2025年

由於心理韌性相關研究中，較缺乏以認知能力正常的普通人做為研究對象，因此本研究希望透過了解心理韌性與生理（血液）、認知（神經心理測驗）、心理（心流、憂鬱程度）在普通人之間的關聯，進而增加對韌性的瞭解。透過心理韌性量表BRS、CDRISC及RSA、心流量表FSS、貝克憂鬱量表BDI、神經心理測驗WMS、WAIS與血液檢驗報告，收集各項數據，並利用t檢定及Pearson correlation，找出具顯著關係者：心理韌性與心流成正相關、與飯前血糖濃度成正相關、與憂鬱程度呈負相關，以及與神經心理測驗呈負相關。然而韌性與血糖、認知間的顯著去除年齡因素後便會消失。

本研究旨在開發一款能自動跟隨人的AI智慧運輸車，應用在 醫院、商場等環境，能減輕工作人員的負擔。本系統融合YOLOv8影像辨識技術和物聯網，使運輸車具備跟隨人體的能力。該系統通過物聯網，將車上攝影機接收的影像傳送至電腦，進行即時運算，不必在車上配備高階的微型電腦或GPU以降低成本。使用YOLOv8模型辨識人體與手勢，以arduino ESP32開發板作為主控單元控制減速馬達，使運輸車能自動跟隨人員。本研究不像傳統自動導引車（AGV），因為依賴固定路徑，而無法用在多變的場景，且不適合與人協同工作。將本系統應用於醫療院所或零售業商場等 ，經常出現 變障礙物的場所時，能與人員配合執行任務，例如當作病人的點滴架、輔助護理師工作的醫務車，以及賣場中協助工作人員上貨的籠車，能有效降低勞力負擔。

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.

GATD3A 是粒線體中的蛋白質，被推測可能具有「去糖化」的能力，能移除AGEs。糖尿病、帕金森氏症、阿茲海默症皆與人體中過高濃度的AGEs有關，因此GATD3A具有相當高的研究價值。 本研究探索GATD3A(麩醯胺酸轉移酶樣1 類結構域 3A)，經基因合成與蛋白表現後，大量製備蛋白質並探討其結構與功能。目前已得到蛋白質最佳製備環境、成功培養出蛋白質晶體，進行了結構分析，了解其結構、保守性、親水性及電性等，對於酵素適合反應的溫度、pH值也有初步了解。未來也會利用酵素動力學計算酵素活性、並製備糖化蛋白質，進行去糖化測試，探討 GATD3A 是否具有臨床運用於糖尿病患者之糖化血紅素去糖化的可能性。

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。

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。

為了解決水污染問題，本研究探討共價有機框架（COF）作為光催化劑的應用。COF具備高度可調孔洞、高穩定性及選擇性吸附等優勢，有助於有效去除水中污染物，對未來具有前景。本實驗採用大氣常壓微電漿合成COF，此方法能在室溫下以水為溶劑，無需高溫或有毒化學品，並僅需一小時即可完成合成，具有綠色化學優勢。實驗結果顯示，成功合成的COF能有效降解水中常見染料污染物（結晶紫及亞甲藍），證明了COF的高效光催化性。在紫外-可見光光譜中，隨著光催化反應的進行，染劑吸收波峰顯著減弱並幾乎完全褪色，確認了COF優異的降解能力。掃描電子顯微鏡圖像顯示，COF的高度有序孔洞結構提升了其催化活性與穩定性。這項技術不僅能高效處理水中有機污染物，還具備廣泛應用潛力，有望為全球水污染治理與環保提供新思路。

本研究欲利用機器學習演算法，透過觀察重力波訊號來判斷黑洞融合訊號的時間。本研究 的數據來源於雷射干涉引力波天文台的開放資料庫，我從中獲取最被廣為認定的64筆原始數據，並生成具有不同黑洞質量與不同訊噪比的模擬信號。我將模擬信號與不同噪聲混合 後，進行強度調整、Q轉換和資料白化等數據處理，並提取資料的統計量，將其用於訓練三種決策樹演算法和兩種迴歸演算法中。最終研究結果顯示，決策樹演算法的判斷能力優於迴歸演算法，以及指出強度差值的標準差是最關鍵的特徵，重要性達全體特徵的27%。 我們的模型在重力波訊號判斷上表現出較高的效率，並成功降低了模型的複雜度，使其更適合實際應用。

GATD3A 是粒線體中的蛋白質，被推測可能具有「去糖化」的能力，能移除AGEs。糖尿病、帕金森氏症、阿茲海默症皆與人體中過高濃度的AGEs有關，因此GATD3A具有相當高的研究價值。 本研究探索GATD3A(麩醯胺酸轉移酶樣1 類結構域 3A)，經基因合成與蛋白表現後，大量製備蛋白質並探討其結構與功能。目前已得到蛋白質最佳製備環境、成功培養出蛋白質晶體，進行了結構分析，了解其結構、保守性、親水性及電性等，對於酵素適合反應的溫度、pH值也有初步了解。未來也會利用酵素動力學計算酵素活性、並製備糖化蛋白質，進行去糖化測試，探討 GATD3A 是否具有臨床運用於糖尿病患者之糖化血紅素去糖化的可能性。

本研究探討了利用生成式人工智慧技術為漫畫創作帶來新可能性。在當今競爭激烈的漫畫產業中，創作者們需要不斷創新以吸引觀眾，而創作引人入勝的漫畫需要豐富的想像力和劇情結構。本研究希望能協助創作者製作草稿，並探索與AI當朋友的新型創作模式。在生成方面，提出了將漫畫劇情提取、劇情預測以及圖片生成三個步驟的生成流程，並使用了多種模型和技術，如 YOLO模型用於漫畫人臉檢測、文字生成模型用於劇情預測、LoRA技術用於模型微調等，為解決人物生成不連續的問題，我們也提出一種基於特徵提取與融合的解決辦法。本研究提供了一個全面的方案，旨在利用人工智慧技術幫助漫畫創作者創作出簡單的草稿。