光柵作為常見的分光元件，應用於許多光學儀器中。然而，傳統光柵彈性較差且硬度較高，限制了其應用範圍。本研究利用具有高彈性和易形變特性的 PDMS 作為柔性光柵的材料，對不同厚度和彎曲程度的光柵進行一系列測試。為了探討厚度和彎曲曲率對繞射效果的影響，進行了不同厚度柔性光柵的繞射點分析實驗。實驗結果顯示，增加柔性光柵的厚度會提升其彎曲時第一亮紋的變化率；相反，減少厚度則會降低該變化率。隨後的研究進一步探討不同施力方式是否會影響柔性光柵的分光效果。通過拉伸和壓縮光柵，發現拉伸會使光柵的軌距變大，而壓縮則會使軌距變小。此外，研究還探討了利用 PDMS 複製類似光柵的結構是否具有分光效果。實驗結果顯示，複製的指紋確實展現了類似特性，期望未來能夠將這些特性實際應用於相關領域。

為了永續利用土壤生態系服務，本研究分析線蟲族群變化監測土壤食物網，探討線蟲食物網與土壤養分調節相關性，實踐 SDGs中第 2項消除飢餓與第15項陸域生態。首先使用文獻分析法，建構模式觀察線蟲功能群演替，監測線蟲食物網組成評估土壤生態系服務，改善與結合過去僅探討環境干擾方式。觀察線蟲對土壤養分影響，結果顯示線蟲功能群多樣性、族群增長與交互作用 (資源重疊與演替等)可能提升土壤無機氮；不過推測因族群交互作用減弱或微生物過度被捕食，氨化能力在食物網發展初期(六週提升 37%)與後期 (六週僅提升16%)不同，需探討如何延續其氨化能力。將結合植物生長觀察線蟲食物網對植物影響。期望未來新模式進一步評估與標準化，用於監測土壤線蟲食物網組成並調節土壤，在農業管理與生態復育方面做出貢獻，為土壤永續利用提出新的可能。

積極發展癌症相關治療策略極為重要，其中T細胞免疫療法（adaptive T cell therapy）是一深具臨床價值的選項。即是將T細胞自體內取出後並增殖到一定數量，而後將其回輸病人體內使得T細胞攻擊癌細胞。此方式關鍵的步驟在於必須要能夠篩選出足量的抗原專一性T細胞。現行主要的篩選方法雖然方便，但會誤捕不相關抗原專一性T細胞，降低治療效率。為解決此問題，本研究將利用水膠細胞技術，運用其完整保存生物膜的特性，模仿細胞膜之免疫突觸現象，搭配微流控晶片可控制流速改變沖刷力的特性，成功開發一可篩選親和力較高之T細胞微流道晶片。已在晶片內建立可置換任意抗原之水膠細胞單層，並以SIINFEKEL抗原作為模擬，達到極高之置換率。預期能在未來的研究中提升篩選專一性與數量，進而提升其臨床價值。

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。

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。

本研究應用遙感技術和機器學習方法，提出了三個創新應用，目的在提升紅樹林生態系統的分類監測和藍碳儲量評估。 首先，建立機器學習模型(隨機森林演算法)，對紅樹林植物進行自動分類，分類準確率達94.74%。此模型能夠應用於特定區域的長期監測，捕捉紅樹林覆蓋範圍和植物變化的動態趨勢。並且開發了RGBN（Red-Green-Blue-NIR Mangrove Index）遙感指數，此指數主要結合可見光波段和近紅外波段，能有效提升了紅樹林植被健康狀況評估的準確度，並具有廣泛的區域適用性，不限於特定研究區域，適用於全球範圍的紅樹林監測。最後，本研究成功整合並編寫了InVEST模型的程式碼，本模型進一步應用於紅樹林藍碳價值評估，未來將透過收集詳細的土地利用、碳匯數據及生物物理參數，量化紅樹林的藍碳價值，為碳交易與藍碳管理提供科學依據。

研究指出⼿性有機硫催化劑能催化反應合成出⾼立體選擇性的產物，並有相關的研究指出以同族的硒取代⽽成的催化劑也有類似的性質，我們好奇兩者之間催化能⼒的差異處。本研究探討⼿性有機硒催化劑THSeOBn的合成，並將其應用催化形成氮環丙烷化物及環氧化物以探討其性質。本研究發現相較⼿性有機硫催化劑THTOBn催化，其催化形成氮環丙烷反應的dr 值及反應速率皆有顯著的上升，但其催化形成環氧化物的反應儘管反應速率有上升，但是dr值卻下降。最後本研究提出了關於THSeOBn催化形成氮環丙烷及環氧化物的反應機構。

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。

本研究利用Slow Earthquake Database長微震資料探討日本南海海槽長微震事件發生的特性、嘗試找出造成此區長微震發生的原因。我們將日本西南部的四國島、紀伊半島、愛知縣依空間細分為八個小區，分區將長微震的資料繪製成圖表，並利用快速傅立葉轉換Fast Fourier Transform進行頻譜分析，尋找該區長微震的活躍程度及復發週期，復發週期為一季至一年不等。另外，我們也將環境參數與長微震的月平均發震時長做比較，發現兩地皆與風速呈負相關、和累積雨量推遲1～2個月後兩者間成正相關、和地下水位高度呈負相關。潮汐與長微震的相關性上，潮位高度的影響較漲退潮狀態顯著， 但兩者均對長微震的發生有著正相關。

植物具有綠化環境、淨化空氣的效果，並且能讓人保持愉悅、對身心健康有著正面的影響。我們好奇若藉由課室綠化布置，能否也對學生身心狀態有正面的影響，進而影響學習表現。本研究的目的在證明空氣淨化植物是否能夠吸收改善教室的環境品質與學生的學習效果。實驗分為三個階段，階段一使用各種空氣淨化植物分別吸收有機汙染物、空氣懸浮物、碳化物濃度，並進行比較。階段二分別測量生理層面：包含脈搏、血氧；而心理層面：包含樊氏壓力量表、焦慮量表和專注力量表，來分析植物與植物萃取物 例如精油 對學生生理與心理的影響。階段三利用隨堂測驗的 方式檢測植物對學生學習表現的影響。本研究結果發現植物能夠使環境中二氧化碳、苯與甲醛濃度降低，在課室中的學生們其生理、心理會受到間接的影響，對於上課的專注度及學習表現也有不同程度的改變。