2020年

為尋找綠色替代能源，科學家早在1970年就發明出微生物燃料電池（microbial fuel cells, MFCs），將微生物當作催化劑應用在燃料電池中(Suzuki,1976)。人體每天都會大量排出含有有機物質的尿液，容易取得且適合用來作為MFC的基質，若同時能在尿斗中找到具有較高產電效率的微生物，即可達到廁所能源自給化的效益。在本實驗中，我們取用尿斗底部尿液做離心，並圖盤培養，挑選出四種微生物與陰溝腸桿菌(Enterobacter cloacae)，將其分別定量並移植至對應體積液態LB，並待其OD值成長至0.5，再透過簡易MFC進行電壓比較。經數據比較，我們發現a菌與b有最高及次高的平均電壓。近幾年微生物燃料電池研究大部分以混菌為主，所以最後篩選出其中這兩種微生物，作為往後自創三槽MFC實驗的菌種。而自創三槽MFC是透過改良傳統反應槽的結構來克服電子傳遞效率的問題，希望能設計出實際應用於廁所中的微生物燃料電池。

本研究的重點是使用芝麻稈作為高效的吸附材，進而從水溶液中去除在染紡工業上常用的亞甲藍、剛果紅及雅里西安藍。在研究中，我們分別以吸附時間、pH值、吸附起始濃度作為操作變因，研究其物理、化學參數如吸附率、移除量、反應級數、吸附模式等等之變化[1][5]。使用UV-Vis光譜儀製作檢量線，推算各條件下所得之剩餘濃度，並由此計算其他所需之參數。本研究使用pseudo-first-order及pseudo-second-order進行動力學之分析，我們可以發現芝麻稈對於亞甲藍[3][4][5]、剛果紅[2]及雅里西安藍之吸附均符合pseudo-second-order模型；最佳吸附pH分析則可得知，亞甲藍於pH=5、剛果紅於pH=7，雅里西安藍於pH=8下可得最佳吸附效果；如使用恆溫吸附模型分析其吸附行為，則由實驗結果我們可以得知：亞甲藍符合Langmuir Isotherm及Freundlich Isotherm、剛果紅符合Langmuir Isotherm、雅里西安藍則符合Freundlich Isotherm；而其最大吸附量分別高達每克吸附材可吸附6624.75毫克亞甲藍、10815.74毫克剛果紅或18574.4毫克雅里西安藍。

本研究是以台灣學者開發之銠金屬催化劑與Benzocyclobutenol和Cyclodienenone進行不對稱加成反應作為實驗目標，利用不同的溶劑在不同溫度下進行反應，探討產物的衍生物產率和鏡像超越值的差異。 首先，尋找出一個最佳反應條件，改變濃度、溫度、比例等變因並優化反應。接著嘗試改變Cyclodienenone上的官能基組合，觀察其對反應造成的影響並探討，及測試此銠金屬催化劑對不同官能基的容忍性，增加其官能基廣度。 實驗結果顯示，大部分反應條件產率可達60%以上，光學選擇性e.e.超過 90%。未來希望能將此銠金屬催化反應應用於不對稱藥物合成，成為一個合成高光學選擇性和高光學活性產物的方法，達到省時、省錢及高效之目的。

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。

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。

四角垛是「底層是邊長為n顆球的正方形，其上層在每顆球的中間排成邊長為n顆球的正方形，依此方式堆疊至最上層是邊長為n顆的正方形」。 本文主要探討的問題為：當四角垛最底層彩球用紅藍綠三種彩球擺定，上層每顆球的顏色由其下層所接觸的四顆彩球依照給定之規則來決定其顏色(紅或藍或綠)，那四角垛最頂層那顆球的顏色為何？我們透過數學建模將此問題轉換為 的矩陣問題來解決，並得到如何最快求得答案的方法。另外，透過矩陣的可逆性與否我們可以判斷當給定四角垛哪些位置彩球的顏色後，即可推得四角垛中每顆彩球的顏色。

太陽能是地球上最豐富的能源。我們這裡研究的光催化劑主要用於進行重要的化學反應，例如利用陽光進行污染物降解和製氫。光催化劑的靈敏度取決於半導體材料的組成。在這項研究中，提出了一種氧化錫和氧化鎢的錫（II）光催化劑（SnO-WO3或SnO2 / WO3）與p-n結半導體材料結合。我們發現重要的事實是，含有少量SnO2和WO3的光催化劑展示了敏感的光催化活性。使用光纖的掃描電化學顯微鏡（SECM）快速篩選SnO2-WO3光催化劑陣列以進行有效的光電化學反應，我們使用小於10％的SnO2量摻雜WO3。然後在0V vs.Ag/AgCl的條件下，我們發現在紫外線和可見光照射下，組合物中3:97 SnO2 / WO3的微小比例能夠顯示出最高的光電流。利用第一原理(DFT)計算，我們得到了接近費米能中SnO2的帶隙約為1.40 eV。我們認為這種小的帶隙和費米能級附近的態密度（DOS）分布是SnO2對n型WO3敏感的原因。

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。

Alzheimer’s disease (AD) is a neurodegenerative disease in which current diagnostic tools are invasive and lack the ability to diagnose early-onset dementia. Current antibody-based diagnostic tests for neurodegenerative diseases require invasive measures such as a lumbar puncture, and lack specificity to biomarkers that are found in both healthy individuals and patients with AD. In this project, a design for a carbon dot(CD)-bound bispecific antibody is developed for the minimally- invasive diagnosis of AD. The molecular probe can be easily synthesized with a specificity to amyloid- beta (Aβ) oligomers as it distribution and abundance in the brain suggest they are better predictors of disease progression and are present in the early-onset of the dementia. The bispecific antibody conjugated to the CD displays a low affinity to transferrin receptors (TfRs) which allows the probe to cross the blood-brain barrier via receptor mediated transcytosis leading to a minimally invasive diagnosis. A synthesis technique was developed to conjugate the bispecific antibody to the CD. As a proof of concept, this technique was used to couple bovine serum albumin (BSA) to CDs. The structural and optical properties of the CDs were observed. By synthesizing a novel carbon dot conjugated specific antibody that emits light at a specific wavelength in the near-infra red region, the molecular probe displays optical properties suitable for the minimally-invasive diagnosis using fNIR- spectroscopy.