2024年

由於環境汙染、食安檢測需求提升，然現有的檢測方式成本和效率都不高，所以本研究試圖用拉曼光譜(Ramanspectroscopy)配合表面增強拉曼光譜 surface-enhanced Raman scattering (SERS)解決訊號微弱的缺點，來找出成本和時間需求最低的檢測方法來進行檢測。我們選用金龜子、蟬和蝴蝶三種昆蟲的翅膀鍍上奈米厚度的銀(10nm)來試驗，以符合 SERS要求的粗糙結構和貴金屬表面，利用熱點效應和表面電漿子共振來增強拉曼光譜的訊號，在實驗中我們也對基板進行了各項檢測，包括 X光繞射分析(XRD)、原子力顯微鏡(AFM)、水接觸角分析以及電子顯微鏡分析(SEM 和 FESEM)，也對比了各種參數，包括放置時間、鍍銀厚度、藥品濃度等，也加入了環境水檢測，我們也對比了諸多數據，並且找出所期望的成本最低效率最高的基板參數，未來也有望運用在河水汙染檢測或是農藥殘留量檢測，甚至能運用在藥品或是生物樣本檢測，可以說是有相當發展的潛力。

在高度數位化的社會，存在大量的數位影像資料，在不影響視覺品質之前提下如何標記持有者或資料來源是一重要課題，而不可視浮水印機制是可行的解決之道，本研究運用對抗性機器學習技術的概念及深度學習技術研發設計數位影像之浮水印機制，研製偵測器與註冊器。本研究設計研製之偵測器與註冊器可以處理任意大小的影像，經實驗分析具高度的保真性，並具可以承受 JPEG 中度品質(qlt=50)的失真壓縮攻擊，解壓縮還原之已嵌浮水印影像偵測器仍舊可以有效判定具浮水印。本機制可以結合網站、伺服器或影像設備為其提供的數位影像嵌入浮水印，在不影響視覺感官的前提下標記來源或持有者。

網際網路高速發展時代，為解決身處於無蜂窩訊號涵蓋範圍下，可提供通訊服務及緊急呼叫的手持無線電及衛星服務昂貴不普及，因此本研究採用遠距離、低成本、ISM免執照頻段的LoRa物聯網無線電技術，透過其啁啾調頻技術(Chirp Spread Spectrum)、高鏈路預算等優勢，以「人人皆為基地台，亦為客戶端」理念，設計P2P去中心化網狀網路(Mesh Net work)節點傳輸協定和低廉可負擔的通訊裝置，應用於SOS緊急救難呼叫、短文通訊、定位回報等。在固有網路系統不可用時也得以獨立組網，無須高昂的修建維護成本。也可透過搜救無人機、高空氣球等，快速部署Gateway於高山極地、無訊號區、第三世界國家等情境場所，促進人類福祉達成聯合國SDGs永續理念，未來將技術結合低軌道衛星，較其他衛星技術更經濟、環保，並覆蓋全球範圍達成無死角通訊。

人腦中約有一千億顆的神經細胞 (王希文，2018)，他們之間的突觸錯綜複雜，這些樹突與軸突皆連接到正確的位置，讓人不禁好奇這些突觸的連接機制。在經過文獻的查詢過後，才發現Dscam是控制大腦發育的蛋白質之一，Dscam使得細胞能夠進行細胞辨識，能夠使軸突及樹突在腦中進行特定的連結而不致於黏合。目前我們尚未知道，Dscam 會如何影響嗅覺區域中介神經細胞的生長及神經連結，本研究針對黃腹果蠅(Drosophilamelanogaster) 大腦中一小群被 GMR51C07-GAL4標定的嗅 覺區域中介神經元，觀察在正常情況、Dscam過度表現、Dscam表現量受抑制下，這群神經元的型態如何發生。

慢性腎衰竭的病人係腎功能在幾個月到數年期間逐漸而難以逆轉的衰退，其中腎臟纖維化在慢性腎臟病中的一個重要病理變化。此種現象主要是發生在腎臟的腎單位經由過濾或再吸收過程所造成。一旦腎臟損傷時腎絲球或空腔滲透發炎細胞活化，因而產生 ROS、纖維化訊息和發炎細胞激素等訊息。淋巴細胞質蛋白-1 (LCP-1) 是一種 F-肌動蛋白結合蛋白，與多種惡性腫瘤和非酒精性肝炎有相關性。但 LCP-1 在腎小管間質纖維化之功能性角色及分子機轉，至今仍然未知。本研究利用臨床慢性腎衰竭病人資料及細胞模式來釐清 LCP-1 是腎小管間質纖維化之生物指標蛋白及其調控腎小管間質纖維化之分子機制。

C1GALT1為氧型醣基化的關鍵基因，若以 IL-1β與 TGF-β刺激 ATDC5細胞株模擬關節炎，C1GALT1 的mRNA 與蛋白質表現量增加，而這樣的趨勢在誘導關節炎的小鼠軟骨組織中也可以觀察到。抑制 C1GALT1 的mRNA 後，促炎基因-一氧化氮合酶(iNOS)與第二型膠原蛋白基因(Collagen II)的 mRNA 表現量下降，代表 C1GALT1 參與了促進發炎的調控路徑。透過以大數據為基礎的 NetOGlyc-4.0平台分析，我們發現小鼠和人類的 IL-1β受體上都含有可能的氧型醣基化位點，C1GALT1 可能透過醣基化 IL-1 受體以增加 iNOS 的表現，進而促進發炎。抑制 C1GALT1的mRNA會使 IL-1R1的蛋白質表現量下降，而抑制 C1GALT1的mRNA或是蛋白質皆可使 IL-1R1在核周內膜系統中的表現量減少，代表 C1GALT1所促進的醣基化修飾是調控 IL-1R1形成的關鍵，抑制 C1GALT1可能具有減緩關節炎的療效。伊曲康挫(Itraconazole)可抑制 C1GALT1 且對人體傷害極小，透過老藥新用，或許能夠應用於治療關節炎。

我們發現扁捲總科的囊螺(Physella acuta)與椎實螺科的台灣椎實螺(Lymnaea swinhoei)在親緣關係上雖屬不同科，但卻擁有相似的外型並都具有奇特仰泳動作，推測或許是兩者適應相似生存環境後進而演化出相近構造與行為模式。根據我們的實驗結果顯示，囊螺比起台灣椎實螺擁有較佳的翻身仰泳能力， 其螺殼質量不均的特性使其產生比椎實螺大 1.7 倍的力矩助其翻身仰泳，另外囊螺氣囊有著比椎實螺更大的儲質比助其浮沉調節。漂浮方面，囊螺腹部一半浮於水面所產生的表面張力即可支撐其漂浮，而椎實螺的漂浮仍需氣囊協助，無法單靠表面張力。能量耗損上，仰泳比水中爬行擁有近百倍的節能效益，或是因此讓兩種螺類在演化上願意承擔被掠食者發現的風險執行仰泳。未來期待以仿生概念將仰泳的運動模式延伸結合，打造出更節能省電的水中移動設施。

本研究的研究靈感來自於科學月刊，原題為在一個六面體中，有一隻螞蟻位於其中一個頂點並沿著邊行走，每當牠走到頂點時就會選擇一條邊繼續行走，且牠任何方向之機率皆相同，但不可走回頭路，求螞蟻回到出發點時經過邊數之期望值。本研究將題目延伸出了以下三個問題，得出結論後並證明。並得出了以下結果：簡單連通 圖，螞蟻從其中一頂點出發，且往任何方向之機率皆相同，無論螞蟻是否可以走回頭路，牠第一次回到出發點時經過邊數之期望值之通式。在 n 點連通路徑圖 Pn(n -path graph) 中，螞蟻從其中一點 vi出發，第一次走到另一點 vj時經過邊數之期望值通式。並找出了當 n 點循環圖 Cn (n-cycle graph)上有一隻螞蟻從其中一點 vi第一次走到另一點 vj時，經過邊數之期望值與兩點之距離的關係。

影像對位(Image Registration)為重要影像處理工具，目前已經廣泛運用各個領域，從影像醫學偵測與診斷、工業製造、品管檢測、臉部辨識都是電腦對位的應用。本次研究將探討機器人影像對位，分別透過不同影像感測器來擷取外部影像資訊，透過對位系統進行目標 物瞄準。在準確性分析研究發現不論是單一定點或是連續三點分析 結果顯示感應器的Cpk 未達1.33。此外，分析過程中發現Vision sensor 的 Cpk 值高於 GPS，顯示 Vision sensor 在影像對位準確性表現性上優於 GPS。在時效性分析方面，感應器的種類與底盤齒輪組對於影像對位時間無顯著差異，在連續三點實驗發現時效性與偵測的地點達 顯著差異。研究結果顯示在未來自駕車的設計可以將影像對位與辨 識功能結合，透過感測器觀察外界影像資訊，結合機器學習與演算法， 提高辨識率及時提供行車資訊，提高道路安全與成員安全。

目前網路上流傳許多使用人工智慧修復照片的網站或應用軟體。然而,由於這些訓練資料多數來自國外,導致修復中式建築照片的效果欠佳。此外,許多老舊照片因氧化、潮濕而泛黃,使得修復程序比起修復純黑白相片更加困難。因此,本研究旨在建🖂一個專門修復中式建築物的機器學習模型,主要分為以下三個部分:首先,使用機器學習模型對老舊照片進行修復,包括著色、去模糊化和降噪;其次,分析使用不同比例之有色調照片(模擬泛黃照片)訓練模型的效果;最後,研究不同的修復順序(著色、去模糊化、降噪)和模型執行次數對照片修復效果的影響,發現「著色、去噪、去模糊化」的順序修復效果最佳。此外，許多老舊照片因為受損等原因，只剩下極少的特徵，因此本研究採用機器學習模型，以延伸重建原始照片。透過這種方法，我們能夠重新建構當時建築物周圍可能的場景和情境。