光觸媒被視為極具潛力解決二氧化碳過度排放的方式。二氧化碳因線性且高鍵結強度(~532 kJ/mol)的結構，當催化劑吸附二氧化碳分子並提供電子時，可降低二氧化碳最低未占分子軌域能階位置，有助於其進行氧化還原反應，轉化成再生能源。 本研究使用三氧化鎢(WO3)並摻雜不同濃度的銅原子作為主要光觸媒，期望銅能扮演施體(donor)，提供額外的電子，幫助二氧化碳光催化反應。我們藉由穿隧式電子顯微鏡(TEM)觀察樣品結構，利用拉曼光譜儀、X光繞射分析儀器(XRD)、X光吸收光譜儀(XAS)確認摻雜形式； X射線光電子能譜儀(XPS)得知銅的實際摻雜濃度。以紫外光-可見光光譜儀(UV-Vis)測量吸收光譜，最後以氣相層析儀(GC)分析光催化結果。我們目前成功配置出摻雜五種不同濃度銅的氧化鎢，光催化結果可發現摻雜銅確實有助於二氧化碳的轉換。未來希望提高產物一致性，成為高效的再生能源，實際應用改善環境。

本研究想透過能分解石油的嗜油菌加速同為碳氫構成的塑膠分解。本實驗採用參雜一般塑膠的生物可分解塑膠片。從含有油污的土中經過DNA分離與純化後透過NCBI比對出主要菌種為Pseudomonas citronellolis和Achromobacter。菌種與經實驗室紫外光照射24小時的塑膠片反應時重量下降幅度最大，經約含7%紫外線的太陽光照射3天的塑膠片次之，無前處理的塑膠片最小。本實驗透過三種堆肥方式研究塑膠片分解的情形，在加入菌種和碳基生物復育劑的土中反應的塑膠片重量下降幅度最大，加入碳基生物復育劑的土中的塑膠片次之，加入自來水的最小。從塑膠片殘留重量比與實驗天數畫出的折線圖中可看出若維持經實驗室紫外燈照射24小時且在加入菌種和碳基生物復育劑的土內反應的塑膠片重量下降趨勢便能在883天後完全分解。此外，在探討不同酸鹼值的實驗中，可知pH10的分解最快，而含沙量實驗中則可得知含沙量0%對分解對有利。未來預計長期研究嗜油菌與一般塑膠的分解及不同有機質對塑膠分解的影響，期望解決塑膠過量的問題，使環境不受影響。

因為我們一開始對電腦程式語言有濃厚的興趣，所以去學習了python程式語言，後來發現到世界三大益智的華容道遊戲，似乎可以加以運用，又從文獻中發現了人工智慧之重要性和增強學習的各類法則。剛好於國中時期寫出了讓電腦產生並解決3*3數字華容道之程式。但發現4*4的遊戲竟有20兆種組合，該無法用3*3之程式思維。後來用了增強學習的Q-Learning技術，不僅完成任務，而且還可以發展出人與電腦的比賽，造成轟動、受到小朋友的喜愛~最後我們還希望自己能設計出不同的華容道加以測試，並研究深度增強學習（DRL）的原理與應用，來解決更高階的遊戲，達到增進人工智慧學習的發展。

鋰離子電池前幾個迴圈中，庫倫效率低（CE < 100％），表示電池負極中殘留了一些不可逆反應後的產物(Li+)，鋰離子電池的預鋰化可提高電池的庫倫效率，並降低不可逆產物的比例。本研究目的為探討預鋰化過程中加入的載劑種類對反應速率及活性鋰比例的影響，以找出最佳載劑供日後使用。文獻中提及具有苯環的載劑，其預鋰效果較佳，因此本研究比較biphenyl (聯苯)、naphthalene (萘)及benzophenone (二苯基甲酮)三種載劑對預鋰化過程與結果之影響。研究過程的部分，首先藉由實驗探討最佳測量活性鋰比例的方法，其次探討短時間內精準預鋰鋰離子電池陽極材料的方式，最後進行實驗比較不同載劑。實驗結果表示biphenyl (聯苯)的活性鋰比例最高且反應時間最短，naphthalene (萘)其次，benzophenone (二苯基甲酮)的預鋰效果最差，因此biphenyl (聯苯)為本研究中最佳的載劑。另外，透過實驗探討可得出將預鋰材料在氬氣環境中加水反應為最佳的活性鋰比例測量方式，且減少tetrahydrofuran(四氫呋喃)含水量及提高載劑濃度有助於短時間內精準預鋰。本研究未來可進一步探討鈍化與燒結對預鋰效果的影響，日後亦可應用於預鋰鋰離子電池的載劑選擇，進而運用在儲能市場及電動車產業。

鐵路時刻表排點直到目前為止仍十分仰賴人工作業，且排班優劣對於乘客服務品質有顯著的影響。本研究採用啟發式最佳化演算法以及模擬器進行旅客列車鐵路時刻表排點，希望能夠找出一份針對旅客需求，能夠提升旅客運輸成功率且降低旅途時間的時刻表。我們提出一種班表編碼機制，可依此機制產生班表草稿。我們研發的模擬器可將班表草稿轉換為合法無衝突之班表。最後，透過登山演算法來搜尋班表草稿，並以模擬器評估班表優劣，我們實現了一個自動化排班系統。實驗結果指出我們的模擬器能夠有效率地產生無衝突之班表，且所提出之演算法操作有助於提升運輸成功率和降低旅途時間。

大花咸豐草(Bidens pilosa L.) 為主要的入侵植物之一，菲島福木(Garcinia subelliptica Merr.)能否作為生物除草劑，抑制大花咸豐草的危害。以最佳萌發條件培養三種作物與雜草-大花咸豐草種子，福木葉萃取液皆能抑制種子萌發，且對大花咸豐草的抑制效果最顯著。進行幼苗測試，福木葉萃取液可抑制萵苣主根長、小麥草植株與不定根生長，亦能抑制大花咸豐草植株與主根生長，並促進大花咸豐草過氧化氫酶的活性。本研究認為福木深具發展成生物除草劑的潛力，但考慮福木相剋作用與大花咸豐草和作物競爭有下列兩種情形：(1)萵苣：相剋<相剋+競爭競爭(2)小麥草：相剋+競爭<競爭<相剋，故建議在兩種萵苣播種前使用5%福木葉萃取液，抑制大花咸豐草種子萌發；小麥草需等大花咸豐草叢生後再使用10%福木葉萃取液，可促進小麥草的生長；單獨生長的大花咸豐草則使用10%福木葉萃取液能夠有效抑制其生長。

本研究探討液滴碰撞時各種變因對撞擊前後耗散能量的影響，主要以直徑、速度、黏度作為變因進行實驗。實驗前，先完成接觸角、表面張力、黏度與密度等基本量測，再利用高速攝影機測量出液滴直徑、最大擴張直徑與液滴撞擊速度，將其數值代入能量守恆式，計算出耗散能量後，發現它受到直徑的二分之一次方、速度的二分之三次方、黏度的二分之一影響，其中黏度也會造成能量與韋伯數關係圖的斜率些微變化。

因應氣候變遷碳，國際興起碳中和與循環經濟熱潮，而廢棄電子垃圾就像是一座城市礦山，蘊藏豐富的回收價值。本研究運用深度學習物件偵測來辨識廢棄PCB電路板上的有價值零件，以YOLO物件辨識方法建了一個AI影像辨識電子零件模型程式、常見PCB電子零件的金屬成分含量、紅外線影像處理，以及運用PID控制和圖像處理來控制傳送帶。實作出一個能估算廢棄電路板回收價值的原型機。其結果顯示對於鋁金屬和銅金屬有相顯著的回收效果。本研究希望讓大眾意識到廢棄家電的潛在價值，增進電子廢棄物意願，促進再生金屬產量，實現碳中和終極目標。

本研究以具空間梯度的臺灣周邊離島測站實測數據及衛星氣膠光學深度時空變化及相關性推斷東亞境外氣膠對臺灣北端PM 2.5濃度的影響。我們選取鄰近中國的金門與馬祖、中等距離的馬公及臺灣北部(富貴角、基隆)、遠離大陸的日本離島(石垣、那霸)共七站，分析2015-2021年東北季風盛行冬春季與西南季風盛行夏季的資料。結果顯示各測站冬春季PM 2.5濃度均較夏季高2-3倍並由西向東下降，冬春季相關性均較夏季高；針對高濃度事件，氣膠光學深度顯現冬春季高PM 2.5傳輸和各站測值在時空上緊密連結，由西向東下降；冬春季當地汙染極低的馬公平均濃度與臺灣北端兩站數值一致但夏季顯著較低，顯示季節性境外汙染對馬公和富貴角、基隆影響程度的一致及重要性。以上結果均支持東亞境外氣膠傳輸為臺灣北端冬春季PM 2.5主要來源。

本研究針對以往跳躍數列進行1人的討論延伸至多人的跳躍數列；多人跳躍數列規則為「同一個時間點手上最多只會有一顆球回到一位小丑手中」、「需連續、規律的接及丟出球，並且無限持續下去」、「丟球前可以有準備的時間」以上三項規則，因此此研究和以往多數文獻的題目假設有所不同，也比較貼近現實可能的情況。 多人跳躍數列的討論較為複雜，因此採用有向圖的概念進行討論，該圖的點元素代表當下每一顆球在幾秒中回到手中的狀態、邊元素則為每個狀態轉移時的丟球方式；接著將有向圖轉換為鄰接矩陣，並將點元素用類似2進位的形式進行分類以便整理成規則一致的分塊矩陣，接著由Cayley–Hamilton定理及多人跳躍數列的性質得到將鄰接矩陣的n次方求跡即為多人跳躍數列方法數。最後為了將不同狀況的方法數有一個好的整理，我們採用生成函數表示方法數並得到一定的成果。