2023年

自駕車的相關研發日益受到重視，尤其在複雜的交通運輸中提供更安全、更有效的防護是自駕車的發展重點之一。本次研究主要探究不同距離感測器與不同PID自動控制組合，針對靜物與移動障礙物進行煞車成效分析。研究結果顯示不同的距離感測器的精準度與穩定性不同，在固定障礙物狀態下雷射距離感測器因為精準度和穩定度較高，而超音波較容易受到外界干擾，所以比較不精準。由於超音波距離感測器的偵測範圍廣，所以可以事先偵測到移動障礙物，反而提供自動控制較多的反應時間，在加速度的表現上較為穩定．自動控制表現上P控制的情況下機器人常常卡在最後一點點的距離，不過超音波感測器因為會有點誤差，所以反而會比雷射感測器快停下來；PI控制因為可以消除穩態誤差，所以時間消耗都是最短的；PD控制原本的功用應該是快速修正，由於D控制的增益常數（gain）過大，影響D控制作用，因此PD控制的效果沒有特別突出的部分。

本文旨在探討三角形周界中點的幾何問題，以及周界中點與旁切圓的相關性質。在討論三角形問題的過程中，注意到許多關於周界中點的延伸性質，起初很難發現旁切圓之間的關聯性，後來決定以三角形周界中點為主軸，找出其與旁切 圓的幾何特性。發現延伸的圖形後，除了上網查詢相關資料，我們更利用幾何繪 圖軟體進行幾何問題的實驗與論證，透過觀察、提出假說，並運用已知的定理推 得研究結果。 我們發現了許多性質，其中包括：畫出三角形並分別做出三邊的旁切圓，各 邊切點即為該邊的周界中點，而三角形頂點與對邊周界中點連線共點即為界心(納格爾點𝑁𝑎)，此點和三角形的重心 G、內心 I共線，且(GNa) ̅=2(GI) ̅；而三邊旁切圓圓 心會共圓，其圓心和三角形三個周界中點的外接圓圓心以及𝑁𝑎也會共線等等。 透過此次研究，讓我們對數學有更深入的瞭解，也期許未來能有更多的發現。

Carbon Monoxide is a very toxic and dangerous that threatens our life and can cause sudden illness and death. It is the most abundant, by mass, pollutant gas generated by the engine due to the lack of oxygen and thus presented in our lives. It is true that the oxidation catalyst absorbs carbon monoxide from the exhaust of cars during combustion. But that is not enough, the catalyst is only effective when the exhaust temperature is high (more than 400°C) which is not available in a short path. To protect ourselves from this toxic gas, we must find solutions and innovative ideas to fulfill this objective. And this is how our project was created. Our focus in this project is to create a filter that can absorb carbon monoxide using the minimum of energy possible. It will be more efficient unlike the traditional method that not only needs high range of temperature (higher than 400°C) but also takes a long period for the reaction to occur.

神經細胞成熟的過程中可分成數個階段，每個階段間的轉換都伴隨著蛋白質的種類，RNA異構體、細胞結構與功能等全面性的轉變。但控制神經細胞在確切的時序下成熟的分子機制尚待研究。本研究發現 Paxillin 的新功能：當腦神經細胞在活體外培養至第七天時， Paxillin 的位點 Serine119 會被磷酸化 (p-PaxillinS119)，並從細胞質轉位進入至細胞核。我們使用 N2a 細胞以神經分化的模式來探討 p-PaxillinS119 進核的分子機制與功能，發現 p-PaxillinS119 進入細胞核需要位點 Serine119 被磷酸化，且分析後確認 Paxillin 的 LIM 結構域中帶有 PY-NLS 序列，分別為 P516/Y517 及 P575/Y576。我們發現 Paxillin 藉由轉運蛋白 Importin β2 辨識其 PY-NLS序列，進行蛋白間的交互作用後進入細胞核中。從螢光影像的分析，我們觀察到神經細胞的 p-PaxillinS119 在細胞核中會呈現顆粒狀，並與 RNA 剪接因子 P-SR 共定位在核斑點上。經由免疫共沉澱與細胞轉染的方式，我們證實位點 Serine119 突變，會影響 Paxillin 與 RNA 剪接因子的交互作用，及降低細胞分化與 RNA 剪接的程度。

本研究旨在解決先前研究未解決的問題。而在本研究中對於對稱規則及非對稱規則的梅花棋遊戲，各提出兩大人工智慧演算法。分別是Minimax及Monte Carlo Tree Search。而在這之中，Minimax又被分為探索深度一層、兩層及三層、MCTS則是以模擬次數分為100、300、500、…、1900多個版本。而以目前的成果來說，我們認為其勝率並不理想。而主要的原因還是要歸咎於目前所有演算法的結果過於隨機化，而即使我們對於UCB公式進行優化，雖然勝率有所提升但仍然不符合我們的期待。為了解決上述問題，我們希望從根本解決運行效率過低的問題，而最顯而易見的方法就是在遊戲運作前先將人工智慧訓練完畢，也就是在遊戲開始時直接給予一套策略，令電腦無須再做額外的遊戲模擬。綜上所述，我們開始實作Tuple-Network、TD Learning及AlphaZero的相關架構，但礙於時間關係，模型尚未被訓練。

在本研究中，希望能由與前車距離、相對速度等數據，設計符合自動跟車功能的系統。能與前車保持固定距離，並追蹤相對速度，在前車煞車或加速時，使後車即時反應。 分別使用軟體模擬及Arduino控制車輛，測試PID控制在各情況的可行性。前車行駛模式包含等速、等加速度等，測試後車的PID組合，以設計出最佳的直線跟車系統。在軟體模擬中，經過變換車道、圓型軌跡、轉向等環境測試，分析出P值在各個情境的作用，及其大小的優劣或限制。利用第二測距感測器，以前車的轉向幅度，控制後車兩輪速度差，使系統具備轉向跟隨的功能。

研究以自行研發之微小化電漿裝置，使用空氣作為主要背景氣體。電漿裝置內外電極的選用分別為不鏽鋼毛細管與銅線，並利用玻璃管作為裝置之介電質絕緣層，再以高壓產生器施加電壓至9.92 kV時，可於常壓環境產生穩定電漿。而後續探討電漿之UV光譜圖，與有機氣體通過時產生之變化，並利用FID與電漿裝置之層析圖比對，進而得出各樣品的滯留時間。本研究測試了空氣與氮氣兩種背景氣體，實驗裝置可達到1.5ng之偵測下限。研究進一步探究光觸媒與氣體之反應，發現可增強光強度訊號。電漿裝置具備微小化、價格低廉等特性，且可使用空氣作為載流氣體。

我們想利用機器學習進行疾病診斷，但現有方法對罕見疾病的預測精確率低，且若過於專注在罕見疾病預測的提升，容易導致整體精確率降低。 為了兼顧整體與罕見疾病的精確率，我們將預測分為兩個階段。在第一階段運用現有的多標籤分類方法訓練，第二階段使用二元成本導向判斷病人是否有罕見疾病，再利用第二階段得到病人有無患有罕見疾病的結果，決定是否在預測此病人可能患有的疾病時，保留一個位子給罕見疾病。實驗結果呈現在兩階段皆用神經網路（Neural Network, NN），能正確預測罕見疾病的比率為現有方法的八倍，而整體精確率只下降 0.02，並實作出疾病預測系統。

我們研究的問題源自於〝棋盤上的蛇〞(Snakes on a chessboard) ，是由教授Richard Stanley所提出。問題如下：在 棋盤形格子上，蛇由任意一格出發，但蛇的走法只能往右→，往上↑，或停住。若此蛇已停住，將由另一條蛇來走，且不同蛇走過的格子不可重疊。證明：將 棋盤形格子完全覆蓋的總方法數為費氏(Fibonacci)數列某些項的乘積。 我們以〝生成格〞概念來解決問題，藉由生成格建立二維棋盤形格子〝蛇填充數〞與費氏關係，並試圖拓展三維空間棋盤情形，在過程中發現藉由〝生成矩陣〞可以組成空間棋盤的〝生成格〞，並以此解決p×q×r的空間棋盤問題。 2022年9月，在網站The On-Line Encyclopedia of Integer Sequences上發現由教授 Greg Dresden及其學生Aarnav Gogri提出的數列，與我們2022年3月於高雄市發表的科展作品中的一組數列完全對應，甚而對此數列的原問題Tiling a Hexagonal Strip with Triangles and Diamonds，我們的作品還能做進一步延伸探討。

高性能電極對於析氫反應(hydrogen evolution reaction，HER)在未來能源需求中極為重要。高效析氫取決於電極特性可否催化HER，降低電解反應的過電壓。文獻記載石墨烯適合做為電極表面的HER催化劑，利用薄層微量雙金屬的製程技術，可從電極背面析出奈米銀並摻雜到電極表面石墨烯，形成銀摻雜石墨烯(Graphene/Ag-doped)異質結構，增強電極表面石墨烯鍍層的電導。本研究優化此技術，將銀奈米結構沉積在石墨烯的缺陷及晶界邊緣，透過鍍銀技術與實驗參數（化學氣相沉積法的加熱溫度、時長和通氣量），製造出嶄新的Graphene/Ag-doped異質結構材料，增強了電極電導及快速傳輸電子連接的電極表面活性點，大大提高HER的效率。量測結果證明Graphene/Ag-doped異質結構較單層石墨烯具有超過10倍的導電度，電流密度增加20倍，塔弗斜率(Tafel slope)減少50%；與文獻中使用單層石墨烯/奈米碳管異質(rGO-MWCNT)之最佳材料相比[4]，本研究之Graphene/Ag-doped異質結構的Tafel slope為80 eV/dec，在析氫反應之消耗能量已大幅降低到幾乎減半。本研究成功製造出高導電、低過電壓，及高效率析氫的電極材料，為未來綠色能源開闢了途徑。