遭遇強風是纜車停駛的條件之一，然而我們認為當低於停駛標準的陣風與纜車產生共振時，更會使纜車產生擺動造成危險。因此我們參考真實纜車的比例，製作出模型探討不同頻率及速度陣風對纜車造成的影響。我們發現即使風速未達停駛標準，但當其頻率與纜車接近時，即會發生共振並產生將近 30度的擺角、強度相較持續風吹拂增加 60分貝。 為了減低振動，我們首先製作可調式吊臂。但因為其在實際製作上具有困難，且可能造成乘客的不適。為此我們製作了調諧質量阻尼器，當共振發生時，將砝碼透過伺服馬達放下，使纜車的振動傳導至垂下的擺減緩振動。結果顯示阻尼器能將振動減低 10分貝，最佳的組別甚至有 16分貝的減振效果，能將擺角減低至小於 2度。期望將來能將系統自動化，在纜車遭遇陣風時自動調變阻尼器，抑制振動。

本研究建立美洲蟑螂的社會孤立動物模式，藉由隔絕費洛蒙的交流，探討對昆蟲行為與生理的效應。社會孤立的美洲蟑螂，具有較高的死亡率，並改變以下的行為反應：減少蟑螂的探索行為，使蟑螂運動的時間與距離降低，並增加對能產生較高能量之食物的需求。社會孤立可改變以下的生理反應：個體代謝過程的呼吸商降低，以脂質代謝作為能量來源；脂肪體觸酶活性下降；包囊作用的免疫反應下降。本研究發現，即使是非社會性昆蟲的蟑螂，社會孤立亦會造成生存上的負面影響，而引發隔離症候群(isolation syndrome)。

此研究想探討影響掌聲大小的原因有哪些？進而思考掌聲的發音機制與物理原理。 我們透過壓克力板貼合矽膠片以模擬人的手掌、再以強力衣夾作為力量的來源並量化控制，依序探討拍手方式、拍手面積、擊掌力道、手掌間的空隙等因素對掌聲大小的影響，最後發現拍手的產生的聲音是源自於手掌間的空氣被快速壓縮、釋放而產生，而且有類似線狀排列音源的效果，因此聽到的掌聲大小和與手掌的相對位置有關聯、拍手面積和掌聲的聲音強度成正比、擊掌力道和掌聲大小的關聯則是源自於擊掌速度而非力量－在相同擊掌距離下，聲音強度要變為2倍(也就是增加3dB的音量)，力量需增為4倍；最後手掌間空隙造成掌聲大小的差異，是源於空隙的被壓縮程度而非空洞大小。

本研究主要針對多種參數對「無扇葉風力發電機」的影響進行研究，並且提出一個新的發電機構設置UBA（Universal Bladeless Aerogenerator），其利用萬向接頭作為支點、擷取各方向的風能轉換為電能。研究中共提出了兩種不同的UBA機構設置，分別為磁力線垂直於地面的VUBA（Vertical Universal Bladeless Aerogenerator）與磁力線平行於地面的HUBA（Horizontal Universal Bladeless Aerogenerator），針對上述兩種UBA，本研究運用田口方法（Taguchi Methods）進行測試，並得出了較佳的參數水準組合，藉以提升UBA之發電效率。 本研究透過六組獨立變項實驗，得出直徑較大的阻流體在風速較大的情形下發電效率較佳、負重與發電效率呈負相關等，各參數對UBA發電效率之影響。 根據實驗結果，本研究針對影響輸出功率之各參數進行了因次分析，並從結果得知，UBA輸出功率與雷諾數和斯特勞哈爾數有關，藉此進一步提出自然頻率與最適風速之關係式，可用於求得不同結構之UBA產出最高功率之特定風速。

在一期校內的階城盃中，我發現一個有趣的問題，在一個正多邊形，甲走一圈花 分鐘，乙走一圈花 分鐘，請問第一次甲乙在何時、何點相遇？當我寫下這題目特定解時，突然發現還有許多有趣且可延伸的可能，因此開始研究；本篇研究透過求出甲乙相遇的每一個地點連接形成一個圓形，再藉由此圓形與題目中的正多邊形的點所畫的圓形的頂點相對位置，找出甲乙何時何地第一次相遇在正多邊形的頂點上，並導出通解並期望在未來可以找到不限定人數等等的延伸。

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。

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。

在暖雲的形成過程中，吸濕性凝結核佔有舉足輕重的位置且在大氣層中常會有不同種類的凝結核。本研究以自製的減壓雲室瓶模擬絕熱膨脹情況，並探討不同凝結核之成雲效果。減壓使凝結成長的效果在消光量的測量上符合比爾定律。而且利用絕熱膨脹估計出本系統在0.85 atm環境下每立方公尺的液態水含量LWC大約落在1.9~2.1公克，0.93 atm環境下每立方公尺的液態水含量LWC大約落在0.3公克，表示本實驗方法能擬合絕熱膨脹過程。且0.85大氣壓下，氯化鈉與線香粒子的成長可以達到1.68至1.94μm；硫酸銨粒子成長則達到1.01~1.12μm。而0.93大氣壓下，硫酸銨粒子成長則是0.77~1.04μm。另外，比較水溶性粒子與固態微粒化學性質，發現水溶性粒子如氯化鈉和硫酸銨的確較適合做為水氣之凝結核。

本研究主要探討一群帶原者在城市間的隨機移動。假設城市總共是有限多個、每次移動只跟當前城市有關，與總移動次數、移動到當前城市的過程無關。本研究假設每次移動時間為一天。在上述條件下，我去思索帶原者是否必定會到達特定的都市。此時加入了任意城市均與此特定都市連通的條件。 關於數學推導的部分，先證明當移動次數趨近無限大時，帶原者到達首都的機率趨近於1。再來由轉移矩陣具穩定狀態的性質，證明期望值與變異數的收斂。最後，利用矩陣的極限與隨機變數兩種方式，解得期望值與變異數的關係式，將極限問題轉換成解線性方程式。 在模型實作方面，我收集了CDC五月的資料，並經過平均、換成感染相對比率後形成機率矩陣。運用拉格朗日參數法求最小值條件後，藉由大量的隨機撒點以牛頓法迭代求得最適轉移矩陣，以評估疫情變化。並利用自助抽樣法求得6月感染相對比率的95%信賴區間，繪圖進行比較。

部分COVID-19的確診者及未感染的民眾有服用清冠一號的需求與經驗，並且大部分民眾出現腹瀉的狀況。因此，我們想了解服用清冠一號是否會對腸道菌相造成影響，以及停用後腸道菌相是否會恢復為未服用前的樣子。本研究設計連續管餵小鼠清冠一號5天，在這5天期間及停止管餵5天後測量小鼠的體重與採集糞便檢體。以此實驗來探討服用清冠一號前、中、後，小鼠的腸道菌相變化。我們發現，服用清冠一號期間小鼠的腸道菌豐富度及多樣性降低，而停止管餵5天後，整體的腸道菌組成趨向服用清冠一號前，並且豐富度及多樣性也有恢復；在體重方面，管餵清冠一號第1天後，體重下降最為明顯，停止管餵後，體重逐漸上升。