2025年

在現今社會，個人越來越依賴自主學習以提升技能和知識，而舞蹈學習尤其受到關注。然而，在沒有專業指導的情況下，學員往往難以掌握舞蹈動作的細節，也難以清楚地評估自己的表現與標準示範之間的差距。 為了應對這一挑戰，本研究利用人體姿態識別演算法OpenPose，捕捉舞蹈者的關節點。通過這項技術，針對舞蹈的標準動作、力度、流暢度等方面，成功地開發出一款自動評分系統。 通過人體姿態識別技術，我們能夠深入分析舞蹈動作的細節，讓學員與標準舞蹈動作進行比較，以確認學習上的差異。我們希望通過這項研究，學員能在沒有專業指導的情況下，利用網路平台創建更有效且有趣的自主學習環境。

在這篇作品中，主要研究Repunit數列=在模n之下的餘數數列循環性質。我們探討了Repunit餘數數列在什麼條件下 為純循環週期數列、混循環週期數列和完全純循環週期數列，同時給出了循環週期的公式及上界。接著我們發現一階非齊次線性遞迴數列在模n之下的循環週期與c進制Repunit數列在模 n/gcd(n,c)之下的循環週期相同，並且進一步探討餘數數列在什麼條件下為純循環數列、混循環循環數列和完全純循環數列。

本研究旨在設計基於毫米波雷達的數位物理實驗系統，用於精確量化彈簧簡諧運動。傳統物理實驗易受肉眼觀察與手動測量的誤差影響，本系統利用24GHz毫米波雷達結合自製電路板，進行即時、無接觸的運動測量。透過設計電路板、撰寫韌體訊號轉換程式，並進行數位數據分析，成功開發了靈敏的毫米波雷達系統。我們利用彈簧簡諧運動實驗驗證了該系統，觀察不同質量砝碼對彈簧運動頻率的影響。實驗結果顯示，考慮彈簧質量後，測量數據與理論結果的均方根誤差從0.62Hz降低至0.35Hz，顯示出系統的高度精確性及穩定性。本研究成功解決了傳統實驗中的量測誤差問題，以毫米波雷達技術實現了精確觀測。開源設計有助於推廣至學校的物理實驗室，為學生提供先進的實驗工具與數據分析經驗。這展示了毫米波雷達在物理實驗中的應用潛力，並為未來教學實驗提供了高效、低成本的解決方案。

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。

羽毛廢棄物是畜產類廢棄物排名第二大宗，為了提高廢棄羽毛的實用價值與效益，我們利用啤酒酵母菌進行雞羽毛分解。經啤酒酵母分解一個月後的雞毛液肥，含有胺基酸濃度約為0.17 M，是市售肥組的5.67倍。以雞毛液肥灌溉高經濟價值的彩椒及福山萵苣，彩椒果實總質量比市售肥組高出84.6%，果實中含有葡萄糖濃度為23.8%，比市售肥組多出49.7%。碘量法的抗氧化能力試驗中，發現雞毛液肥灌溉的彩椒抗氧化能力比市售肥組高出91.3 %。清除DPPH自由基的能力實驗中，雞毛液肥組的彩椒果實汁液清除自由基能力約是市售肥組的2.82倍。雞毛液肥灌溉的福山萵苣的葉片總質量比市售肥組多出116.2%。可以發現啤酒酵母分解的雞毛液肥，確實可取代市售肥料，當作彩椒及福山萵苣的養分。希望藉此研究能將廢棄雞毛再利用，減少環境負擔，讓農業永續發展。

一價銠金屬催化反應已經被廣泛應用於有機化學合成領域中。而本研究以具保護基之肉桂胺衍生物1與四芳基硼鈉試劑2a作為起始物進行銠金屬不對稱氫芳基化催化反應，得到具有保護基的掌性2,3-雙芳基丙胺衍生物3，並探討此反應的掌性雙烯配基對於反應的影響。本研究已完成使用Ts（對甲苯磺醯基）保護基之肉桂胺衍生物1a作為起始物進行反應，並改變與銠金屬錯合的配基，發現當配基使用2,5號位為芳基取代之配基L（掌性雙環[2,2,1]雙烯配基）時，反應有較好的位置選擇性，其中最佳的是芳基取代為苯基之配基L1，其位置選擇性比例為1:0:0.09。目前將進行改變起始物1之氮上的保護基，以L1作為配基進行反應，並與1a比較，優化反應性及產率。

團隊透過分析臺灣台灣周遭八個處海洋浮標測站資料，自2021年1月到2024年10月為止之示性波高、平均週期、平均風速、海溫等資料間之相關性，並試從不同位置測站之海洋條件與大氣因素，來綜合探討影響臺灣周遭海域波浪能蘊藏量的關鍵因素。並透過分析海溫與波浪能變化的關係，試圖瞭解全球暖化平均海溫上升，對臺灣周遭波浪能蘊藏的變化趨勢。 團隊發現影響臺灣周遭海域波浪能蘊藏的因素，除了季節性季風的影響，黑潮主流以及澎湖水道的黑潮支流湧升流，也都 可能 是影響臺灣周遭海域波浪能蘊藏的重要因素。團隊也發現，在臺灣周遭海域波浪能蘊藏與海溫變化有負相關的趨勢，此現象與臺灣中央研究院針對過去70年，全球波浪能的變化趨勢並不一致。其原因可能是臺灣所屬地理位置環境的關係，也可能是分析的數據資料僅有4年無法準確看出趨勢變化。

在這篇作品中，主要研究Repunit數列=在模n之下的餘數數列循環性質。我們探討了Repunit餘數數列在什麼條件下 為純循環週期數列、混循環週期數列和完全純循環週期數列，同時給出了循環週期的公式及上界。接著我們發現一階非齊次線性遞迴數列在模n之下的循環週期與c進制Repunit數列在模 n/gcd(n,c)之下的循環週期相同，並且進一步探討餘數數列在什麼條件下為純循環數列、混循環循環數列和完全純循環數列。

In this paper, I investigated the motion of a nonlinear coupled oscillator system consisting of two leaf springs secured to a non-magnetic base with magnets attached to the upper ends such they repel and are free to move. My results showed that the system exhibits the beats phenomenon, and interestingly that the frequencies show a dependence on initial conditions. I hence hypothesized this sensitivity is due to two sources of nonlinearities: geometric nonlinearity during large deflections of the leaf springs and the nonlinearity in the magnetic force. To test this hypothesis, a nonlinear mathematical model was developed, accounting for nonlinear beam effects up to third order and fully solving the nonlinear magnetic force using a current cylinder model, accounting for the tilting of the magnets. An approximate linear model was also developed for comparison. The theoretical models were validated experimentally by investigating the dynamic motion of the springs through time, as well as how the modal frequencies in the system depend on the initial displacement, the length of the spring, and the distance between the springs. The more accurate nonlinear model I derived shows good agreement with experimental results while the linear theory does not, highlighting the importance of nonlinearities in this system. An improved understanding of these nonlinear systems could lead to advancements in design and efficiency, and safety in various applications such as energy harvesting.

本研究中，我們對模型逆向攻擊在語音辨識系統中的影響及風險進行深入分析。隨著Siri、Google Home等智能助理設備在日常生活中的廣泛使用，其語者辨識系統的安全隱患引起了我們的注意。本研究目的在於深入理解模型逆向攻擊的運作機制，並探討其對語音辨識系統的攻擊效果。我們透過實施多樣化的攻擊策略，對不同的模型架構和數據處理方法進行了評估，並對人聲與非人聲的數據集進行了攻擊效果的比較。此外，我們亦實現了基於差分隱私的防禦算法，在多數模型架構下達到接近50%的防禦效果，顯著提高攻擊代價。研究整體揭示了語音辨識系統在面對模型逆向攻擊時的脆弱性，並藉由實驗分析推論出可能的防禦策略，期待能通過策略來增強模型的安全性。