你知道儲能技術有多重要嗎？雖然提及綠色能源議題，一般人想到的都是「怎麼提高能源轉換率」、「什麼樣的發現型式更環保」，但你有沒有想過，或許能源問題並不是我們的生產量不足，而是沒能有效地儲存起來呢？臺大化學工程學系吳乃立教授，在經過縝密的思考以及趨勢觀察後，發現儲能材料是未來發展的高潛力領域，因此便投身於電極新材料的開發。因為他不服輸的性格，再加上天份使然，讓他在這個領域走出了自己的一片天。他鼓勵學生，應該多多「認識自己」，找出自己喜歡、擅長的領域，才能找到合適的研究或生涯發展方向。當找出合適的領域後，若能持續保持「自我學習」、「主動學習」的習慣，便能不斷進步，成為該領域的頂尖。
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當今的電腦計算機可能尚無法自主進行研究、提出理論，但卻能夠有效率地幫忙收集資料、解決過去進行研究時所遇到的瓶頸。過去進行嬰兒行為相關研究時，總是會因為參與者稀少、數據分析、標示的人力成本過高，導致研究窒礙難行，但Erel等人在2023年的最新研究，開發出了一個可以自動化標註嬰兒眼動軌跡的系統，此系統雖然在某些條件下仍會有誤判的情況，但整體而言的準確率已經近似人類標註者。這項電腦視覺技術使得心理學家們得以安心透過網路平臺招募參與者，並使用電腦軟體協助判讀，降低人力成本，有效解決過往進行實驗時所遭遇的困境。
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仙人掌是臺灣常見的外來植物，原產於美洲的乾旱地區。仙人掌的果實鮮豔且多汁，藉由吸引各種鳥類、哺乳類與爬行類取食，仙人掌的種子得以散布到其他地區拓展植群。一篇2023年的巴西研究，觀察當地特有仙人掌和果實取食者間的交互作用，該研究認為仙人掌的高度差異，會影響食果動物的組成；此外，研究也提供當地食果動物種類的完整資料。
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李韶曼是臺灣長期深耕法律語言學、計算法律分析領域的學者，透過人工智慧技術更全面地分析法律文本、回答法學問題。是什麼一路引領李韶曼從法律跨入人工智慧領域，甚至決心開發適合法學研究的大型語言模型 (Large Language Models, LLMs) 工具呢？在人工智慧浪潮下，法學研究方法可望有哪些突破？
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理查．費曼 (Richard Feynman，1918-1988) 被譽為近代最偉大的物理教師，也是1965年諾貝爾物理獎得主、物理學領域的巨擘。理查．費曼過世後，她的女兒米雪．費曼 (Michelle Feynman) 在整理他曾經往來的信件中，發現許多費曼不為人知的人際互動，其中，最讓人著迷的便是費曼與其第一任妻子阿琳 (Arline Greenbaum) 的互動了，信中透露出他們之間的喜悅與滿足。雖然阿琳被疾病纏繞，費曼卻仍然堅定地愛著她，甚至在父母反對之下，堅持要與阿琳結婚。本篇文章要以不同的角度來講述費曼與阿琳之間令人動容的感情故事，看看理查．費曼是如何以「理工腦」來與反對這段感情的父母對談，守護與阿琳的愛情，完成兩人之間的婚約。
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多數人對法律系畢業學生的出路，除了考國考當律師、法官、檢察官，或少數人踏入政壇，鮮少有其他想像。法律跨領域結合其他專業，像是醫學和自然科學，更是少見。今天的專訪邀請到臺北醫學大學李崇僖教授，分享他在法律界從財經、生物科技、人工智慧醫療和再生醫學的跨領域研究，以及面對快速變革的人工智慧，年輕學子應該培養的能力。
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Fucaia這一類在演化上屬於早期鯨魚的種類，是一群帶有牙齒、體型相對小，非常迷人的鬚鯨。臺大生科系蔡政修副教授等人最新的研究，發現目前北半球最古老的鬚鯨新種化石——Fucaia humilis。根據地質學、同時期的古生物等研究資料，推斷Fucaia humilis生存於三千四百五十萬年前的始新世晚期。此外，研究團隊提出一個假說：始新世晚期的北太平洋形成一個相對穩定、營養豐富的大型褐藻海洋生態系，這可能促使有牙齒的小型鬚鯨類的演化，有別於南半球的化石紀錄。這項研究告訴我們，不同生態機制和氣候可能在北、南半球分別孕育了截然不同的早期鯨魚的演化歷史。
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甲骨卜辭是占卜結束後於龜甲或獸骨上所留下的記錄，帶有刻辭的甲骨其實只是相對的少數。一條完整的卜辭包含敘辭、命辭、占辭和驗辭四部分，目前所見四辭具備的甲骨卜辭其實數量不多，多數有所省略。商人契刻甲骨的工具有青銅刻刀、錐和玉刻刀，刻寫文字時應是一字刻完再刻另一個字。貞人並不一定就是契刻者，可能只有少數幾位契刻者承擔為不同貞人的占卜結果統一書契刻辭的工作。商代已有毛筆，從甲骨上的殘存文字可發現它們也有蘸墨或硃砂寫上去的。
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情緒辨識技術和聊天機器人如今各自已經發展到一定的程度。另一方面，面對高齡化社會的到來，高齡者們的心理及生理照護需求也不斷地升高，因此研究者們便開始思考，該如何應用科技補足這塊勞務需求及供給的缺口。將具有情緒辨識技術的聊天機器人導入高齡照護現場，可能就是解決方案之一。
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當你在滑手機、按讚梗圖、分享搞笑影片時，是否曾想過這些動態消息的文章順序是如何決定的？社群媒體公司要透過怎麼樣的行銷內容來吸引使用者？ 網路影片爆紅的祕方是什麼？這些問題的關鍵答案，是數據科學。數據科學是一門結合機器學習、資料統計與科學研究方法，來理解、分析龐大數據的學問。在龐大的資訊海中，數據科學能夠幫助我們揭開隱含在其中的寶貴訊息，以回答上述的那些問題。
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When scrolling through your favorite social media app, liking memes, and sharing funny videos, have you ever wondered how the order of the posts on your feed was determined? What marketing content should the company use to attract more people to their app? Or have you pondered what contributes to trendy videos on the internet? To answer these questions, data science comes into play. Data science utilizes a combination of machine learning, statistics, and research methods to make sense of the vast amount of information at hand. It reveals valuable insights in the data to support processes for building the functions mentioned above.
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你知道電子也有高速鐵路嗎？在拓樸絕緣體中，電子雖然不能在絕緣體中移動，但是卻能在這樣的材料表面中，如同在導體上一般移動，正如人們身處在壅擠的月臺上無法移動，但一當搭上月臺兩側的高鐵時，便能高速的行進。這便是著名的物理效應——量子自旋霍爾效應。
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如今談到核子科學，不少人腦海只浮現出殺傷力強大的核子彈、有輻射外洩疑慮的核電廠等，似乎核子科學總是與爭議掛上鉤，但事實上，這門領域的應用是包羅萬象的，像是癌症醫療、伽馬射線滅菌等都需應用到核子科學。清華大學工程與系統科學系李志浩教授長期投入在核子工程的研究，自聯考分發進入該領域後，他憑藉獨特的長遠眼光，多次轉換研究領域。然而，他的領域轉換並非從零開始，而是協帶著之前的經驗，在新的領域加深加廣。他以自身的歷練鼓勵後進，應把目光放遠，勇敢創新求變，才能在這個快速變化的局勢中站穩腳步。
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幾乎所有人都樂見AI能融入教育，而在美國，更已經有許多公司準備進軍此一市場，但是政府和學校真的準備好了嗎？在ChatGPT引發熱潮之後，網路上許多討論都聚焦在防弊的問題上，不只在臺灣如此，在許多其他國家亦然。不過，隨著AI的發展，越來越多人意識到學生作弊並非AI唯一的問題所在，隱私保護也是AI進入校園所需面對的一大難題。
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含羞草的葉枕是控制葉子開闔的重要角色，除了組織內具有讓葉枕能膨脹與收縮的構造外，在單個細胞內細胞壁纖維排列的方式、初生紋孔域的形狀，也影響了薄壁細胞的結構，使之具有異向性 (anisotropy)。藉由顯微鏡的觀察和滲透壓實驗，可從各個階層看見葉枕形變的物理機制，瞭解薄壁細胞和組織是如何調控葉枕的觸發運動。
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