臺灣

近年來溫室效應日益嚴重，我們注意到可利用氣體作為正極的空氣電池，並思考是否能將工業排放的CO2儲存後作為正極氣體並轉換成電能。本研究重點在基本電池和正極氣體兩部分，首先思考如何製作效能高的鋁空氣電池，再嘗試以CO2取代空氣，並找出增進鋁二氧化碳電池效能的方法，研究出能消耗CO2並轉換成電能的電池模組。實驗結果顯示：(1)最佳電解液為鹼性3.0 M KOH(aq)；(2)純氧為最佳單一氣體；(3)三乙醇胺為最佳改質劑；(4)驗證CO2能參與反應；(5)CO2 80%時電壓最高；(6)設計出鋁空氣電池組能長時間穩定輸出5.7 V；(7)最終製作出的鋁二氧化碳電池組能長時間平均輸出電壓2.62 V。

科技課程中木工機具的安全問題備受關注。本研究整合視覺語言模型與手掌辨識技術，即時分析操作時的手部姿態，以判斷危險程度，並可傳遞危險訊號至智慧插座，自動控制機具停機，減少意外發生。其中實驗照片測試集共396張，涵蓋12種手勢與3種環境亮度（750、500、300流明），透過不同提示詞（Prompt1~Prompt6）改善鋸見AI的分類效果。並且最佳模型（Prompt6）在危險手勢的正確率達99.3%，警戒手勢89.8%，安全手勢86.4%，表現高度準確性。此外，手掌距離辨識在500流明環境亮度下的誤差低於0.5公分，可作為系統後端危險狀況停機的重要輔助依據。在教學應用上，系統能即時辨識危險手勢並成功切斷電源，平均反應時間約為170~200毫秒，展現出即時防護的實用性與教學輔助潛力。

為解決傳統物聯網監測系統過度依賴中央伺服器所引發的隱私外洩、單點故障與缺乏彈性等問題，本研究提出一套創新的去中心化監測系統「環語鏈」。其核心創新在於整合本地大型語言模型(LLM)與三層式模組化基地台，實現了數據的本地處理與彈性的分層協作。透過低成本小型基地台進行資料蒐集，由中型基地台負責情報交換與暫存，最終由大型基地台運行本地LLM進行意圖分析與生成自然語言回應。本系統不僅能被動查詢，更能主動發送警示，並具備自動記憶與可自訂人格的功能，打造真正個人化的智慧管家體驗。所有資料儲於本地，使用者可依需求靈活配置感測器，確保了系統的安全性、擴充性與高穩定性，為新世代智慧生活提供了一個兼具人性化與高韌性的解決方案。

本實驗旨在測試氣溶膠噴霧產品使用時推進劑之噴出量，以了解日常使用此類產品時推進劑之暴露量是否對人體、環境造成影響。研究對象為五種市售氣溶膠噴霧商品，包括洗面乳、髮妝造型噴霧以及刮鬍泡。本實驗採用內容分析研究法，以FTIR測量測試腔內推進劑種類及濃度，用以推估浴室空間濃度、模擬使用時人體呼吸暴露量、以及污水系統中的累積量。分析方法包括FTIR紅外光譜分析、T-test量化分析。結果顯示，測試商品中推進劑的種類為丙烷、丁烷、異丁烷，部分丁烷使用時濃度高於立即致危濃度(IDLH)，表示可能對人體有危害，使用後推進劑隨殘餘泡沫流佈污水系統，亦可能對城市安全及環境造成影響，因此，建議應制定完善的規範，以確保使用者的安全和環境的永續性。

近年來台灣西南部地震頻繁，本研究即探討台灣西南部地震活動，除了驗證該區地震芮氏規模與頻率符合古騰堡-芮克特定律(Gutenberg-Ritcher Law)，也探討定律中b值變化與大地震之關聯。研究對象以台灣西南部區域內1973.01.01~2025.01.31之地震數據，採用最大概似法及粒子濾波器(Particle Filter) 處理時間序列，計算各區b值，並推估各區芮氏規模(𝑀𝐿) > 4.5之地震發生機率(P值)，結合斷層分布與地質特性，分析地震風險。結果顯示，大規模地震前b值呈下降趨勢，震後則逐步回升，顯示b值變化趨勢與樣態具有作為地震前兆的參考價值；透過b值計算出的芮氏規模(𝑀𝐿) > 4.5之地震發生機率，亦可捕捉地震活動趨勢。本研究發現b值及其所計算的P值可作為短期地震風險指標，未來可進一步應用於地震預警與防災評估。

本研究目的在發展簡易快速的熱島效應強度估算方法，利用氣象署地面測站的網格化資料，排除高度對氣溫的影響後，找出都市範圍中的最高、最低溫數值，分析臺北、臺中、臺南及高雄四座城市的長期熱島效應強度變化趨勢。 我們發現各城市熱島效應變化趨勢有不同特徵。臺北及臺中的熱島效應強度在63年間有增加趨勢，但臺南及高雄未見增強，這可能與人口數及都市發展相關；臺中熱島效應強度具有最明顯的季節變化，這與季風和地形相關。臺中火力發電廠及臺南科學工業園區的運轉與建設皆造成當地區域氣溫上升，導致最高溫位置的改變。 本研究提供臺灣四個直轄市的熱島效應長期變遷資料，也為未來面對城市氣候的調適策略提供科學依據。

本研究探討黑水虻三至六齡幼蟲在水中的適應情形，經解剖發現可浮性黑水虻幼蟲因具有較高密度的微氣管分支更能適應水中生活但脂肪分布較少。實驗得知五到六齡幼蟲在水中一周存活率平均為81.2%，其水中排氨含量達0.1mg/5ml。在水中的運動表現較低，餵食熟地瓜葉比生地瓜葉增重90%。以黑水虻處理豆渣水可減少35.6%的二氧化碳排放量及減少豆渣濾液蛋白質含量66.67%，黑水虻幼蟲增加25%蛋白質含量。建議優化豆渣濾液處理應用模式如下：篩選五到六齡可浮性幼蟲投入廚餘濾液發酵槽中二次飼育，未來可製成高蛋白比的黑水虻產品；不可浮幼蟲則另外製成高脂肪比的黑水虻產品，最後經黑水虻處理的廚餘廢液進一步轉化為酵素液進行各類應用，進而推動環保及循環經濟之宗旨。

本研究主要目的是研究機器人以等距行進方式從起點前進回到起點的回程路徑問題。 主要以三角函數、遞迴數列、數學歸納法等數學模型來探究、推演與論證，同時利用數學電腦軟體來計算與驗證。一開始先利用Geogebra來探索原始題目，初步得到一些性質和結果；接著，再延伸題目，依不同的起始點位置，探討步數和角度的關係、行進過程中各落點位置的遞迴關係與回程路徑。最後，再將兩條相交直線延伸成三條共點的直線，並依其間的夾角度數，探討以等距行進方式從起點前進回到起點的回程路徑數問題。 本研究根據所建構的數學模型，依不同起始點位置，構作出機器人以等距行進方式回到起始點的回程路徑圖，並得到此回程路徑上相對位置的遞迴關係。本研究在研究過程中，得到一些有趣的數學理論，期望這些成果未來能夠應用於AI機器人運動模式的相關領域。

在現今社會，個人越來越依賴自主學習以提升技能和知識，而舞蹈學習尤其受到關注。然而，在沒有專業指導的情況下，學員往往難以掌握舞蹈動作的細節，也難以清楚地評估自己的表現與標準示範之間的差距。 為了應對這一挑戰，本研究利用人體姿態識別演算法OpenPose，捕捉舞蹈者的關節點。通過這項技術，針對舞蹈的標準動作、力度、流暢度等方面，成功地開發出一款自動評分系統。 通過人體姿態識別技術，我們能夠深入分析舞蹈動作的細節，讓學員與標準舞蹈動作進行比較，以確認學習上的差異。我們希望通過這項研究，學員能在沒有專業指導的情況下，利用網路平台創建更有效且有趣的自主學習環境。

本研究旨在設計基於毫米波雷達的數位物理實驗系統，用於精確量化彈簧簡諧運動。傳統物理實驗易受肉眼觀察與手動測量的誤差影響，本系統利用24GHz毫米波雷達結合自製電路板，進行即時、無接觸的運動測量。透過設計電路板、撰寫韌體訊號轉換程式，並進行數位數據分析，成功開發了靈敏的毫米波雷達系統。我們利用彈簧簡諧運動實驗驗證了該系統，觀察不同質量砝碼對彈簧運動頻率的影響。實驗結果顯示，考慮彈簧質量後，測量數據與理論結果的均方根誤差從0.62Hz降低至0.35Hz，顯示出系統的高度精確性及穩定性。本研究成功解決了傳統實驗中的量測誤差問題，以毫米波雷達技術實現了精確觀測。開源設計有助於推廣至學校的物理實驗室，為學生提供先進的實驗工具與數據分析經驗。這展示了毫米波雷達在物理實驗中的應用潛力，並為未來教學實驗提供了高效、低成本的解決方案。