臺灣

本研究旨在利用碳化含鐵金屬有機架構物回收廢棄印刷電路板廢水中的液相金，使用含鐵金屬有機架構物做為吸附劑基材，以不同溫度碳化提升材料對金回收性及金吸附選擇性， 並針對吸附劑材料進行物化特性分析。首先，利用六水合氯化鐵 (FeCl3‧6H2O) 與 2-氨基對苯二甲酸 (2-Aminoterephthalic Acid) 合成 NH2-MIL101(Fe)， 並將其碳化後得到 C-NH2- MIL101(Fe) 材料。於金吸附測試中發現 C800-NH2-MIL101(Fe) 對液相金吸附效果優於NH2-MIL101(Fe) 與其他溫度之 C-NH2-MIL101(Fe)。此外， C800-NH2-MIL101(Fe) 在同時具有其他液相金屬的溶液中選擇性吸附能力明顯高於 NH2-MIL101(Fe)。材料之物化特性方面， 於 BET 分析發現 C800-NH2-MIL101(Fe) 的比表面積可達 180.9 (m²/g)，說明碳化後可保留原材料特性；由 XPS 分析證實 C800-NH2-MIL101(Fe) 部分鍵結型態改變使其還原能力增強， 證實 C800-NH2-MIL101(Fe) 是具有實際應用潛力的良好吸附劑，可以進一步增量、優化製成並評估商業應用經濟效益。

本研究旨在探索大型語言模型如何應用於音樂生成故事。研究動機源自音樂作為文化中不可或缺的一部分，但若要以文字精準表達出音樂中的故事情緒尚屬困難，藉由本研究提出的方法可以使故事顧及到音樂的情緒起伏。隨著 AI 的發展，我 們開始看到它們在各領域的應用。這項研究的目的是製作出一個系統能以音樂作為輸入，輸出音樂內的故事，為達成目的，我們結合多個模型。研究使用 PyTorch等工具，並探討文句和音樂的共同表示方法，實現情感匹配。研究結果顯示，音樂和文句情感辨識模型表現不錯，也研發出一個完整的生成流程。目前已有直接生成音樂的模型，也有把音樂統整介紹的模型，卻沒有依據音樂中的情緒生成故事的模型。我們研究就是在解決這個問題，結合到 LLaMA2預訓練模型生成出具情緒浮動的故事，要注意的是 LLaMA2的輸出限制最多只能有 4096個token。我們將此產生過程稱為 MTSPL (Music To Story Procedure with LLaMA)。

台灣少子化、老齡化問題迫切，醫療資源入不敷出，使得遠距醫療成為潛在的解決方案與趨勢。然而，遠距醫療的身份驗證安全性尚未完善。指靜脈辨識有非接觸、體內生物特徵等特性，其在衛生性和高安全性的優勢在醫學相關領域與醫療院所備受關注。若能夠開發出遠距醫療可用的指靜脈辨識，將有機會為遠距醫療產業的安全性貢獻一份心力。本研究主要分為兩階段：其一旨在優化指靜脈辨識技術，利用輕量化 CNN 指靜脈辨識模型，結合 Mini-RoI 技術， 使用 FV-USM 以及 PLUSVein-FV3 兩個資料集訓練我們開發的 FVeinLite 指靜脈辨識模型，並使用不同的 epoch 值訓練出最好的模型。而我們訓練的模型相較於其他指靜脈技術具有高辨識正確率、參數量更少、運算速度快等優勢。其二，我們將模型結合自製的低成本嵌入式裝置， 並製作 API 與並使用模擬的病患資料完整打造一個可使用於遠距醫療及醫療院所的指靜脈身分辨識系統。

為瞭解台灣地形對西行侵台颱風的流型影響，本研究分析 24 個西行颱風於不同經度時的連續流型變化並加以歸納，我們將流型分為 5 群，分別為沿山流型、東側尾流總型、登陸流型、過山後流型、以及阻擋流型，且又分為 13 次分類，並將各種流型發生時的颱風中心位置以地圖標示之。我們發現，相似路徑的颱風會有相似的流型變化。 為了進一步探討氣流在地形作用下的變化，及造成的邊界層現象，我們開發出氣流場裝置並搭配保麗龍沙作為介質進行模擬，以雷射光分層掃描觀察不同高度的氣流走向，發現低層輻合旋入、高層輻散旋出的現象，此結果非常接近真實的颱風結構。我們也以台灣形障礙物觀察滯留、尾流、輻合及背風旋生等現象，獲得與實際颱風案例一致的結果。

液滴碰撞的實驗不勝枚舉，然而，若液滴撞擊處為移動中的液池，對液滴碰撞會造成甚麼影響呢？此研究不同於其他液滴碰撞實驗，下方撞擊處為移動中的水面。我們在參考許多文獻資料後，設計實驗並且自行製作一套實驗裝置，以高速攝影機搭配電腦進行拍攝，結果我們發現：液滴反彈的傾向受到水平速度的影響，且液滴碰撞後反彈／融合的邊界之韋伯數在不同水平流速下並非定值，其隨著水面流速的增加而上升。除此之外，當液滴反彈時可以分為兩種行為模式：部分反彈以及分離反彈，兩者的發生也與液池流速以及韋伯數相關。最終，我們透過實驗，推論液池流速影響液滴碰撞結果的原因，可能與液滴下方氣膜、空腔受液池作用有關。

球狀星團是星體分布緊密、金屬豐度低的星團。天琴座 RR 型變星經常出現在球狀星團中， 且在恆星演化上有重要意義。僅管目前對此類型變星的其週期、亮度等研究十分完備，分析其組成比例的研究仍略為缺乏。使用 GAIADR3資料庫，首先根據目標星團周圍星體數量繪製熱點圖，求出星團視半徑後，分析二十個球狀星團的天琴座 RR 型變星組成百萬分率，發現影響的主要參數依序為星團年齡、星團半徑與金屬豐度，並分別提出假說解釋 其原理。透過調整三個參數的係數，定義出能代表三者或其中二者共同影響的參數，使變星組成比例成為輔助判斷星團相關參數的依據。另外討論偏離主要趨勢星團的原因，且亦探討以熱點圖概念求出的視半徑和文獻之出入之處。

本研究主要是研究雷射光通過瓶底的圖紋，出現多樣性的焦散曲線圖形。瓶底的圖紋有數字、花紋、環保標章等，焦散圖則是由亮暗相間一環一環的曲線組成的繞射圖。 研究分析焦散圖的共通性，有焦點、折皺、尖嘴、三曲、橢圓、雙曲、類牛頓環、海波、沙灘共九類基本單元圖，以數學函數方程式表示並探究圖形與玻璃的紋路結構的關係。 探討最外環的寬度的變化得知： 1.每個焦散圖最外環的亮帶最寬，然後依次寬度漸小。 2.圖紋到螢幕的距離、入射光波長與寬度呈線性增加。 3.入射角度、瓶底圖紋的曲率與寬度呈線性減小。 改變折射率，結果焦散圖形狀樣貌不變，縮小後仍然呈現立體狀。而且在水中最外環寬度與距離成正比，入射角度線性減小，波長線性增加趨勢。 未來希望能繼續探討複雜的焦散及 3D 立體的實像圖，應用於光學藝術的創作及室內設計上。

腦部若處於焦慮狀態，便會在認知上產⽣更多分⼼情形。同時，聽音樂能良好的緩解焦慮狀態並降低負面的認知影響。然⽽根據「認知能⼒假說」，在閱讀時若⼀邊聽音樂，閱讀表現便會因認知資源增加⽽受到擾亂。因此，本實驗利用主觀評量以及客觀的腦波測量，探討音樂對閱讀的影響為何？藉由改變背景音樂的情緒正負向度及在測試語句中目標詞的可預測性，探討閱讀理解之表現是否存在差異。其中，以Ｎ400 的可預測性效果作為閱讀理解的客觀指標。實驗發現，在無音樂情境下可觀察出典型的 N400 可預測性效果。然⽽，正負情緒之音樂皆會對於閱讀作業產⽣延遲的可預測性效果，其中帶有歌詞的流⾏樂會起到更⼤的⼲擾。本研究初步證實認知能⼒假說，未來將繼續收更多受試者，分析受試者焦慮狀態之影響。並分析 EEG 之腦波資料 alpha 波變化，作為放鬆程度的客觀數據。

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。

本研究旨在建立因子選股投資策略之模型。在財報中挑選了五項指標進行討論，並建立三種投資模型：單因子模型，等權重雙因子模型與不等權重雙因子模型。 單因子組合中將各項因子獨立回測後比較，PB 為最佳因子指標。並以市值篩選樣本池後重新回測，得到更優之年化報酬率與風險值。 在雙因子等權重模型中，本研究將 5 項因子指標兩項進行組合，共計 10 項組合，並在優化上針對投資週期更換為季報後一日交易、剔除表現較差的因子 EPS。優化後單因子最佳組合為 ROE，雙因子最佳組合為 ROE+PB。 在雙因子不等權重模型中，以二分逼近法找最佳比重，經過回測後最佳年化報酬率組合為 ROA+PB 並配與權重 2：3，年化報酬率高達 29.76%，為本研究最佳選股模型。