本專題中，我們專注於研究與製備運用霍爾效應，測量生物分子(循環癌細胞，CTCs)的石墨烯霍爾傳感器。首先，使用CVD在銅箔表面成長石墨烯，接著，運用乾式轉印法，將其轉印至具有二氧化矽層的基板上；鍍層前，使用拉曼光譜儀，分析其品質，並進行表面改質，使石墨烯更容易附著細胞，以便進行後續測量。本專題研究目標為透過對不同濃度的 CTCs進行片電阻、載流子濃度和載流子遷移率進行測量，獲取數據並建立數據庫，以定量檢測早期癌症特定的CTCs。

本專題旨在開發結合多感測器訊號的自行車速度估測方法，以提升速度資訊的準確性與穩定性。研究中首先建立自行車縱向動態模型，模擬真實速度、輪速及加速度數據，並引入量測雜訊以模擬實際感測器的情境。基於此數據，設計並測試了兩種速度估測方法： 

方法一：滑動率與加權平均法 

方法二：低通與高通濾波信號融合法 

本研究旨在透過引進人工智慧技術來提升PCB板瑕疵檢測的精確度。傳統的自動光學檢測（AOI）技術在產品檢測中的準確度並不高，對於非典型瑕疵的影像處理是一大挑戰。為了解決這些問題，可透過人工智慧的分類和對比式學習方法來建立一個高效的瑕疵檢測模型，目前進度為分類的部分。 

本專題源於與飛鳥科技的合作，我們希望將 MediaTek Genio 510 EVK 這款具備強大運算能力的開發板應用於車用電子領域。經過深入討論後，我們決定聚焦於影像除霧技術，以提升行車視覺效果與安全性。專題的核心工作包括構思創新方案、開發一套功能完整的影像除霧演算法，並將其成功部署至 Genio 510 EVK 開發板，進行實際測試與驗證。我們將透過該開發板連接攝影機，對影像與影片進行即時除霧處理，以提升影像清晰度，增強車輛在惡劣天氣或霧霾環境下的視覺辨識能力。

極端氣候動盪之際，水資源是一項人們很關注的議題；台灣雨量分布本身就不均，水庫則有效期與地利位置等等問題存在，因此雨水回收成為重要議題。而要進行雨水回收勢必要進行過濾，我們想知道回收雨水後放置多久會導致雨水失去利用價值，才能知道在什麼時間點利用這些水他的成本會是最低的，所以我們必須要量測且評估大腸桿菌數量是否合乎標準，會使用大腸桿菌數量來當作標準是因為這是現在最常當作標準的菌種。

本學期的研究內容主要是透過共沉澱方式來合成高性能正極材料。透過乙醇輔助水熱和金屬有機框架(MOFs)作為前驅物，合成出LNMO、NCM複合正極。如此一來，金屬離子便可以成功與有機配體排列整齊。目前已透過調整二次鍛燒時的溫度、Binder與N-甲基吡咯烷酮的比例，改善了原先因正極材料無法貼附在極片上，從而導致掉粉的情況。