臺灣

北半球冰川擴張是過去三百萬年來全球主要的氣候變遷事件之一，地球從溫暖的上新世轉變為較冷的更新世。本研究利用國際大洋發現計畫位於南太平洋 U1541 號岩芯中的有孔蟲群落分析和沉積物總碳變化，探討海水物理性質及碳埋藏速率變化受到此事件的影響。本研究發現在 2.8-2.5 百萬年前(Ma) 海水層化現象較強，2.5-2.4 Ma 受到北半球冰川擴張事件影響，海冰擴張，Neogloboquadrina pachyderma 相對豐度逐漸上升。冰期時南大洋海冰擴張後，導致換氣率下降，使得有機碳保存度高，讓總有機碳含量增加，此機制亦可能使冰期時南大洋深部碳儲藏庫開始擴張，使得全球冰川體積在第四紀時持續增長。本研究發現首次證實南大洋在北半球冰川擴張事件中扮演可能的二氧化碳儲存庫。

此研究針對磁力耦合振盪器進行理論建構與實驗設計，在理論建構中，我們先以彈力作為外力並推導公式，與實驗數據擬合後發現擬合參數極具參考價值。將磁力引入系統並推導公式，發現其與實驗數值擬合效果也極好。融合上述公式與參數後推廣出能描述振盪器運動模式之運動方程式，以Python數值模擬發現，此方程式與數據十分吻合且能產生波包與頻率下降等真實情況，故推論該運動方程式是有一定價值的。在傅立葉分析中發現了簡正模之應用，且當磁鐵初始距離越短或磁力強度越大時，振盪頻率都會有所提升，而初始位移不會造成影響。而本研究的成果將可透過一已知磁性量值之磁鐵求出另一板簧上物質之磁性量值，進而應用到新型機械式磁性雙板簧的懸臂磁力計設計。

奈米藥物在臨床治療引入了重大創新。多孔性二氧化矽奈米粒子(mesoporous silica nanoparticle) 具有生物相容性和高孔隙度的特性，被運用在奈米藥物傳遞和標靶治療。奈米粒子經過表面修飾可提高藥物載荷效能以達到有效的治療。 本研究建立一項有效的奈米藥物傳遞載體的開發系統，目標在合成多孔性二氧化矽奈米粒子，使用幾丁聚糖對表面進行修飾，以提升地塞米松藥物載荷和穩定的藥物釋放。應用 X-射線繞射和傅立葉轉換紅外光譜來分析奈米粒子產物和表面官能基。應用分光光譜儀進行測定藥物的載荷和釋放速率。幾丁聚糖修飾包覆的多孔性二氧化矽奈米粒子具有 53.7％的藥物載荷率，比較未修飾的粒子只有 27.9%。藥物釋放實驗，幾丁聚糖包覆的二氧化矽奈米粒子可以延緩藥物釋放，在 5 天釋放 19.7％的地塞米松。本次研究說明幾丁聚糖包覆多孔性二氧化矽奈米粒子是有潛力的奈米藥物載體。

延續去年飼養黑水虻實驗，討論如何利用黑水虻處理生質癈棄物後產生的衍生物--蟲糞。在實驗中利用蟲糞和黃泥混合後製作蟲糞蜂窩煤。探討最適合的原料比例。並比較以蟲糞、木屑、煤碳為原料的燃燒顆粒，碳排放量的差異。

探討雙面太陽能電池較傳統單面太陽能電池之發電效益差異，分析太陽光在不同材質地板的反射與散射，太陽能板安裝角度與方位，對於發電量的影響。雙面太陽能電池可以增益11%至37.5%發電量；等同降低37.5%發電成本。台灣位於北半球，考量整年最大發電量，應朝南安裝，安裝角度應與所在位置的緯度相近，並搭配白色表面粗糙之高反射和高散射地板，獲得最大發電量。單面太陽能電池，朝北或東或西安裝，與朝南安裝比較，發電量降低約50%；如果改成雙面太陽能電池，不但可以增加總發電量，亦可以將差異縮小至30%以下。如果因為建築物限制，只能選擇不是朝南安裝，或是不能選擇最佳安裝角度，雙面太陽能電池可以減少這些不利因素的影響。

我們利用培林、塑膠棒、電磁鐵、Arduino光敏感應器，製作了一個單擺拋出鐵球的實驗裝置，進行垂直圓周運動的拋物實驗，我們發現單擺將物體拋出後，物體只受到垂直方向地球引力的影響，水平方向則不受外力的影響。擺長越長拋出鐵球的飛行距離越遠，而擺錘重量與鐵球重量，則不會影響。改成兩節式擺長，可以增加鐵球的飛行距離，當下節擺長越短時，鐵球也會飛得越遠，而鐵球最遠的飛行距離則是在擺角25°時拋出。

本研究起因於學校表演藝術課教室的迴音問題，影響學習專注與舒適度。為改善此現象，本研究針對空間音場進行改善實驗，探討不同布料材質、不同樣式窗簾、不同吸音孔形狀、不同吸音孔深度，吸音與減少迴音的效果。研究使用手機應用程式產生定頻音源，透過自製音場實驗箱，搭配噪音計測量吸音量與殘響時間。 研究主要發現如下： 柔軟性高的布料具較佳吸音與減少迴音效果。 波浪簾吸音與減少迴音效果皆優於紙捲簾與百葉簾。 孔洞為圓形之吸音板比正方形或正六邊形更能有效吸音與減少迴音效果。 孔洞深度較深之吸音板，吸音與減少迴音效果越明顯。 透過本研究的結果應用，選擇合適的吸音材料與孔洞設計，可以有效改善空間音場環境，提升學習成效。

隨著氣候變遷、外籍勞工湧入與疫區國家的接觸，登革熱成為衛生機關的重要挑戰。本研究旨在利用臺灣的溫泉地理環境，探討不同性質溫泉，能否有效減少孑孓數量。 本研究以新北市金山區特有的弱鹼性碳酸氫鈉泉、酸性硫酸鹽泉、酸性氯化物硫酸鹽泉以及海水為研究 樣本，進行模擬實驗及田間防治評估，以探討不同濃度及溫度之溫泉或海水對減少孑孓數量的效果與關聯性。 結果顯示，孑孓對氯化物硫酸鹽泉及海水的耐受性最低，其次是硫酸鹽泉，最後是碳酸氫鈉泉。此外，隨著溶液濃度的降低，其抑制效果顯著減弱。本研究得到結論為硫酸鹽泉及氯化物硫酸鹽泉有效撲殺孑孓，主要機制涉及高濃度酸性硫酸根離子與空氣作用，氧化為二氧化硫，干擾孑孓代謝，而達到撲滅效果。

本研究著重於透過面部表情的判斷進而推斷情緒狀態的深度學習神經網路模型。首先，將人類的情緒狀態分為七個類別，並透過MediaPipe框架取得影像中的臉部特徵位置，利用其座標框定臉部範圍並作為深度學習模型的輸入。第二，透過部不同特徵訓練模型，進一步優化模型識別情緒的準確度，並嘗試不同的特徵，例如：趨勢曲線函數的係數或是各種向量。最後我們設計了一個插件，利用此模型在Google Meet中進行即時的影像辨識並分析，作為線上課程的授課成效評估。 目前本模型在透過五層卷積層配合池化層及全連階層，並提取瞳孔眉毛向量、瞳孔鼻尖向量以及口部中心為基準點的向量作為特徵，能夠有84%的準確度，F1值落在約85，其中快樂情緒的辨識精準度高達98%。

本研究提出一套結合BERT模型與自訓練分類器的失語症分類系統，透過多個方法及參數組合提升判斷精確性。研究靈感來自櫻井等人(2023)[15]提出的BERT分類模型，並參考Cong et al.(2024)[5]針對大型語言模型(LLMs)在臨床環境中的應用，進一步探索自訓練分類器在增強BERT判別能力方面的潛力。 本研究的創新點在於，模型基於醫生標註的分類結果進行深度學習，而非讓AI直接從語料中自動分類病患類型，這與先前主要依賴LLMs自動分類的方法不同。此外，本研究納入詞性、語法結構與語音長度及肢體語言標記，以提升模型的處理能力與個人化治療。 考慮語料庫規模及醫學倫理，本研究採用AphasiaBank(全球最具權威的語料資源之一)的英文訪談文本進行模型訓練，同時移除所有個人隱私資訊。