2025年

本實驗研究常見除草劑「固殺草」的降解與檢驗，同時利用各種物質與方法嘗試消除農藥，並尋找消除農藥「固殺草」的最佳方法。 本研究發現：藉由產生「親核取代反應」(Nucleophilic substitution) 能有較佳的消除農藥效果，並且當環境物質含有越多量的胺基酸與維生素時，其消除農藥效果也越好。 根據實驗結果，我們利用環境中易取得的物質，自製簡單、便宜的農藥消除劑，用來協助農民與一般民眾消除農作物上殘存的農藥，並根據實驗結果可以在極短時間內去除99%以上的農藥殘留，期望幫助民眾遠離農藥的毒害。

本研究成功以水熱法在 110°C 下合成了約3.90 nm 大小的ZrO2量子點（QDs）。此設計的ZrO2 QDs 能隙為5.03 eV（波長λ < 300 nm），在可見光和紫外光範圍內無明顯吸收特徵，呈現高度惰性和穩定性，適合應用於抗紫外線塗層或顏料。而ZrO2 QDs 表面豐富的氧空位與不同溫度下的CO₂轉化率及CO/CH₄產物選擇性相關。氧空位為帶部分正電的酸性活性位，CO2作電子受體為路易士酸。經氧氣環境加熱處理後的ZrO2 QDs 能提高CO2轉化率且在低溫條件下選擇性較高能促進電子轉移生成CH₄（每分子8e⁻ 轉移）。不同金屬簇（如Fe、Ni、Co和Cu）表面修飾後，Fe-ZrO2 QDs 被證明為最佳催化劑，低溫下更有效促進CH₄生成，且優於ZrO2 QDs。這顯示Fe與ZrO2間存在顯著的強金屬-載體相互作用（SMSI），提升Fe捕捉CO₂分子的能力。此特性突顯ZrO2於碳減排技術的潛力，能有效將CO₂轉化為可再利用的碳基燃料或化學原料，為減少溫室氣體提供實用解決方案。

本研究延續自作者前一年的研究「連通圖上行走步數期望值之研究」，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，且牠前往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幾個問題，得出結論後並證明。結果如下：Kn (n - complete graph)、任意tree、Cm★Cn、Km★Kn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。除了研究不同的圖上點到點經過邊數期望值通式，針對圖論中經常用的距離 (點到點的最短路徑經過邊數) 與點到點的期望長度最大者進行比較，探討在圖上之性質。

本研究延伸自作者前一年的研究「多『圓』文化的延伸——Japanese Temple GeometryProblem」，本作品靈感來自於其中一題日本算額問題。該題將正三角形透過特定的分割方式，將其分割為四個三角形。本研究改變其分割方式：在任意△ABC中，L、M、N分別為̅BC、̅AB、̅AC上一點，若△AMN、△BML、△CLN之內切圓半徑相等，則 △ABC內切圓半徑等於△LMN 內切圓半徑加三等圓半徑。此外，本研究刻劃出△ABC三邊上L、M、N的相對位置，並說明三點的相對位置是能夠利用尺規作圖實現的。最後也計算當△LMN存在時，三等圓半徑(r)的上界。此外，本研究將上述三角形的分割手法推廣至正n邊形和正四面體並探討內切圓與內切球的相關性質。另外也針對三角形內部的三圓半徑從原先的r改為r,gr,r，探討r的上界為何，最後也將研究內切圓延伸至外接圓，並觀察出三外接圓心與 L、M、N六點共橢圓。

本文研究了一個信息完全公開的組合遊戲，探討當一群人被完全隨機的分配到模型裡時，其初始位置與特定位置所形成的包圍關係，並探討最佳的人力分配。本研究通過座標解析與不等關係的代數運算等方法，成功找出獲勝條件對於遊戲雙方的限制，並進一步解決問題。在研究的過程中，也將結論擴展到不同模型，探討不同模型對於遊戲造成的影響，並比較其結論有何區別。

Wibrazz is a wearable communication tool that allows the teacher, the therapist, the parent to communicate information to the child remotely using the device. Haptic (vibrationbased) feedback is becoming increasingly important in everyday life. A vibrating device that transmits information through clothing can help people with disabilities who have no or limited sensory use to live an integrated life in society without barriers.

本研究以西洋棋為切入點，採用磁簧開關陣列來偵測棋子位置，並在設計中加入二極體以防止Ghosting效應，進而開發出一款以Arduino Uno開發板為基礎的智慧對弈棋盤。棋盤底部配備RGB LED燈，以便為使用者提供落子提示，並根據不同的落子類型呈現不同的燈光效果。 我們成功地透過簡潔的設計與高效的運算性能，實現了一個能夠識別棋手落子的智慧對弈棋盤，並能根據國際西洋棋規則提供正確的移動提示，讓完全沒有基礎的初學者也能在遊戲中學習並掌握西洋棋的所有規則。此外，我們還引入了基於Minimax演算法的輕量化AI和基於高效可更新神經網絡(NNUE)AI，並探討兩者之間的性能差異，從而使該智慧棋盤在節省運算資源的同時，可以在不連接電腦的前提下，具備一定的棋力，以支持棋手的技能提升與訓練。

隨著網路技術不斷的進步，意見和情感分析逐漸成為人們日常生活中的一部分。儘管如此，目前人們缺乏一個方便且快速的情緒分析模型，供廣大大眾使用。 本研究旨在提供人們一個緩解憂鬱情緒的管道——當人們輸入一個需要被安慰的情境時，我們的系統將輸出安慰語句，以緩解該使用者之憂鬱情緒，達到安慰效果。為此，本研究訓練了BERT model以及 LLaMA model。BERT model能判斷使用者輸入的語句是否為需安慰語句。而LLaMA model則作為安慰語句之生成模型，以達到安慰之效果。

睡眠相關問題常見於現代緊張的社會，傳統睡眠分析方法需要腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）、眼電圖（EOG）等信號，量測複雜度高。本研究透過 Python 程式語言以深度學習和階層式投票機器學習方法，開發一套自動分析程式，僅透過心電圖（ECG）信號分析睡眠階段。並結合睡眠評估標準，製訂一可量化的睡眠品質評估表，提供臨床醫師判讀睡眠品質的指標。本研究的優點是僅透過一種信號便能準確、客觀、快速分析，且操作介面簡易。研究結果顯示，本研究清醒和睡眠狀態之辨識準確率高達約90%，與其他類似睡眠品質評估研究的論文比較，準確率高出10～17%，整體睡眠階段分析準確度高達87%。本研究方法未來可應用於臨床醫療，協助醫師做精準的患者睡眠品質診斷。

現今醫療中，黃疸的早期偵測對肝臟疾病的預防與治療至關重要，但多數人難以在症狀輕微時察覺。我們希望藉由智慧手機影像結合機器學習進行黃疸檢測，提升民眾自我監測的能力。Su 等人（2021）曾使用深度學習和機器學習進行黃疸預測，但其方法依賴專業色卡進行色彩校正，成本高且限制應用範圍。本研究提出以白平衡演算法中的白色補丁法與灰界演算法，搭配深度學習模型 DCCNM1和2 取代色卡，提升黃疸檢測的普及性與便利性。經黃疸偵測效果評估顯示，DCCNM2 在無色卡模型中表現最佳，雖然各指標略低於色卡校正，但其展現出優異的穩定性和準確性，證明其作為無色卡黃疸篩檢方案的可行性。本方法將能提供便捷的居家黃疸檢測途徑，尤其對偏鄉地區居民而言，不僅提升早期發現的機會，還能有效減輕醫護人員的負擔，推動大眾健康管理。