臺灣

本研究以萃取具多酚結構的天然植物（薑黃、芭樂葉、蝶豆花、金針花、臺灣杭菊1號花）為主題，透過自製 UVA和UVB的檢測裝置，探討不同變因下各萃取液的抗UV成效，結果顯示「杭菊花萃取液」具有最佳成效。 進一步比較杭菊1號花（白雪）和杭菊2號花（黃金菊）不同部位萃取液的抗UV成效差異，研究發現杭菊1號花瓣萃取液最具抗UV功效。因此將杭菊1號花瓣濃縮萃取液依適當比例調製成不同配方的「天然菊萃防曬乳」，並與「市售防曬乳」進行比較實驗，結果顯示自製防曬乳配方9對日光的UV遮蔽率可達98.0%，確實媲美甚至優於市售防曬乳的實際功效。

本研究開發「智慧校園GO」網頁系統，平時提供校園三種策略導引(最短路徑/最低打擾/無障礙路線)功能，當遇上校園霸凌、學生群聚、火災、菸害、陌生訪客闖入監控等緊急事件，則啟動Level 0(最低)到Level 2(最高)的警報分級，通報相關人員、紀錄當下影像或數據，規劃「無障礙」或「最短路徑」進行即時處置。系統採響應式介面(模式切換、模糊搜尋)、地圖箭頭顯示，樓層動畫與實景照片呈現，支援自動起點及模擬定位。後端整合ESP32感測、YOLO 影像辨識，以Dijkstra演算規畫路徑。實測顯示，霸凌警示準確率95%、群聚辨識正確率92%，介面易用性取得4.1/5的分數，而「影像辨識偵測行為」功能取得4.7/5的高分肯定，展現智慧校園GO系統於即時警示與校園安全的實用價值。

水質同時受到有機染料與無機鹽類污染，現行處理流程常分段進行，能源又受天候限制。為此，本研究開發一套整合「即時檢測-自動啟動-光觸媒淨化」的太陽能驅動水質清淨機。分別以有機染劑的亞甲藍以及無機鹽類的磷酸鹽(優養化)、亞硝酸鹽(生物毒性)為污染代表，檢測儀使用Arduino以反應試劑的RGB顏色變化檢測，汙染濃度超標則啟動水質清淨機進行降解。清淨機利用二氧化鈦光觸媒來淨化水質，作動結果顯示在光觸媒的作用下，不同的污染物濃度均能大幅下降，達成水質清淨目的。在能源的利用上，採用太陽能板儲能以提供陰天、夜間光觸媒所需的紫外燈電力，有效解決除污的時間及天候限制，達成全天高效水質淨化，符合節能等永續理念，值得大力推廣。

本研究探討自然聲音對植物生長與防禦機制的影響，並評估「聲音農藥」在農業中的應用潛力。我們測試了流水聲、雨水聲對黑豆發芽與植株生長時其根生長向性的影響，以及蟲啃咬聲對小白菜葉片被害程度及防禦機制的影響。結果顯示，在流水聲與雨水聲環境下，黑豆植株的根部傾向於朝向聲源方向生長，尤其在缺水環境下更加明顯，顯示植物可能利用聲音信號調控根部生長方向。此外當小白菜暴露於蟲啃咬聲時，其揮發性有機化合物（TVOC）釋放量增加並有效降低紋白蝶幼蟲的啃食行為，證明聲音刺激可觸發植物的防禦機制。 本研究的發現支持了聲音可作為非侵入性環境因子來影響植物生理反應，並為未來發展環保型農業防治技術提供了新的視角。

科展以非牛頓流體為主題，想要瞭解不同澱粉漿加PVA膠水混合，以硼砂或碳酸鈉進行交聯作用形成聚合物，在靜止或運動中受碰撞或衝擊時，在力學測試的變化與效應，進行實驗設計。 實驗設計與結果說明： 1.玉米粉、地瓜粉及糯米粉混合PVA膠水，以硼砂或碳酸鈉進行交聯作用，彈珠在不同高度落下可緩衝58.6%~70.0%位能；彈珠自40㎝軌道滑落，可緩衝88.0%~95.3%動能；彈珠自240㎝高度落下，以撞痕深度計算可緩衝70.0%~85.0%位能。 2.非牛頓流體為彈性物質，無法取代剛性物質作為結構垂直柱體，以(糯米粉漿+PVA膠水)+硼砂或碳酸鈉製成緩衝器，可考慮取代剛性物體作為鋼斜撐物質。 實驗結果說明，澱粉漿+PVA膠水+碳酸鈉有較佳的垂直與水平緩衝效果，並可考慮作為結構鋼斜撐的緩衝器及防撞器。

本研究探討不同多媒體學習呈現方式與策略操作對學生學習成效與認知歷程的影響，並結合腦波量測進行實證分析。研究分兩階段進行：第一階段設計三種影片類型（語音＋圖像＋文字、語音＋圖像、語音＋文字），比較學習表現之差異；第二階段以成效最佳的「語音＋圖像」組為基礎延伸三種策略（單次觀看、重複觀看、觀看後口述）進行比較。結果顯示「語音＋圖像」組在學習成效、專注度與放鬆度表現最佳，符合雙通道與冗餘原則；「觀看後口述」策略在測驗成績與語意整合指標上具優勢，展現生成學習與深層加工潛力。 本研究結合理論與腦波數據，提供多媒體教材設計與教學策略實證建議，展現腦波輔助學習診斷可行性，呼應永續發展目標「優質教育」核心精神。

本研究旨在探討高中生生成式人工智慧（GAI）素養之現況，並分析背景變項與影響因素之關聯。透過問卷調查蒐集資料，涵蓋GAI應用能力、學習態度與意願、外部影響與支持資源、GAI倫理與社會影響等五大構面，進行描述統計、t檢定、單因子變異數分析、相關分析、迴歸分析與中介效果等統計檢定。研究結果顯示，不同學制及群科學生在GAI素養表現上存在顯著差異，其中教師與學校的外部影響會透過學生對GAI的學習態度進一步影響其應用能力。特別是教師的支持度對學生GAI應用能力的貢獻大於學校層面的資源提供。研究顯示教師在推動學生有效使用GAI工具中扮演關鍵角色，提供未來課程設計與GAI素養培育政策的具體參考。

本研究開發了一個基於多項人工智慧技術的多模態失語症溝通系統，旨在提供失語症患者能提升表達自我和參與社交的能力的工具。系統以iOS App作為主體，接收環境影像、語音、唇語、手勢及情緒等多模態資訊後，透過大型語言模型產生完整敘述，再以語音合成播放。研究創新開發AphasiaSim-LLM生成高度擬真的模擬失語症語料，並以量化評估取代主觀評分，證實Gemini 2.5 Flash於語句還原表現最佳；此外亦建構了輕量級手勢辨識模型，並以ORB演算法優化關鍵幀提取；透過異步處理、FFmpeg影片取幀及輕量Flux文生圖模型等優化策略，最終完成能有效輔助失語症患者進行流暢溝通之系統。

本研究透過實驗探討橢球形氣球與圓柱形氣球在受力狀態下長軸與短軸伸長量的差異。基於圓柱形氣球所建立的理論與公式，本研究針對橢球形氣球的形狀進行修正，以更精確描述其變形行為。因此設計了兩組實驗。實驗一施加不同負載，測量長短軸的伸長量，分析負載對氣球變形的影響，並與理想圓柱體做比較。實驗二在氣球外包覆編織網，觀察編織網對氣球在不同負載下伸長量的作用。通過比較兩組實驗結果，研究負載與編織網對氣球長短軸伸長的影響，進一步推導出相關的數學關係式。此關係式能有效描述氣球在不同形狀下的變形行為，為氣壓驅動柔性致動器提供更完善的模型，能提升實際應用中的控制精度與效能，促進其在機械、醫療器械等領域的發展與應用。

本研究旨在探討量子計算中由噪聲引發的兩種主要錯誤：位元翻轉錯誤（Bit-flip Error）與相位翻轉錯誤（Phase-flip Error）。我們首先利用 IBM Quantum 平台，透過即時模擬與圖像化操作，建構了一套重複更正碼系統，展示量子糾纏在錯誤校正中的應用。然而，當我們將錯誤更正碼送至真實的量子電腦運算時，發現額外的噪聲干擾使得錯誤更正碼的效率受到影響。因此，我們參考了 IBM 官方網站的資料，並結合在真實量子電腦上獲得的結果，使用 Google Colab 打造了一個最接近真實情況的噪聲模型，利用錯誤參數量化、分析真實量子電腦的出錯情形。