本專題研究係透過 Glink 程式取得機台相關資訊，並設計一個 MQTT Client 將機台警報訊息發布到 MQTT Broker，再由其他設備接收警報訊息，當機台運作或製程發生狀況時，其他設備能接收訊息。

本專題將先進材料應用於儲能元件,藉由摻雜不同元素以改變材料性質, 並使用蝕刻等方式改變材料之微結構,以提升製作出的超電容表現,包括電容 值、充放電 速率、使用壽命等,亦改善過去使用二維奈米材料製成電極之材料堆疊現象等問題。

用單齒腹測試機測試交錯軸齒輪之振動(vibration)，並用MATLAB整理訊號。

首先介紹深度學習找出最佳函數的概念後帶到本次實驗所用模型－神經網路。以函數的概念說明，從一個神經元的作用開始，此模型從輸入到輸出的流程，講述與實際數據誤差的計算方式後提出訓練此模型的方法－梯度下降法，最後將整個神經網路用數學表示。實際使用模型預測雷射切割工件品質的誤差數據與論文比較，推測與論文結果不同的可能原因，最後提出改善方法。

本學期我們所要報告的論文，其目的為利用化學化工的程序，從農業、食品廢棄物如：巴西利、菠菜莖、稻殼和可可果莢中提取出無定型纖維素基的塑料。相較於由石化原料所合成的不可降解塑料，不僅擁有類似的機械性質，原料中的天然元素使生物塑膠亦具備更佳的熱物理性質，為以農業廢棄物為原料來製造可被生物降解的生物塑膠提供了可行的解決辦法。