臺灣

第二型糖尿病的主要致病機轉為胰島素阻抗性, 但胰島素阻抗性的機轉仍不清楚。以往研究發現胰島素阻抗性與粒線體功能異常高度相關，但是兩者➀間的關係及機轉目前仍有爭議。本研究以 SUV3來進行調控，SUV3為粒線體RNA分解體➀組成要件，負責粒線體RNA中的代謝及調控。小鼠SUV3缺失會引起粒線體DNA突變，粒線體功能下降，而這些表現型可以經由會由母系遺傳到下一代。我們發現這些經母系遺傳到粒線體DNA突變的小鼠，會產生葡萄糖不耐症與胰島素阻抗性，伴隨骨骼肌的磷酸化Akt表現量明顯下降。進一步的研究發現經母系遺傳到粒線體 DNA突變的小鼠會產生高游離脂肪酸血症及運動耐受性下降，間接卡洛里測定顯示脂肪酸燃燒的比例下降。影響胰島素信息傳遞途徑，因而引發胰島素阻抗性。這些研究結果將有助於糖尿病患者的臨床研究，並希望能夠幫助患者。

實驗研究可以吸附物質的萬能膠，以聚醋酸乙烯酯為基底 加入聚胺基甲酸酯、甘油以及正丁醇調整適合的比例。最佳比例為聚醋酸乙烯酯 50毫升、聚胺基甲酸酯10毫升、5毫升的甘油以及7毫升的正丁醇，以此比例製成的膠體可進一步與銅粉、水彩以及石墨粉製作成均勻的混合材料 。研究討論這些混合材料其物理特性以及電阻特性，發現銅膠可以降低電磁波訊號，水彩膠可以製成指甲油，石墨膠可以應用於溫度及電阻感應 ，電阻值會隨著溫度升高而下降，石墨膠摺疊後電阻值會下降，通電後溫度會隨之上升，可以應用於防盜設備、偵測高溫設備以及保溫貼片等領域 ，這些材料顯示出廣泛的應用潛力，未來計畫再添加其他材料並討論應用 ，期望能為日常生活帶來實際的幫助。

本研究旨在校園植物上篩選出使植物對抗逆境具有潛力的菌株。首先，將校園植物葉圈與維管束內部分離出的細菌進行生理生化分析及篩選後，分離出三株對植物生長無不良影響之 Priestia megaterium菌株。實驗結果顯示，P.megaterium能共生於番茄苗中，將番茄幼苗處理P.megaterium菌株兩週後，能協助番茄植株抵抗土壤鹽化而存活，或是當土壤環境有油污污染時亦能使植物維持生長，因此具有幫助植物抵抗不良逆境之潛力。未來則希望能更進一步 探討P.megaterium與植物間如何相互作用而抵抗逆境。

本研究以風洞實驗探討植被對空汙阻隔的效果與動力機制，並分析為何植被靠近建築物時，攔汙效果最佳？本研究創新提出經濟型粒子影像測速法（EcoPIV），透過強光雷射、折射理論及相關係數法，成功以低成本量測風洞中的流速場。結果顯示，當植被緊鄰建物時，由於建築物的阻擋，會使流體反覆在綠樹帶中穿梭，不僅阻礙後續汙染物進入，也使其滯留於植被中。本研究亦分析紅樹林對於空汙阻隔的優勢及限制，發現低矮紅樹林對於下沉型汙染物具極佳阻隔效果，但當汙染物超過負荷門檻時，EcoPIV 顯示，紅樹林邊緣會產生類邊界層，反而使得汙染物更有效率地傳遞至下游處。文末展現數值模擬結果，汙染物濃度與實驗相當一致。本研究成果可作為政府規劃行道樹配置之原則。

M39又名NGC7092，是個位於天鵝座方向的疏散星團。本研究選定M39外圍的區域進行觀測，配合分析Gaia DR3在M39天區經過初步篩選的資料，大致符合Gaia DR2資料庫中明確標示的成員星。本作品的觀測資料中，多數星點座落在Gaia資料繪出的CMD圖主序帶中，可以推論本作品觀測的外圍天區還是有不少M39成員星。本次研究觀測到一顆食雙星變星，雖然在CMD圖所座落的位置接近星團主序帶，但在本校的觀測資料在無法得知恆星的自行運動與視差的條件下，要確認這顆變星是否為成員星，只能搭配資料庫的資料進行深度分析，經確認這顆變星應該就是M39星團的成員星。

本研究探討 Instruction-Tuning 對法律領域語言模型的影響，我們使用 ChatGLM-2 6B 作為基礎模型,先以台灣法律文本進行 Continual Pre-training，再以和律師的 Q&A 數據集，分別採用 Supervised Fine-Tuning(SFT)、Reward Model 及 Proximal Policy Optimization(PPO)等 Instruction-Tuning 方法進行微調。結果顯示,僅經過 Pre-training 及 SFT 的模型,其產生的回覆較符合法律專業風格;但考量模型對法律知識的掌握,則以 Pre-training、SFT 及 PPO 整套 Instruction-Tuning 的結合效果最佳。本研究證明, 針對單一領域的語言模型, 不同的 Instruction-Tuning 方式會對其回覆風格及知識掌握造成不同影響。我們的研究為未來單一領域語言模型訓練提供了參考。

思覺失調症與焦慮症皆是嚴重損害病人健康且造成社會極大負擔的精神疾病，急需研發有效治療藥物。本研究以藥物及壓力引發之小鼠異常行為為模式，探討新研發的新穎腺苷調控藥物（Novel Adenosine Modulator）對於這些疾病的治療潛力。實驗一以藥物 MK-801 引發成年雄性小鼠類思覺失調症症狀，給予新穎腺苷調控藥物可緩解曠野測驗中 MK-801 引發的過度活動量，且不會造成小鼠產生失樂症狀或體重改變。但對於 MK-801 引發的感覺動作門閾過濾反應缺損則無顯著療效。實驗二以不可預測長期輕微壓力（unpredictable chronic mild stress）引發成年雄性小鼠類焦慮症與類憂鬱之行為異常，新穎腺苷調控藥物可以改善小鼠的失樂症狀。這些結果顯示這個新藥具有潛力值得後續繼續研究。

本研究以深度學習 RNN（Recurrent Neural Network）演算法中的 LSTM（Long Short Term memory）改善 PID，利用其時間序列的保留資料方法，預測 PID 參數值，使控制器得以精確且快速的調整非線性系統。此研究從 peak amplitude 及transient time，以及倒單擺振幅的圖表收斂情形等層面去做探討。當單擺質量大於下方 pendulum cart 的質量時，傳統的 PID 控制方法無法精準的調整系統，而LSTM 深度學習模型能夠產生較佳且較顯著的效果。且KP 數值在倒單擺系統中， 小於 1 無法收斂，KP 數值越小時，圖形越趨發散。此訓練之 LSTM 深度學習模型可以應用於非線性系統中，以增加其穩定性，並能夠更快速的為系統找到適合 的 PID 參數值。

邊坡單元（SlopeUnit）為分析邊坡穩定性之最基本單元，關於邊坡單元崩落潛勢的預測所需的主要參數（如高程、坡度、坡向、表面粗糙度與植被覆蓋、剖面曲率等）有機會透過 UAV所拍攝產生的 3D模型來推論。因此本研究預計探討以UAV這項工具進行邊坡單元崩落潛勢分析的可行性與效能。目前有關這項技術，利用衛星建置的模型已相當成熟能在邊坡崩落潛勢評估與預測上有良好的表現。本研究主要將多組不同解析度UAV資料與對照組衛星資料作為測試集放入隨機森林機器學習模型中評估其解析度與評分的關係及其替代衛星資料的可能性

本研究探討黃胸錐腹蜾蠃(Delta pyriforme)交尾、做巢、產卵、育幼等生殖行為。結果一雌雄壺蜂平均性成熟為 77±10.8、63.7±5.7 小時，交尾結合只有 11 秒。結果二壺蜂用大顎與前足以 0.8×10-3m/s 速度拍打泥球，讓巢固定成型，結蜂繭後巢硬度達 4269gw。結果三受微風影響卵搖 9.3 次/s，此時卵柄的張力對卵做出 164.3nkg.m/s 衝量值，當衝量越大、卵搖晃時間越長、停下時間要越久。結果四壺蜂會依不同體型獵物，施予不同的力搬運回巢，被麻痺獵物血液流速為 1.64~1.13cm/s，氣孔被打開 494%，以延長獵物壽命，有助於壺蜂幼蟲攝食，達到育幼後代的目的。