本次專題主要針對金屬儲氫中的AB系合金與高熵合金作文獻探討與規劃後續的實驗。AB系合金已發展一段時日，有較多文獻可供參考；高熵合金則是存在儲氫上的儲氫能力，希望能嘗試改變各種參數，包括金屬配比與熱處理溫度等。未來實驗會以測試AB合金與鈦鋯基高熵合金的儲氫量和循環穩定性為主軸，並與其成分和微結構做討論。

在本實驗中，前人用電化學蝕刻的方式，將矽表面蝕刻形成多孔矽結構，並發現其擁有光致發光的現象。在多孔矽的形成過程中，電洞為蝕刻效率的關鍵因素，N型矽晶圓因電子為主要載流子，所以通常須以光照產生電洞的方式幫助蝕刻，在此基礎上我們修改實驗內容，用疏水性晶圓鍵合技術製作蕭特基接面的方式，輸入電洞取代光照，使其穩定度更高。最後根據實驗結果進行結果與討論。

首先在硬體部份我們在自動倉儲站下方架設好Jetson Nnao板，另外在倉儲的機械手臂架設USB 鏡頭，由於相機需穩定的固定在手臂，因此我們還設計出相機固定塊做為連接，最後在利用機台的電源經過降壓提供板子的電源來源。 在軟體部分，我們首先在Jetson Nnao安裝相關軟體，再實際拍攝大量我們需要我們用來訓練模型的照片，將模型訓練完成後儲存到Jetson Nano板上，再撰寫程式讓相機啟動進行辨識並將辨識結果回傳到自動倉儲的PLC程式。

這學期我們將上學期的專題延續。配製由氯化膽鹼(ChCl)和草酸所組成的深共熔溶劑DES，後利用 DES 將木材裝潢合成板的木質素和纖維素溶解，形成均勻且高黏度的纖維素木質素漿料。透過UV/VIS Spectroscopy 對稀釋後之纖維素-木質素漿料進行分析比對後，可從得到的光譜圖證實DES溶解木質素確實能將木質素β-O-4醚鍵打斷形成酮基，如此一來能與纖維素微/納米原纖維之間通過氫鍵交聯，實現了木質纖維素生物塑料中的結構組裝和高度纏結的網絡。

本專題使用此軟體進行AI 模型訓練，透過簡易且可視化的操作介面，讓未曾學習過程式語言與不孰悉 AI 資料庫的人都能輕易上手。 由 VisLab 模組化軟體套件，使用者不需學會寫程式，就可以應用現有的功能，包含分類器、物件偵測、分割，藉由專題實作熟悉VisLab的使用方式，對 AI 影像辨識系統的運作架構和概念有初步的認識，此專題目標為分類器的準確率達到85%以上，物件偵測與分割則是F度量達到85%以上，F度量能同時考慮精確率與召回率，反映出此模型的精確度。

當離子液不足時，會生成顆粒大小不一致的氧化鋁，需使用適量的鋁和離子液以生成小孔徑的介孔氧化鋁，非離子性的表面活性劑利用氫鍵的作用製作OMA材料，非離子性的表面活性劑(嵌段共聚物)的分子量會影響材料結構與孔徑大小，使用小分子表面活性劑可製備小孔徑的介孔材料，科學家使用1,3,5-trimethylbenzene(TMB，作為swelling agent) 、P123(模板)、異丙醇鋁(前體)和鹽酸與硝酸混合液(調節劑)成功合成二維結構的有序界孔材料，TMB與P123的質量比會影響界孔結構與氧化鋁的孔徑大小。