2020年

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。

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。

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。

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。

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。

基於音樂輸入的動作骨架生成是一個正在興起的研究主題，然而在弦樂樂器的演奏骨架生成上，由於動作與音樂資訊間並非是一對一的對應關係，且在時間序列上非常注重前後關係，此問題仍非常具有挑戰性。在研究中，我們設計新的架構，將小提琴演奏者的演奏各部分拆解並分別生成。針對前人研究及此研究的研究結果，我們分別進行了客觀測試及主觀問卷的評估，兩方面皆顯示我們的研究結果較前研究進步。就我們所知，此篇研究是第一個嘗試在小提琴演奏動作上加入音樂情緒的研究。

本篇將探討在正n邊形中的內接正四邊形，即此正四邊形的四個頂點分別位於正n邊形的四個不同邊上。我們將正n邊形依邊長數分為n=4k、4k+1、4k+2、4k+3，透過電腦繪圖、尺規作圖法及公式驗證，得到以下結論:正n(n=4k)邊形有無限多個共中心內接正四邊形，而其餘正n邊形中，皆只有一個(本篇中圖形經過旋轉對稱後，大小、位置相同者為全等，則視為 "同一個")內接正四邊形，且在n=4k+2時，內接正四邊形必和正n邊形共中心；n=4k+1或4k+3時，內接正四邊形必不和正n邊形共中心，但內接正四邊形之中心必在正n邊形的一對稱軸上。最後我們提供一個能在所有的正n邊形畫出內接正四邊形的尺規作圖法。

本研究提出一套創新的人體健康分析方式，透過全新的分析演算法架構深度解析脈搏訊號中的特徵，並結合深度神經網路進行預測，最後開發成監測人體健康的嵌入式系統。本研究基於血液共振理論，將光體積變化描計圖法擷取到的脈搏訊號進行訊號處理，從中擷取出共振峰值以及其變化量，檢測血液循環一週的微小變化，改善了當前分析方法著重在計算平均值，無法呈現即時狀態的缺失。本研究提出的系統和演算法所延伸的預警系統具有77.3%的預測精準度，同時可以擴展至多種趨勢相關的臨床症狀。此外，本系統十分適合應用於低功耗、低成本的硬體，對於未來各種行動裝置、穿戴科技與居家照護的生理數據分析需求，可提供實質的貢獻。

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。