2020年

本研究主要探討颱風強度對於海洋表層葉綠素a的濃度影響的程度。 颱風資料由Joint Typhoon Warning Center資料庫中選取2008~2012年之西北太平洋颱風，共104個颱風。每天中相隔12小時取兩組資料，包含颱風經緯度、近中心最大風速與氣壓；葉綠素a濃度資料則取自NASA Ocean Color資料庫，對應颱風路徑中每天兩個取樣時間，找出以颱風為中心，長寬各150km範圍內的葉綠素a濃度，並利用Matlab程式輔助處理大量數據。 為清楚了解颱風對海表面葉綠素a濃度的影響，研究中將影響時間分為短期及長期兩組分別進行分析。所謂「短期」是指颱風經過前、後一天內，而「長期」則是颱風經過的前一周到後兩周內的時間。 分析結果顯示颱風過後一天海表面葉綠素a濃度平均增加近50%，且颱風近中心最大風速與中心氣壓在短期對於葉綠素a濃度分別呈現正相關與負相關；而長期來看，無論颱風近中心最大風速或是中心氣壓和葉綠素a濃度的關係較不明顯，但是颱風過後10天內，海表面葉綠素a濃度明顯高於颱風來臨前。

臺灣通過《實驗教育三法》後，許多原住民族實驗教育學校如雨後春筍般成立。鑑於世界美國、加拿大、紐西蘭等國，對於原住民族教育政策提倡「文化回應課程與教學」之理念，本研究以「等差數列與級數」為核心概念，設計「鄒族文化內涵數學文本」與「漢民族文化內涵數學文本」，透過眼動儀技術及數學解題，邀請「都市原住民族學生」、「偏鄉原住民族學生」、「都市漢民族學生」、「偏鄉漢民族學生」等四群學生進行受試。實驗中，每一群學生均須完成「鄒族文化內涵數學文本」與「漢民族文化內涵數學文本」閱讀與解題。受試完畢後，本研究再針對學生所撰寫的數學解題文本與眼動儀相關數據，進行「整體之眼動指標」、「歷程分析之眼動指標」以及「數學問題的解題情形」等三類面向之分析。期望本研究所獲得的結果，也能夠回饋給未來原住民族實驗教育政策的制定或後續原住民族的相關研究上。

尿酸氧化酶參與嘌呤代謝，然人類尿酸氧化酶基因已退化，易使過量尿酸沉積於關節造成痛風，近年來微生物源尿酸氧化酶之酵素工程改良，逐漸被應用於尿酸檢測與降解藥物，因此具極高研發價值。 本研究針對微生物源尿酸氧化酶進行基因體探勘，篩選出抗輻射奇異球菌(Deinococcus radiodurans)及耐熱雙球桿菌(Thermobispora bispora)源尿酸氧化酶基因，以蛋白質異源表現與金屬螯合層析法純化取得重組尿酸氧化酶，進行酵素動力學、熱穩定分析、結構解析、金屬離子耐受性分析與尿酸檢測應用。在最佳反應條件下，抗輻射奇異球菌源酵素於30 ℃之Km與Kcat為679.03 μM, 30.33 s-1；耐熱雙球桿菌源酵素於70 ℃之Km與Kcat為191.31 μM, 12.85 s-1。此外，我們已解析耐熱雙球桿菌源尿酸氧化酶結構，發現其羧基端之特異性構型可能與熱穩定性有關。本研究以此兩種尿酸氧化酶為酵素工程改良標的，盼未來能研發作為快速篩檢與臨床治療之生物替代藥物。

Cancer is responsible for an estimated 9.6 million deaths in 2018. Deaths from cancer worldwide are projected to reach over 13 million in 2030. Thus, developing a device that has the capability to solve today’s toughest global challenge is crucial by utilizing a simple yet robust approach - “SEEING THE UNSEEABLE” through bold innovation. Although removing cancer is much more effective than either radiation or chemotherapy, when unseen residual cancer cells remain, they could grow back into tumour overtime. The reoccurrence of cancer contributes to a greater risk of death. Hence, launching a system that is able to distinguish between the cancerous cell and normal cell is ultimately essential to make sure no cancer is left behind during surgery. This robust optical system is established with quantitative approach by exploring the integration of an algorithm into the developed software. The end result of this device has the capability to provide users an accurate numerical pH value. The developed system is integrated with the smart IoT gateway capability whereby this powerful analytical device is incorporated with the real-time monitoring, data transformation and data analyzer. Harnessing the power of technology lets us fight cancer better. Each time a pathologist analyzes tissue after operation, it can take up 2 to 3 days because the tissue has to be frozen, thinly sliced, and stained so it can be viewed under the microscope during the process of biopsy. Thus, it is crucial to invent this Surgeons’ VisionMetric device which has an IoT-based microcontroller that is capable of providing real-time numerical value on-site.

This research project focuses on developing a web-based multi-platform solution for augmenting prognostic strategies to diagnose breast cancer (BC), from a variety of different tests, including histology, mammography, cytopathology, and fine-needle aspiration cytology, all in an automated fashion. The respective application utilizes tensor-based data representations and deep learning architectural algorithms, to produce optimized models for the prediction of novel instances against each of these medical tests. This system has been designed in a way that all of its computation can be integrated seamlessly into a clinical setting, without posing any disruption to a clinician’s productivity or workflow, but rather an enhancement of their capabilities. This software can make the diagnostic process automated, standardized, faster, and even more accurate than current benchmarks achieved by both pathologists, and radiologists, which makes it invaluable from a clinical standpoint to make well-informed diagnostic decisions with nominal resources.

本研究旨在探討分散式網路爬蟲瀏覽時間及覆蓋率之最佳化問題原理。藉由相異物排列所形成的循環組關係式進行一系列的探討。在n個相異元素的簡單排列中，不存在任意元素個數為k (k≤n)的子集對應到自己本身所成集合，我們稱此型態的排列方式為k-錯排。換言之，假如n個相異元素進行簡單排列，排列後每個元素都不在原來的位置上，此時這樣的排列稱為一般的錯排列，也就是1-錯排。本研究從分散網路爬蟲搜尋網址中進行相關發想，發現它的本質是遍歷完所有的頂點且沒有重複經過，即所謂「哈密頓路徑(Hamiltonian path)問題」中一筆畫的NP-hard問題，即圖遍歷問題的一種。因此本研究由k-錯排遞迴之性質來探討分散式網路爬蟲最佳化問題。最後透過電腦模擬及組合數學分析推導，本研究將提出改善以k-錯排應用至分散網路爬蟲的最佳化方式。

本研究將至多8維的超立方體(hypercube)Qn最小控制集(minimum dominating set)MDS(Qn)建構方式一般化，並藉由同構(isomorphic)的分類討論提出的建構模式之唯一性與否。由文獻得出的各超立方體最小控制集大小γ(Qn)以及已知的控制集形式，並從控制集重複控制的次數R(MDS(Qn ))，我們得出Qn的平方圖中最小控制集形成的子圖Qn2 [MDS(Qn )]可能的連通分量(component)數，最後透過Qn層狀圖(layered graph)中各層控制點數的運算，篩選得出可行的建構方式。 研究得出MDS(Q1 )、MDS(Q2)、MDS(Q3)、MDS(Q5)、MDS(Q7)只有一種同構；MDS(Q4)、MDS(Q6)有兩種同構，同時我們發現MDS(Q5)與MDS(Q6)構造上的關聯；Q8的情況較為複雜，我們先是證明了γ(Q8 )=32，並討論MDS(Q8)與MDS(Q7)構造上的關聯，提出了建構MDS(Q8)之方式。

我們的視覺能力是大腦將感官所觀察到的物體進行辨認，由於物體受到形狀、線條和顏色的變化，加上人們的生理、心理原因，而產生與實際不符合的視錯覺。為探討眼睛對不同顏色赫曼方格的視錯覺，我們以標準化的情境和RGB 色環中的對比色、相近色和互換色定義電腦上赫曼方格顏色，進行實驗。研究發現黑白配色所看到鬼影人數最多，而綠紅配色卻較少人看到鬼影。因此我們用側抑制現象與感光細胞進行討論、分析，得出傳統黑白赫曼方格，受到側抑制作用的影響最為明顯，而其餘顏色變因的赫曼方格，對於紅藍綠視錐細胞和桿狀細胞會有不同程度的刺激，產生更複雜生理錯覺。此外我們延伸去探討不同顏色的格子襯衫對於受試者消費行為的影響，研究發現生理視錯覺會影響受試者的消費行為，錯覺較少比較多人願意購買；除此之外社會觀感與年齡層皆會影響受試者的消費行為。

台灣淡水三角渦蟲 (Girardia tigrina) 主要以水生小動物為食，且會捕食蚊幼蟲，具生物防治潛能 (王與郭，2016)。根據投放前的評估結果，渦蟲對食物無記憶，為機會主義捕食者且會搶食，有利於評估未來投放的數量；野外防治實驗中發現渦蟲可有效抑制模擬水耕地景中蚊幼蟲，且生存水質與蚊幼蟲相似。未來可大範圍投放渦蟲，評估是否能有效抑制蚊幼蟲。本研究另一目標為確認渦蟲消化蚊幼蟲機制。由薄層分析法發現渦蟲黏液需長時間才能水解少量的幾丁質，推測其主要行體外物理消化蚊幼蟲，化學消化則為協助的角色。以石蠟切片發現5 %福馬林加30 %蔗糖之固定液可切出完整的渦蟲咽部組織。未來將持續探討渦蟲消化蚊幼蟲機制，如確認渦蟲捕食蚊幼蟲時咽部肌肉組織變化，以及利用冷凍切片固定渦蟲捕食蚊幼蟲時當下組織，再進行染色觀察。

為改善水庫淤積問題，提出清除泥砂淤積與水土資源回收之解決方案，本研究採旋風吸塵器概念製作結構簡單的水力旋流分離裝置，可在水庫供水時同時排淤，並運用虹吸引水方式抽取淤泥，以高度、管徑、圓桶長度作為影響旋流分離的主因，經實驗發現，改變此三項變因可影響流速，進而影響分離率，實驗中可有效分離99%河砂與97.5%白河水庫淤泥。 從模擬水庫排砂的實驗中，探討淤積粒徑的分布區與不同水力排淤工法的效益，依實驗結果得到水力旋流分離適用於水庫中上游粒徑大於黏土的淤積，水庫下游可搭配排淤隧道排出較難分離的黏土淤積，兩者搭配使用清淤將可不再受天候限制，並可蓄清排淤達到節能減碳的效果，延長水庫的壽命並降低原水濁度。