本次專題成果旨在展示這學期透過自主學習人工智慧機器學習理論，並完成一項數據分析實驗。研究背景為因應工業用數據分析的蓬勃發展，研究方法及步驟採取聆聽線上開放式課程、自行閱讀書籍，研究內容包括決策樹、隨機森林、感知機等模型以及訓練類神經網路的技術，並利用所學理論進行數據分析實驗，實驗內容為：藉由幾組特徵，預測產品孔徑，此實驗利用隨機森林回歸模型，並利用Python圖形視覺化作特徵工程，實驗結果為預測精準度R-squared: 0.794、MAPE: 4.65%，算得上相當不錯。最後，未來工作內容將偏向研究深度學習，並嘗試實作。

本專題是以無碳燃料氫與氨之燃燒技術為主軸，在進行實驗前，需要先了解實驗相關之設備與原理。我們首先透過資料的搜尋與整理，進行了氫氣與氨氣之優缺點、性質、製成的簡單介紹，並對兩者進行比較。接著對點火實驗之設備—雙腔體十字型燃燒器(The dual chamber constant pressure/constant temperature fan-stirred 3D cruciform bomb)進行其構造的講解，之後是兩種點火裝置之簡單介紹與比較，最後介紹紋影攝影技術(Schlieren Technique)的歷史與拍攝原理。

此專題內容是製作出一個可以提供操作者和管理者一個於CNC線切割放電加工機之加工間隙電壓異常警訊發佈工具，使操作者和管理者能在不同空間下即時接收到不同的警訊。此工具主要係是透過機邊電腦收集機台加工間隙電壓資訊後，再以此資訊來判斷間隙電壓電壓值是否正常。此工具運作如下：若機台間隙電壓電壓值有異常，在現場會有實體三色燈警報(間隙電壓值為零時顯示綠燈；橘燈則為當間隙電壓值為一到四十之間時；而紅燈則是當間隙電壓值大於四十時顯示)，而在遠端方面則有手機APP跳出警告通知，藉以此來達成監控線切割放電加工機台的目的，使操作者和管理者能夠有效提高機台操作效率和安全性。

本學期我們選擇了低溫質子交換膜燃料電池作為我們的主題，學習了其原理、備料、組裝電池、與量測電池，與分析電池的數據，我們氣體使用O2和H2，並在不同的溫度下進行量測，以進行比較。一開始先由學長姐帶領實驗，最後由我們自己操作。

本專題進行的是將銅板焊接在玻璃上之研究，利用調整不同參數，如脈衝頻率、掃描速率等，來觀察實驗結果是否有不同。這學期專注在閱讀相關的文獻、了解學長在做的實驗，從中學習雷射焊接的基礎知識，確定未來的研究方向。

我們的這學期的主要進度為感測元件的前半部分，首先利用化學氣相沉積法(CVD)在銅箔表面生長石墨烯，利用乾式轉印將其轉印至表面鍍了二氧化矽的矽基板，最後利用拉曼光譜儀分析其品質以及利用四點探針量測儀來量測其各處的片電阻是否在標準範圍。

本學期專題研究以多元製程製作海水環境下穩定運作之高催化活性HER電極，透過改變水熱實驗中前驅液各項元素比例、烘烤溫度時數、還原劑添加、基板放置方式等等不同變因，以循環伏安法CV測量其活化曲線，推測實驗之最佳條件。

簡單介紹各種金屬有機框架和它們的的吸附原理，之後講解為何選擇鉍基的金屬有機框架，並且圍繞著鉍基金屬有機框架為主軸，列出製作方法、結構、材料特性等，探討鉍基MOF 作為二氧化碳吸附劑的可行性。