全國中小學科展

2025年

金屬多酚配位奈米載體合成與多功能腫瘤治療法開發

本研究結合奈米合成技術與生物醫學, 利用表沒食子兒茶素沒食子酸酯 (Epigallocatechin gallate, EGCG) 作為載體 調控摻雜Cu2+/Cu3+與 Fe2+/Fe3+之含量 並以π-π交互作用力附載缺氧性抗癌藥物替拉扎明 (Tirapazamine, TPZ) 成功製備出多功能金屬多酚配位奈米顆粒簡稱為EFeCuTPZ。 材料經紫外-可見光譜 (UV-vis),、動態光散射 (DLS) 及掃描式電子顯微鏡 (SEM) 確認其粒徑大小、形貌學與穩定性。利用808 nm和671 nm雷射分析其光熱轉換效率 評估光熱療法效果,。在腫瘤微酸性環境下, EFeCuTPZ可利用高濃度之H2O2行芬頓反應 (Fenton Reaction) 產生高活性之氫氧自由基 (•OH), 展現化學動力療法 (Chemo dynamic-therapy, CDT),。同時, 藉由材料中的Cu²⁺與腫瘤環境中的穀胱甘肽 (Glutathione, GSH)反應減少高活性物質 (Reactive oxygen species, ROS) 的消耗 增強CDT之療效。酸性條件下 TPZ顯著釋放 有助於腫瘤治療。 另外, 細胞實驗顯示EFeCuTPZ具有高生物相容性與治療效果, 成功開發出具CDT,、CT及PTT功能之奈米複合材料 為醫學新興藥物材料提供可能性。

以深度學習進行籃球慣用動作分析

本研究聚焦於籃球員的慣用動作分析,透過深度學習技術開發了一套籃球動作分析系統,旨在準確分析籃球員在籃球運動中的個人動作特徵來進行動作辨識。我們透過自行蒐集籃球動作的影片,並使用MMAction2這個資源庫來進行動作辨識模型的訓練,將訓練好的動作辨識模型用開發慣用動作分析系統。系統流程首先使用滑動視窗(Sliding Window)的機制將即時拍攝的影像變成有序列的連續影像片段,再即時傳送至進攻動作辨識的深度學習模型中,來辨識出連續影像片段中的動作序列屬於何種特定動作,藉此將多個連續影像片段中的動作序列各自轉換為單一動作單元並依次輸出。最終,系統基於前述單一動作資料進行綜合分析,以統計使用者的籃球慣用動作。此分析系統能為籃球愛好者提供清晰的動作偏好資料,具有提升訓練成效的潛力,同時為籃球技術分析與訓練提供了一個精確的數據分析工具。

氣候與地質條件驅動的臺灣紅樹林與鹽沼碳封存

本研究以臺灣新竹縣的新豐紅樹林與臺中市的高美溼地,分別作為臺灣紅樹林與鹽沼的代表。經過元素分析、粒徑分析及密度分析之後,比較臺灣紅樹林與鹽沼兩個藍碳系統的碳封存能力差異及和國外相關研究間的差異性。本研究發現,採樣地距海越近,有機碳佔底土比例越高;粒徑較小的沉積物顆粒,較可能儲存更多有機碳;並藉此得出了藍碳相關研究受地理環境影響很大的結論。各採樣地樣本的活性有機碳(LOC)比例多大於難降解有機碳(ROC)比例,可能是由於臺灣的藍碳系統缺乏河川穩定供應有機物,又受到年齡與氣候條件的影響,其中儲存的ROC在總有機碳(TOC)中所占的比例不高,因此不適合長期儲存有機碳,卻很可能在幾十年內快速形成一個新的碳匯系統。

旋轉的力量–離心力抽水機與其變因對抽水效率的影響

此研究是關於一個離心力抽水機的理論建模和實驗設計,我探討了此抽水機的流量與出口流速、分別影響了時間內抽出水量或抽水落地的位置。在初步的實驗觀察中、我發現抽水時的不同流況以及其影響,並且用定性解釋去描述它的邊界條件。在我流量的理論建模中,我考慮了基本的離心力與重力、雖然這兩種力描述了水的運動、但無法用來預測流量。我再加入白努力方程式來計算壓差、並充分的考慮摩擦阻力在紊流情況和水管材質。之後我利用F=ma推導水受合力的情況、考慮離心力、重力與摩擦阻力能到出口流速的預測。最後將理論裡實驗比較、結果非常相似。我利用3D列印改變6種抽水機的變因,將每項的結果與理論比較、並分析其誤差的原因。最後利用先前的結論能夠的設計一個可客製化與最佳化的離心力抽水機。

探討濕地耐鹽菌對植物耐鹽及根部的交互作用

本研究從濕地篩選出可能為新種的耐鹽菌Oceanobacillus sp.,暫命名為OC2,其在無植物相伴狀態下不會降低土壤含鹽量,但卻在與植物共存後誘發特殊機轉,促使土壤含鹽量降低約,並提升植物耐鹽能力,顯示 OC2與植物存在特殊交互作用。深入研究發現,OC2能產生IAA,並吸引植物根部向其生長以利其進入根部,並在鹽逆境下分泌代謝物以刺激植物合成脯胺酸 (增加達98.5%)提升根部滲透壓、增加葉片類胡蘿蔔素及類黃酮含量以提升植物抗氧化力。植物方面,鹽逆境下植物分泌的化學物質會觸發OC2產生更多的IAA(約17%),藉以刺激植物根系發展以利水分吸收,而OC2的存在會促進根部澱粉酶活性上升達88%,以分解澱粉產生可溶性醣類供OC2使用,推測兩者存在共生關係。本研究展示新種耐鹽菌與植物的交互作用,期待透過此菌改善鹽化農地並能提升作物產量。

智慧蚊監-3D 列印與機器學習

氣候變遷加劇了蚊媒疾病對全球公共衛生的威脅,迫切需要創新的解決方案。在台灣,登革熱的傳播主要由蚊蟲滋生所致。為了解決此問題,我們設計了一款三層結構的3D 列印誘蚊器,包括吸引懷孕雌蚊產卵的誘餌層、捕捉蚊蟲的黏膠層,以及防止異物進入的保護層。該裝置成本低、易製作且不需要外部電力,特別適合在資源有限的地區部署。 我們結合校園監測站每日捕捉的蚊蟲數據與氣象站提供的溫度、濕度和降雨等環境數據,運用SARIMA 與隨機森林混合模型進行分析與預測。SARIMA模型負責捕捉蚊蟲數量的季節性與長期趨勢,而隨機森林模型則處理環境變數與蚊蟲密度之間的非線性關係。此混合模型不僅提高了預測精度,還能解析蚊蟲的生態模式,進一步指導誘蚊器的最佳配置。此外,我們還開發了紅外線感測系統,即時偵測蚊蟲活動,為監測提供精準數據。 為評估氣候變遷的影響,我們模擬了不同全球暖化情境下的蚊蟲密度變化趨勢。結果顯示,隨著溫度上升,蚊蟲密度呈現非線性收斂趨勢,但正相關性依然存在,強調了氣候變遷可能帶來的潛在危害。我們還開發了一個網站,用於即時呈現蚊蟲密度預測,幫助政策制定者和公共衛生機構有效應對疾病防控挑戰。 本研究與聯合國永續發展目標(SDGs)中的SDG3(良好健康與福祉)及SDG13(氣候行動)高度契合,展示了結合3D列印、機器學習、即時感測和網路技術應對蚊媒疾病的創新潛力。此系統提供了一個可持續的全球蚊蟲控制模型,為公共衛生、疾病預防及流行病學的未來創新奠定了堅實基礎。

降脂轉肌–將脂肪轉變成肌肉的可能性探討

先前研究發現一種多元不飽和脂肪酸 15-keto-PGE2 能減少肌肉慢性發炎以及增加肌肉生長因子胰島素的敏感性,具有增加肌肉的潛力。我們探討此脂肪酸在小鼠中將脂肪組織轉成肌肉組織的可能性。 我們先以 15-keto-PGE2 治療肥胖型肌少症小鼠後,再以全基因組mRNA定序,發現在小鼠皮下脂肪中,肌肉特異基因表現量高度上升。透過基因表現路徑分析軟體 GSEA證實此脂肪酸會高度引發皮下脂肪中,與肌肉分化、肌肉收縮與肌肉結構相關的生物路徑。另外, 15-keto-PGE2 也可以誘導脂肪前驅細胞3T3-L1中與肌肉生成相關的基因表現。 最後,我們發現以 15-keto-PGE2 治療的老年肥胖型肌少症小鼠,體重、血糖、脂肪比例下降,肌肉質量及力量上升,證實了它在體內同時減少脂肪並增加肌肉量的效果。

混沌雷達感測與循環 神經網路之研究

本研究專題利用混沌電路所產生的信號來實現混沌雷達偵測物體的距離,在實作上面,使用運算放大器、電阻、電感及電容來實現蔡氏電路,並證明可用其混沌狀態發生的紊亂振盪來產生混沌雷達所需的信號,其產生的電壓信號,經由數位儲存示波器取出資料再加上軟體MATLAB的資料處理及信號分析,並使用了類神經網路中的循環神經網路,嘗試回復電路的設計參數,可證實蔡氏電路所產生的混沌信號,用於雷達信號的偵測不容易被破解、干擾且具有高度的安全性,未來極具發展潛力。

基於LSTM行為與活動力之樂齡關懷系統

本研究開發基於RNN和LSTM的獨居者居家行為監控系統,利用樹莓派、多種無侵入式感測器及鏡頭實現獨居者日常活動的實時監控與情緒評估。系統收集各感應器數據,透過 LSTM 進行學習與預測,並使用隨機森林演算法分析行為狀態,提供客製化數據處理與預測性能優化。 長期數據收集可觀察獨居者的活動力及情緒變化,早期發現健康風險,針對現有求救設備頻繁異常通知的問題,我們開發了能夠識別長期身心狀況變化的監測系統,並整合人體紅外線感應器、都卜勒雷達感應器、日夜感測器等技術,透過Python程式及MQTT進行數據收集與處理。模型訓練使用SQLite資料庫數據,經過多次測試選擇最佳參數以提高預測準確度,隨機 森林演算法也強化決策準確性。 通過長期的數據收集和分析,本系統能夠觀察並預測獨居者的活動力和情緒的變化,早期發現獨居者的身心健康是否有風險。

奈米 MPC 材料應用於電阻式有機氣體感測器

工業環境中揮發性有機化合物(VOCs)的洩漏不僅危害人體健康,更可能導致工安事故。現有氣體感測器常存在選擇性低、反應時間長等限制。本研究開發高選擇性與快速反應的奈米材料導電式氣體感測器,以實現即時監測。 研究中合成並測試六種銀奈米 (Ag-MPC)材料:Ag@C6、Ag@C12、Ag@C16、Ag@MCP、Ag@C12/MCP及Ag@C12/MBT複合材料。在500-5000 ppm濃度範圍內偵測1-丁醇、正辛烷及間二甲苯等目標氣體的電阻變化。實驗結果顯示,Ag@C12經官能基修飾後,對1-丁醇具有明顯的選擇性。我們開發基於Arduino微控制器的即時監測系統,透過運算放大器電路實現高精度的電阻變化檢測。可以在工業環境中持續監測VOCs濃度並即時示警。未來將著重於優化訊號放大電路、開發新型官能基修飾材料、實現複雜氣體混合物的組分分析。開發成本低、反應快、選擇性好的感測系統,為工業安全監測領域提供實際應用價值。