登革熱是由埃及斑蚊傳播的疾病。近年其分布範圍不斷擴大，造成數百萬人死亡。病媒蚊控制對於防止疾病傳播至關重要，但目前尚無安全有效的疫苗以及治療藥物，過量倚賴殺蟲劑又造成病媒蚊抗藥性與環境問題，因此開發新型替代方案是當務之急。 本研究完成了一種 RNAi 新型殺蟲劑。以埃及斑蚊體內的 ADAM12d 作為標靶，由 qRT-PCR 評估，採用 RNAi 干擾的方式進行研究。經基因選殖後透過細菌載體，大量複製出 dsRNA，投放至埃及斑蚊二齡幼蟲的生活水域，抑制ADAM12d 表現。 結果顯示此 RNAi 殺蟲劑在發育過程使幼蟲出現蛻皮異常、生長緩慢、死亡率增加，達到減少病媒蚊的繁殖與孳生。亦已著手於實作層面研究。本研究結果將有助於確定 ADAM12d 的生物功能，也成功以 ADAM12d 基因作為一種新型的生物防治法。此 RNAi 的方式不會連帶殺死其他蚊蟲，也是完全針對有害病媒蚊蟲的，符合現行生態需求，有望成為有效新型藥物。

我國慢性腎病人口約 14%，大多患者會因藥物或免疫疾病而走向腎纖維化。根據文獻， miR-17-92 會影響 T 細胞分化，分化的差異則會造成不同程度的腎纖維化。 本研究取不同基因型小鼠的 CD4+T 細胞做體外分化。結果顯示含 miR-17-92 基因較多的 T 細胞分化成 Th1 比例較高、Treg 比例較少，但對 Th17 無顯著影響。將小鼠腎纖維化模式處理的細胞進行 RT-qPCR 和染色實驗，觀察剔除 miR-17-92 基因的小鼠（簡稱 KO）腎纖維化的情形，發現造成腎纖維化的纖維蛋白、膠原蛋白和其 mRNA 的表現量均減少。將WT 和 KO 小鼠腎臟進行染色後，發現 WT 小鼠腎中 Th1 的數量較多，Treg 則較少。綜合實驗結果推論，miR-17-92 可以增加腎中 Th1、降低 Treg 的數量，而 Th1 則會加重腎纖維化的情形。期盼本研究能對腎纖維化疾病有所貢獻。

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。

本研究旨在開發一款能自動跟隨人的AI智慧運輸車，應用在 醫院、商場等環境，能減輕工作人員的負擔。本系統融合YOLOv8影像辨識技術和物聯網，使運輸車具備跟隨人體的能力。該系統通過物聯網，將車上攝影機接收的影像傳送至電腦，進行即時運算，不必在車上配備高階的微型電腦或GPU以降低成本。使用YOLOv8模型辨識人體與手勢，以arduino ESP32開發板作為主控單元控制減速馬達，使運輸車能自動跟隨人員。本研究不像傳統自動導引車（AGV），因為依賴固定路徑，而無法用在多變的場景，且不適合與人協同工作。將本系統應用於醫療院所或零售業商場等 ，經常出現 變障礙物的場所時，能與人員配合執行任務，例如當作病人的點滴架、輔助護理師工作的醫務車，以及賣場中協助工作人員上貨的籠車，能有效降低勞力負擔。

本研究以 Minecraft 為例，探討沙盒類遊戲式學習平台系統伺服器架設的節能效率，旨在透過動態調整伺服器數量降低總CPU使用率，提升伺服器的管理效能和能源使用效率。隨著線上遊戲的普及，伺服器的營運管理變得越來越複雜，如何在滿足玩家需求並同時降低能源消耗成為一個重要議題。本研究將分析伺服器資源使用狀況，特別是在玩家活動量高低波動的情境下，透過管理策略的調整，探討其對節能效率的影響。 研究透過實證數據的收集與回歸分析，建立一套可應用於 Minecraft 伺服器的節能動態調整系統，並探討動態調整的具體效率。研究結果發現隨著玩家人數增加，越接近系統負載上限，節能效果會越來越不明顯，以本次研究的伺服器來講玩家人數到達35人以後就無法再減少伺服器數量。

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。

水杯於失重狀態落下，逐漸形成水坑，並在撞擊地面時因巨大慣性加速度導致水坑崩塌，匯集後產生高速累積噴流。 在本研究中比較了不同杯子大小及材質、溶液性質及體積、落下高度，如何影響失重流體的行為，分析噴流的形狀、速率及高度。並找出造成速度放大的效應，討論能量轉換機制及轉換效率。 失重狀態下，水坑深度 d 隨落下時間 t 漸增，達上限後不再增加。表面張力及親水性接觸面使水面形成球狀水坑。接觸角越大則水坑深度上限 dmax 越大，最大水坑為半球形，水坑抬升速度則會受到表面張力及黏滯力之比值影 響。撞擊時巨大慣性加速度使水坑崩塌並匯集，累積效應放大原速度，產生高速累積噴流 Vjet2=Kv2，累積係數 K 與水坑深度 d 正相關。

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。

多數陸生植物可與微生物建立互利共生關係，以增強營養鹽的吸收並適應環境。叢枝菌根菌（arbuscular mycorrhizal fungi）已被證實可幫助水稻生長，前人已初步探索背後的調控機制，釐清植物如何透過轉錄因子調控基因表現來建立與菌根菌的共生。台大植物科學研究所一教授與其研究團隊發現一新穎的水稻不確定域轉錄因子 （OsAID1） 可正向調控共生，且其啟動子區域有可被轉錄因子 OsPHR2 結合的 DNA 序列 （P1BS），其中 OsPHR2 已被證實是在缺磷反應和菌根菌共生途徑中均扮演重要角色的轉錄因子，然而 OsAID1 與 OsPHR2 的關係尚未被釐清，另外先前研究發現 AID1 需要未知的交互作用蛋白以開啟轉錄調控，故本研究想探討 OsAID1 與 OsPHR2 間的上下游關係以及能與 AID1 交互作用的蛋白。透過觀察aid1 突變株之共生率推測 OsAID1 為 OsPHR2 的下游，並透過 BiFC 實驗證實 OsAID1 與 OsSLR1 之間有交互作用。此研究提供 OsAID1 在水稻與菌根菌共生中的基因調控更深一步的探索。

本研究探討新型微生物燃料電池(MicrobialFuel Cell, MFC)在能源再生及水資源處理中的應用。隨著全球氣候變遷和污染問題加劇，開發低碳、可持續的綠色能源為當務之急。MFC利用微生物將廢水中的有機物轉化為電能，不僅達到低成本、低碳排放的優勢，還具有處理廢水、產生電力等功能。本研究使用不含 「全氟/多氟烷基物質 (per- and polyfluorinated alkyl substances,PFAS)」的煤灰陶瓷隔離膜，並將市售的石墨氈電極進行改質， 以探討電極表面積(3x3、4x4、5x5 cm²)及不同材料(石墨紙、石墨氈、改質石墨氈、碳布)對MFC性能的影響。結果顯示，在電極表面積為4x4 cm²表面積時產電效率以及去除污水的效率最佳，顯示較小的表面積差異對MFC影響效果不大；電極材質則以石墨紙表現最優，但經改質的石墨氈在發電效果及去除污水的效率上皆接近石墨紙。本研究可為MFC在污水處理和能源再生中的應用提供了重要的數據參考。