歲，性別分布平均。結果顯示，多數受試者受名人光環與權威效應影響，提升信任與引用意願。 在名言佳句方面，50%受訪者重視語意勝於作者，亦有80%~100%的受訪者在發現錯誤出處後降低對資訊來源的信任。而在科學、健康資訊方面，儘管有55.93%的受試者「經常」及「總是」查證，但仍有57.60%曾分享錯誤資訊。研究建議應強化媒體識讀教育，結合查證技巧與批判思考，提升公眾對資訊真偽的辨識力。

本研究提出一套基於貝茲曲線的手寫圖形向量化系統，透過自動節點擷取與分段擬合機制，在降低點位數的同時維持高度幾何保真，本研究整合了自創的線段向量與曲率特徵處理演算法（SVCFP）能自動分割手繪筆劃並擷取關鍵節點，搭配最小平方法（LSM）進行高效貝茲曲線擬合，整體流程建置於網頁互動介面，可即時繪圖並獲得向量化結果。研究結果顯示，相較於傳統工具，本研究在控制點數上平均減少約84.6%，最高可達90.8%壓縮比，同時僅犧牲較少精準度情況下（BMND分數平均變動約 28~36分），仍能保持流暢準確的輪廓重建 ，亦適用於大量或即時處理情境，如數位手寫輸入、字型設計與圖形分析等，為圖形向量化提供一種高效率、低冗餘、視覺保真且實用價值高的解決方法。

本研究主旨是在探討颱風與季風互動對颱風風場不對稱性變化的影響，分析了2013至2024年9月期間的颱風數據，結果顯示，季風是影響颱風風場形狀的關鍵因素。在東亞特有的季風氣候中，84%的颱風受到季風共伴的影響，我們發現，在季風共伴下，颱風的七級風場會呈現螺旋形，東北季風影響下多呈「6」形，西南季風影響下多呈「9」形，這些形狀可用「等角螺線」來描述，對於季風影響不明顯的颱風，風場形狀則更接近橢圓。我們進一步計算集合重合率以驗證形狀描述的準確性。 此外，本研究將颱風生活史的流型演變分為五類，結果顯示，環境條件相似的颱風，在流型變化上具有相似性。我們還利用颱風氣流場裝置模擬颱風風場，測量風速和風向，深入探討環境風場對颱風不對稱性的影響。

現今醫療中，黃疸的早期偵測對肝臟疾病的預防與治療至關重要，但多數人難以在症狀輕微時察覺。我們希望藉由智慧手機影像結合機器學習進行黃疸檢測，提升民眾自我監測的能力。Su 等人（2021）曾使用深度學習和機器學習進行黃疸預測，但其方法依賴專業色卡進行色彩校正，成本高且限制應用範圍。本研究提出以白平衡演算法中的白色補丁法與灰界演算法，搭配深度學習模型 DCCNM1和2 取代色卡，提升黃疸檢測的普及性與便利性。經黃疸偵測效果評估顯示，DCCNM2 在無色卡模型中表現最佳，雖然各指標略低於色卡校正，但其展現出優異的穩定性和準確性，證明其作為無色卡黃疸篩檢方案的可行性。本方法將能提供便捷的居家黃疸檢測途徑，尤其對偏鄉地區居民而言，不僅提升早期發現的機會，還能有效減輕醫護人員的負擔，推動大眾健康管理。

生醫材料的開發與應用，現今佔有極重要的地位，但以金屬製的生醫材料而言，仍有植入人體內，被體液腐蝕或氧化的問題。本研究希望藉由高分子薄膜沉積與基材表面處理兩種方式，使金屬醫材能夠抵抗腐蝕，以延長使用年限。 本研究比較以真空電漿系統分別沉積六甲基二矽氮烷 (HMDSZ) 薄膜與使用四氟化碳 (CF4) 處理基材後，對不鏽鋼基材表面之抗腐蝕性和疏水性的影響；並找出使基材表面具較佳抗腐蝕性的工作條件。實驗結果中發現：(1) 在單體壓力為 60mtorr、功率為 30W的電漿參數下，沉積 HMDSZ薄膜 30分鐘，具較佳抗腐蝕效果與疏水性；(2)在沉積後 21天內，HMDSZ薄膜置於室溫時間越長，其抗腐蝕效果越佳；(3)CF4表面處理可能造成蝕刻或沉積，實驗中尚未找到可增加疏水性與抗腐蝕性之參數。