臺灣

二仁溪剖面因受到小滾水逆斷層截切 ，而分為東、西剖面兩部分，東剖面的地層較老西剖面的地層較年輕，故推測該地區東剖面古水深較西剖面深。本研究利用微體化石有孔蟲比例（%P）進行研究，希望能夠探討臺灣西南部沉積盆地的演化，以及二仁溪剖面地區的古水深變化與粗顆粒含量的相關性。但由於本研究使用的樣本並沒有採樣於每一沉積岩層，故臺灣西南部沉積盆地的沉積物供應量與構造抬升的因素仍需進一步的研究。

本研究延伸自作者前一年的研究「多『圓』文化的延伸——Japanese Temple GeometryProblem」，本作品靈感來自於其中一題日本算額問題。該題將正三角形透過特定的分割方式，將其分割為四個三角形。本研究改變其分割方式：在任意△ABC中，L、M、N分別為̅BC、̅AB、̅AC上一點，若△AMN、△BML、△CLN之內切圓半徑相等，則 △ABC內切圓半徑等於△LMN 內切圓半徑加三等圓半徑。此外，本研究刻劃出△ABC三邊上L、M、N的相對位置，並說明三點的相對位置是能夠利用尺規作圖實現的。最後也計算當△LMN存在時，三等圓半徑(r)的上界。此外，本研究將上述三角形的分割手法推廣至正n邊形和正四面體並探討內切圓與內切球的相關性質。另外也針對三角形內部的三圓半徑從原先的r改為r,gr,r，探討r的上界為何，最後也將研究內切圓延伸至外接圓，並觀察出三外接圓心與 L、M、N六點共橢圓。

本研究改編自2015 EGMO P2，探討在𝑛 × 𝑚的棋盤中放入最多的1 × 𝑡或𝑡 × 1的骨牌，並使得每一個𝑡 × 𝑡還有空間再放入一個骨牌的方法數。原本題目是𝑡 = 2, 𝑛 = 𝑚為偶數的情況。於是我先從𝑡 = 2開始研究，推導出 (1)𝑛, 𝑚皆為偶數、(2)𝑛, 𝑚一奇一偶、(3)𝑛, 𝑚皆為奇數的答案。接著再推廣到 (4)任意的𝑡且𝑡∣𝑛 = 𝑚的結果。最後再討論 (5)𝑛, 𝑚分別為𝑡的倍數、模𝑡餘1的數，或其他數等不同可能性得出的不同答案。

全球暖化造成氣候危機，對人類生存的威脅愈來愈大，達成巴黎協定的淨零碳排刻不容緩。本研究擬以甲醇利用菌(Methylorubrum populi )做為碳捕集封存與再利用(Carbon Capture Utilisation and Storage/CCUS)的生物工廠，將甲醇(CH3OH)及甲酸(HCOOH)等單碳化合物合成生物質。經全基因定序及序列分析得知，M. populi 具有可以利用甲醇、甲酸進行生合成的多條路徑。同時將菌液以不同比例的甲醇與甲酸為碳源，在不同酸鹼值中培養，測量其生長曲線，由此推得倍增時間等各項參數，並分析乾燥後的菌體各元素佔比。分析結果顯⽰，在 pH6.3、以甲醇甲酸比 9:1培養 M.populi，碳儲存率可達 46.0％且在指數期生長快速，可達到有效減少溫室逸散至大氣的目的。

汽、機車呼嘯而過的排氣噪音經常造成周遭民眾的困擾，為杜絕這種狀況，環保署於2021 年開始推動「聲音照相科技執法」，透過包含魚眼攝影機、車牌辨識攝影機等設備的整合，來紀錄行經車輛產生的噪音是否超過管制標準，不過此系統目前仍存在一些限制，如:當多台車輛同時經過時無法辨別確切的噪音來源，而需要人工判定。本研究旨在利用聲源定位原理結合影像辨識技術，實作出一套能夠追蹤聲源（噪音）並辨識聲音來源（車輛）的聲音照相系統，期日後能實際應用並解決道路上多車輛時無法辨識噪音來源的困擾。研究中提出一套能透過遠端控制程式，將收音裝置、攝影設備和資料分析軟體等各項軟硬體設備，串聯成自動化追蹤聲源的系統設計方案。

透過右手開掌定則與磁流體動力學，我們得知當我們在電解水中施加磁場可以使水流動。基於這一點，我們探討了電流對水流流速的影響，並假設勞倫茲力公式吻合此實驗，即電流與流速會呈正比關係。 實驗結果證實了我們的假設，當電流增強時，水流的速度也會隨之增加。隨後我們開始探討電極片間距離及磁場是否也會對流速產生影響，最後實驗結果顯示流速與電極片距離會成負相關，與磁場強度呈正相關。這些研究成果讓我們對磁流體推進學的應用有了更加深入的了解，並希望能藉由這種方式為未來海上交通方式增添新的可能。

脫水技術在酵母菌應用方面則對保存和傳播重要的菌株十分有益。然而，脫水處理的酵母菌常常出現存活率過低的問題，若將生產規模擴大，導致的損失將不堪設想。 本研究探討脫水逆境下碳源調控對酵母菌抵抗脫水能力及存活率的影響。發現酵母菌面臨脫水生存逆境，會透過粒線體分裂與融合維持活性，此機制與DNM1密切相關。脫水前階段提供葡萄糖碳源可使酵母菌抵抗脫水逆境能力最佳，反之乙醇最差。甘油調節細胞內氧化還原平衡和滲透壓有助於細胞存活。脫水後復水階段提供葡萄糖可使酵母菌存活率最高，乙醇最差。脫水前碳源改變對存活率的影響更為顯著，而SNF1機制調控是影響酵母菌代謝養分及存活率的重要因素。 本實驗成果可提供酵母菌在食品工業、製藥、化工及生物燃料等領域的培養和保存技術，提高酵母菌的存活率和利用效率以減少浪費，具廣泛應用前景和經濟效益。

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。

如果正整數1~n存在環狀排列，使得相鄰的數字和皆為質數，則將其定義為質數環。 本研究主要使用不同方法探討質數環的存在性。在本研究與文獻中，都沒有寫出質數環通式的方法，因此我藉由孿生質數、類孿生質數、一般質數（相差不固定的質數組）等方法，構造特定值的質數環，並使用程式驗證各定理在有限範圍能構造出質數環的整數個數、比例。 本研究的貢獻之一在於發展出類孿生質數構造質數環的方法，我突破質數對相差變大會比較難找出數字關係的框架，延伸孿生質數的方法至類孿生質數，還結合一對孿生質數與一對相差四的質數以構造質數環。 更進一步地，本研究提出使用不限定差的質數組構造質數環的方法，擺脫孿生質數猜想，使這個問題的解決方法更一般化。

隨著矽基電晶體逐漸微縮，其元件效能將接近其物理極限，二硫化鉬 (MoS2) 等二維材料藉著其獨特的特性（如寬的能隙、高電流開關比及優異的載子遷移率等），可作爲矽的替代材料用於未來的電子科技應用。本研究旨在製造MoS₂ 的場效電晶體並研究元件之低溫特性。我們成功利用機械剝離法製備並轉移二維 MoS2薄膜至二氧化矽/矽基板上，並且製造MoS₂ 場效電晶體，並量測其室溫(300 K)至極低溫(~ 4 K)的電流特性，元件在此溫度範圍中具有優異的特性，能有效地調控電流調控，表現出良好的下閘極控制能力，同時具有低次臨界擺幅及高電流開關比(~ 106)。在極低的溫度(4 K)下，該電晶體仍能保持良好的運作，顯示出MoS₂應用於低功耗且高元件效能的低溫電子元件的潛力。