2025年

電子智能系統被廣泛應用在現代人的日常生活中，但是使用任何電子系統都必須面對系統失效的風險，就像我使用電腦可能會當機一樣。在智能車輛的應用中，電子系統的可靠性與我們的人身安全直接相關。一旦發生系統失效的狀況，恢復系統正常運行的最後一個手段是重新啟動系統，藉由系統重啟來恢復系統的正常功能。因此系統重啟的耗時，對系統的可靠性至為重要。 LS1043A晶片是多核心高階處理器，能夠運行完整的Linux操作系統。由於LS1043A架構及功能的複雜性，它的開機程序需要遵守嚴格的步驟，耗時也比一般的微控制器更長。在這個實驗中，我將了解LS1043A處理器的架構著手，由此設計一個計時器，能做到精準量測開機時間達千分之一秒，使開機時間成為能夠量化的指標。本實驗的計時方案是一個通用的設計概念，可用來量測不同類型高階處理器的開機耗時及系統可靠性評估之參考指標。

遺傳性表皮分解性水泡症（EB）是種罕見疾病，因突變使角蛋白異常，造成表皮組織脆弱易形成水泡，單純型水泡症（EBS）是最常見的類型。此計畫旨在：（一）建立果蠅EBS疾病模型；（二）探討溫度對病徵的影響；（三）以此果蠅EBS疾病模型發展藥物篩選平台。初步使用Diacerein測試，評估對EBS症狀的改善效果。 目前顯示突變角蛋白K5/K14R125C會形成積聚體，與正常K5/K14形成的角蛋白網絡不同；全程25℃培養，約32%果蠅翅膀有水泡，亦符合EBS病徵。篩藥平台建置已完成色素和溶劑DMSO劑量測試，初步顯示Diacerein有助病徵緩解。目前將擴大統計不同溫度對 EBS果蠅死亡率、水泡發生率和角蛋白積聚形成比例。希望以本研究建立的果蠅EBS疾病模型與篩藥平台，能為罕見遺傳疾病療程開發奠定基礎。

克雷伯氏肺炎菌（Klebsiella pneumoniae）近年來於亞洲盛行，其除了傷害健康外，亦對於醫療經濟造成一定程度的影響。隨著時間發展，此細菌也逐漸獲得了抗藥性，使早期使用之抗生素不再有效，因此，尋找治療此疾病的替代療法成為近年來持續被關注的議題。由於其對細菌具高度專一性，噬菌體之莢膜多醣分解酶被認為極具開發抗生素替代療法之潛力。 本研究陸續於污水中分離純化出1212P2、H-P7、H-P8、0505P5、0505P6、05052P5、0505Kp3等噬菌體，並藉由一系列實驗，篩選出可能具有莢膜多醣分解酶的噬菌體。最後將候選噬菌體1212P2、0505Kp3進行全基因定序。 未來，將進行全基因序列分析，若成功比對並找到具有莢膜多醣分解酶潛力之基因，我們將對其加以表現並測試活性。並進一步進行體內試驗檢驗此噬菌體或其莢膜多醣分解酶的效力，探討其是否能作為開發藥物的工具，為對抗克雷伯氏肺炎菌盡一份努力。

由於符合活體研究、解析度、穿透深度等需求，加上螢光技術，使光學方法成為追蹤單一腦神經工作情形較合適的方式。其中重要元件 TAGlens （可調式聲學梯度折射透鏡）的透鏡（目前 z 軸焦距變動最快的透鏡裝置），透過焦距快速變動達到快速掃描。不過 TAGlens 在高強度雷射穿透下，焦距變化範圍會產生改變，我們稱之 TAGlens 的熱效應。 本研究即研究 TAGlens 的熱效應，使用不同研究方法以量化並分析，其中利用體積影像中螢光球軌跡變化的方法，明顯呈現了 TAGlens 熱效應的變化，我們發現入射雷射功率越大，會使 TAGlens 的焦距平衡點越遠，焦距變化範圍越小。未來可望校正 TAGlens 因熱效應造成的數據誤差。

微塑膠在自然環境中普遍存在，甚至被生物攝取後進入食物鏈間傳遞。由於水蚤族群敏感性高，常作為監測水域環境變化的重要指標。我們以不同PVC濃度（0.01mg/L及0.1mg/L）為變因，探討微塑膠對於水蚤的生理、生殖及晝夜垂直遷徒(DVM)行為影響。結果發現0.01 mg/L、0.1 mg/L PVC濃度環境，皆不會影響蚤狀溞的存活率，但是會提高蚤狀溞的心率及降低趨光行為。而0.1 mg/L PVC濃度環境會使蚤狀溞提前進入生殖階段，子代數量明顯高於對照組，出生在0.01 mg/L 、0.1 mg/L PVC濃度環境的初生蚤體長有離散程度大的趨勢。蚤狀溞DVM屬於日間在深層、夜間在表層的Nocturnal migration 模式，但在具有PVC的環境中，夜晚有較高比例停留在深層，此一行為改變，也會反應在食物鏈後端掠食者上，最終甚至可能影響魚獲，若在水面增設燈光照明可以改善蚤狀溞夜晚停留在深層的現象。

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。

n個圓圈以一維排列所構成圖形中，若指定當中一圓圈塗色時，其左右相鄰圓圈各有1/2機率被塗色，欲求出使得該圖形之指定塗色次數的期望值達最小之最優化塗色方法。本研究共探討了n個圓圈之「直線排列」、「環狀排列」與n個圓圈及m個圓圈之「環狀結合直線排列」等三種圖形。

The DIVE&CLEAN project is an educational and innovative initiative aimed at addressing a significant environmental challenge: marine pollution. With oceans covering over 70% of the Earth’s surface and providing a home to 50–80% of life on the planet, their health is critical. However, marine ecosystems are under threat due to plastic pollution, which impacts wildlife, coastal communities, and global biodiversity. This project centers around the idea of introducing underwater trash bins, especially in areas frequented by recreational divers. While most divers explore the seas without specific tools to collect trash, they could contribute significantly with the right infrastructure. The vision of DIVE&CLEAN is to inspire behavioral change, encourage collaboration, and promote actionable solutions to reduce ocean pollution. Using interactive robotics and storytelling, the project tells the story of divers rescuing animals entangled in plastic and collecting trash from the ocean floor using underwater bins. Through creative performances, it seeks to educate and motivate individuals, resorts, and authorities to adopt sustainable practices.

可再現醫療效益之腸道益生菌關鍵分子是重要蛋白質，蛋白質純化極重要但傳統方法費時耗力，導致發展腸道益生菌保健食品的成本很高。本研究取用助於改善糖尿病和血脂異常的腸道益生菌 Akkermansia muciniphila 外膜蛋白Amuc_1100為樣品，先以傳統方法開發純化製程，利用親和性層析和離子交換層析找出純化臺灣本土菌株isolate 02和國際標準菌株BAA-835之條件及其差異，確認純化蛋白質可維持3日穩定。本研究進行AlphaFold 電腦模型預測蛋白質結構並進行蛋白質序列分析，發現蛋白質本身結構和電性不同才導致isolate 02和BAA-835純化製程條件有所差異。本研究提供全新展望，透過人工智慧將蛋白質結構對應到合適製程，大幅減少研發純化條件的時程，完善蛋白質純化方法學，並得到可量產且品質穩定的純化蛋白質。未來將選用其他臺灣本土 Amuc_1100樣品以擴大驗證及建立蛋白質結構與純化製程資料庫。

可再現醫療效益之腸道益生菌關鍵分子是重要蛋白質，蛋白質純化極重要但傳統方法費時耗力，導致發展腸道益生菌保健食品的成本很高。本研究取用助於改善糖尿病和血脂異常的腸道益生菌 Akkermansia muciniphila 外膜蛋白Amuc_1100為樣品，先以傳統方法開發純化製程，利用親和性層析和離子交換層析找出純化臺灣本土菌株isolate 02和國際標準菌株BAA-835之條件及其差異，確認純化蛋白質可維持3日穩定。本研究進行AlphaFold 電腦模型預測蛋白質結構並進行蛋白質序列分析，發現蛋白質本身結構和電性不同才導致isolate 02和BAA-835純化製程條件有所差異。本研究提供全新展望，透過人工智慧將蛋白質結構對應到合適製程，大幅減少研發純化條件的時程，完善蛋白質純化方法學，並得到可量產且品質穩定的純化蛋白質。未來將選用其他臺灣本土 Amuc_1100樣品以擴大驗證及建立蛋白質結構與純化製程資料庫。