• 2017/11/15 •1860 từ • Thời gian đọc khoảng 3 phút
・SR值 531

• Lớp 7

Trước đây, Schrottinger thảo luận về sự sống và cái c.h.ế.t của mèo, và các bài báo hiện có thảo luận về việc liệu con mèo có phải là chất lỏng hay không.

Cho dù nó suốt ngày khinh bỉ ngươi muốn ngươi thanh miêu sa, Miêu Tinh nhân trong nghiên cứu khoa học cũng cống hiến rất nhiều tâm lực a~

Tất cả cùng, cách người bình thường phân biệt khí, chất lỏng và chất rắn rất đơn giản: miễn là anh ta có thể tích và hình dạng cố định, nó là chất rắn; Nếu anh ta có thể tích cố định nhưng hình dạng sẽ thay đổi với thùng chứa, đó là chất lỏng; Nếu nó có thể, nó sẽ biến dạng và thay đổi thể tích, đó là khí.

Theo nguyên tắc này, cư dân mạng trong một diễn đàn (boredpanda.com) đã sắp xếp một loạt các hình ảnh của mèo “duy trì khối lượng, nhưng khi thùng chứa thay đổi hình dạng”, để chứng minh rằng con mèo thực sự là chất lỏng. Marc-Antoine Fardin, tác giả của bài báo, sau khi đọc những hình ảnh này, quyết định khám phá xem Miêu Tinh có thực sự đáp ứng các điều kiện chất lỏng hay không.

Trước đó, cần phải biết cơ sở phán đoán của hắn — số Tiborah.

Số Bora đáy (De) giả định rằng trong điều kiện đủ thời gian, ngay cả các vật cứng nhất (ví dụ như núi) cũng chảy, do đó, các đặc tính dòng chảy không phải là thuộc tính tuyệt đối của chính vật liệu, mà là một thuộc tính tương đối tích hợp độ đàn hồi và độ nhớt của vật liệu. Nếu số Bora đáy càng nhỏ, đặc tính vật liệu càng gần với chất lỏng, thì số lượng sóng đáy rất cao, nó càng gần với chất rắn.

Số Bora đáy chúng ta có thể sử dụng De = t / T để đại diện cho, trong đó t là thời gian chạy, trong khi T là tỷ lệ của quy mô thời gian quan sát. Thời gian chạy cho thấy thời gian cần thiết để phản ứng với lực hoặc hình dạng của một vật liệu, nhiệt động lực học là thời gian để đạt được sự cân bằng nhiệt; Và quy mô thời gian quan sát đề cập đến quy mô thời gian của thí nghiệm (hoặc mô phỏng máy tính) để khám phá phản ứng vật liệu, sau này là cơ sở quan trọng cho phán đoán tiếp theo, bởi vì nếu con mèo đạt được trạng thái cân bằng, thời gian phản ứng lực là tương tự, mối quan hệ nhất với số Bora là thời gian quan sát hành vi này là dài hay ngắn.

Nói một cách đơn giản ~ chúng ta chỉ cần nhìn thấy hành vi của mèo, chúng ta có thể sử dụng số pola đáy để xác định “mèo có phải là chất lỏng hay không”.

Vì vậy, những gì tác giả đã làm rất đơn giản ~ ông đã chọn một số đại diện từ những hình ảnh được đề xuất bởi cư dân mạng đó, và từ những hình ảnh này để phát hiện các tính chất chất lỏng của mèo và mèo, chẳng hạn như sau đây:

(a.) Con mèo nhảy lên và quay trong không khí phù hợp với định nghĩa “rắn” của số lượng Bora đáy. Bởi vì nó quay, nảy, thay đổi hình dạng trong thời gian quan sát rất ngắn, vì toàn bộ quá trình xảy ra trong một thời gian rất ngắn, De >1.

(b.) Khi một con mèo từ từ thay đổi hình dạng và lấp đầy cốc, chúng ta cần phải kéo dài thời gian quan sát hơn một chút, vì vậy De <1, phù hợp hơn với định nghĩa của chất lỏng. Nhưng tổng hợp với (a), mặc dù là một con mèo khác nhau, chúng ta có thể đặt thời gian chạy t đến 1 phút.

(c, d) Nếu đó là một con mèo cũ hơn, có thể có thời gian kéo dài hơn (T) để xảy ra cùng một mức độ thay đổi hình dạng, phản ứng, cân bằng nhiệt, vì vậy nó sẽ gần gũi hơn với chất lỏng, thậm chí gần gũi hơn với khí, về mặt lý thuyết phá vỡ giải pháp “mèo không thể nén” của chúng tôi; Trong khi mèo trẻ di chuyển tốt hơn, không chỉ có thể sử dụng ít thời gian kéo dài T để đạt được sự cân bằng, toàn bộ thời gian chạy t có thể kéo dài hơn (vì không thể dừng lại), vì vậy gần gũi hơn với chất rắn.

當然這些只是少數的喵體表現，要試證明牠們是液體，就需要看到一些液體（或是類似液體的東西）才會有的特性：

（a.）當貓咪對物體的附著力大於內聚力的時候，也能進行液體獨有的毛細現象。貓體沿著身體軸心型變的時候，牠們比較習慣呈現鬆弛的狀態，所以比起側向他們更容易前後延展；再來，大部分的時候貓都是呈現表面流（有任何一面是接觸空氣，而非如下水道般的管流），所以比起貓本身的物理特性，牠與接觸面的物理性質之間的關係更加重要，才會產生這個現象。

（b.）貓體與某些物體接觸，會呈現一個極大接觸角，產生杯子表面的水會因為表面張力形成弧形的現象一樣，展現出貓也能承受剪力。

（c.）就像瓶子中的番茄醬一樣，如果貓體的狀態低於自己的屈服應力，就不會流動，看起來像固定在罐子底部一樣。

（d.）當貓體散佈在不平整結構上的時候，就會發生這樣的情況，看似黏滯性極大的液體。

（e.）有時候貓體又據有疏水性。

（f.）光滑地板上貓體會產生的反應，牠們和硬質木板間的相對速度及剪應力、黏滯性表現，很像把水倒在地板上的行為。

（g.）貓體在垂直牆壁上也會因為重力產生黏稠度。

以上就是作者整理出來，貓作為液體（更精確一點是流體）應該會產生的現象，而我們的喵星人都發生了…….所以牠們到底是流體還是固體呢？

原始文獻：Rheology of……. Cats

胡中行
・2022/07/18
・3111字
・閱讀時間約 6 分鐘

人類必恭必敬稱家貓為「主子」，並自貶為「奴才」。陛下身體微恙，一團絨毛癱軟，表情內斂，叫貓奴如何揣測上意？懷疑牠受苦，便心急如焚。幾乎上演《還珠格格》裡，人家紫薇說沒事，爾康卻捨不得的虐心互動。貓咪說不定覺得：「……有這麼多人關心我，我已經不痛了……」人類仍在一邊：「可是，我好痛！」^[1]

在治療人類時，醫護人員會用視覺類比量表（Visual Analogue Scale）、臉譜疼痛量表（Wong-Baker faces pain scale）或 FLACC 量表^[註] 等工具，來評估患者疼痛的狀況。前二者靠病人自我評估，以數字或表情，象徵由舒適無恙，漸進到痛徹心扉的程度差異。 FLACC 則是醫護觀察嬰幼兒或無法言語溝通者，就其身體不適產生的行為變化來計分。^[2] 儘管每個人敏感的程度不同，至少單一病患前後的得分，能相互對照出疼痛是否得到緩解，或者更加惡化。因此，這些量表均可視為有效測量疼痛的方法。

問題是有口難言，又行徑鬼祟的貓咪怎麼辦？人貓猜心的瓊瑤戲碼，自古不斷重演，沒完沒了。

直到有天，獸醫們看不下去了…

貓咪苦臉量表

2017 年的時候，加拿大蒙特婁大學 Paulo Steagall 副教授以及他的團隊，招募了一票被送急診的病貓。在得到飼主同意後，他們比較疼痛的病貓、服用止痛藥的病貓，還有健康貓咪的表情舉止，研發出「貓咪苦臉量表」（Feline Grimace Scale），並將結果發表於 2019 年的《科學報告》（Scientific Reports）。^{[3, 4]} 其中列出幾個徵兆，可依級別給分，就此將貓咪的疼痛量化：

耳朵姿態（ear position）：貓耳的尖角向外分開，並略為朝後旋轉。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

瞇眼程度（orbital tightening）：上下眼瞼之間的空隙，小於眼睛的寬度，或是完全緊閉。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

口鼻緊繃（muzzle tension）：口鼻（即臺語所謂「喙管」的部位）由圓轉扁，而呈橢圓形。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

觸鬚變化（whiskers change）：觸鬚從平常放鬆的圓弧，撐直且稍微向前。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

頭部位置（head position）：原本處於全身最高處的貓頭，降至低於肩膀，並往下垂。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

貓臉疼痛辨識技術

目前受惠於物種專屬苦臉量表的，除了貓，還有鼠、兔、馬、羊、豬和貂等動物。受過訓練的獸醫，能精準判讀牠們的表情，用這些工具，來評估牠們的疼痛指數。隨著科技的進步，到了 2022 年《科學報告》期刊再次關懷貓咪的痛楚時，另一群科學家拿出「貓臉辨識技術」，試圖取代專業的肉眼觀察。^[6]

臉部校正

臉部校正是建立辨識系統的要務。先調整貓臉的特徵（landmarks，即照片上標有號碼的黑點），讓它們在空間中對齊，減少幾何上的變異，方便接下來的步驟進行。原則上，校正後的貓臉必須：^[6]

1. 在畫面正中央；
2. 旋轉直到雙眼的連線呈水平；
3. 尺寸都約略相同。

_{圖／參考資料 6 ，figure 1}

模型１：特徵基準（landmark-based）

在找到貓臉的特徵後，依據「貓咪苦臉量表」的觀察部位，將貓臉特徵（黑點）分為：左眼、右眼、額頭與耳朵，以及口鼻和觸鬚，四個區塊向量。然後，多加一些貓鼻子的照片，進行「資料擴增」（data augmentation），^[6] 彌補原始資料的不足，以強化機器學習。^[7] 不過，團隊事後發現，這次的資料擴增，成效不彰。^[6]

_{圖／參考資料 6 ，figure 3}

處理這些照片的計算模型，是一種叫做「多層感知器」（Multi-Layer Perceptron）的人工神經網路（artificial neural network）。^[6] 就像人的神經系統，有好多神經元相互連結，將輸入的資料從上一層送到下一層，經過多層運算後再輸出。^{[8, 9]}

模型２：深度學習（deep learning）

研究團隊把大量沒有標註特徵的貓照，在校正角度和尺寸後，餵給 ResNet50 。^[6] 這是一種有五十層的深度學習模型，早已預先訓練好怎麼逐層辨識貓咪的輪廓、曲線及其它識別特徵。^[10] 套用該模型的同時，還要進行實驗需要的特定調整，例如：加上「痛」與「不痛」的分類標籤。^[6]

貓的痛，AI 有多懂？

上述兩個模型的實測，在判讀貓咪是否疼痛時，都有超過 72% 的準確率，算是相當不錯的成果。不過，在完全替代人工判讀之前，可能還要擴建訓練辨識系統的資料庫。因為當初請來的照片模特兒，是 29 隻準備接受卵巢子宮切除術的短毛母貓，年紀約幾個月到一歲多。拿牠們術前、術後，以及使用止痛劑前後的照片來訓練 AI ，雖然是個不錯的點子，但無法代表多元的貓咪社群。^[6] 將來的實驗，若能涵蓋其他性別、年齡和品種，相信貓咪們會覺得更加窩心。

備註

FLACC 量表： FLACC 是臉（face）、腿（legs）、活動（activity）、哭（cry）與  安撫（consolability）的縮寫。每個項目依觀察到的狀態，給 0 到 2 分，總分最高 10 分。^[2]

1. 瓊瑤經典台詞》小時候看超感動，長大看卻啼笑皆非的 7 大經典場景（風傳媒，2020）
2. Pain assessment and measurement (The Royal Children’s Hospital Melbourne, 2019)
3. Evangelista MC, Watanabe R, Leung VSY, et al. (2019) ‘Facial expressions of pain in cats: the development and validation of a Feline Grimace Scale’. Scientific Reports, 9, 19128.
4. Me-owch — could resting cat face tell us about kitty’s pain? (CBC, 2020)
5. Feline Grimace Scale – Practice your pain assessment skills using the FGS! (Université de Montréal, 2019)
6. Feighelstein M, Shimshoni I, Finka LR, et al. (2022) ‘Automated recognition of pain in cats’. Scientific Reports, 12: 9575.
7. 2021 iThome 鐵人賽－DAY21 資料正規化與資料增強（Data Normalization & Data Augmentation）（IT邦幫忙，2021）
8. 2019 iT 邦幫忙鐵人賽－06. 深度學習的架構分析：多層感知器（IT邦幫忙，2019）
9. 神經網路（IBM，2020）
10. 何謂遷移學習?（NVIDIA，2019）

胡中行
・2022/07/04
・1882字
・閱讀時間約 3 分鐘

《論語》〈鄉黨〉裡，關於吃飯的規定，超—級—多—！！「食不厭精，膾不厭細。食饐而餲，魚餒而肉敗，不食。色惡不食，臭惡不食。失飪不食，不時不食。割不正不食，不得其醬不食。肉雖多，不使勝食氣。唯酒無量，不及亂。沽酒市脯不食。不撤薑食，不多食。祭於公，不宿肉。祭肉不出三日，出三日，不食之矣。食不語，寢不言。雖疏食菜羹瓜祭，必齊如也。」^[1]吼～這麼囉嗦，有本事自己來啊！

有些男人激不得。

物理學家 Mathieu Sellier 與 Edouard Boujo 就因為前者的妻子提出挑戰，而用電腦運算出最佳烹調模型，還在 2019 年的《物理評論流體》（Physical Review Fluids）期刊上，分享成果，造福饕客。^{[2, 3, 4]}全文第一句話，是這麼說的：「本論文研究固化流體薄膜，受制於複雜的運動學，在固體表面的流動…」，^{[5, 6]}意思是「我們要教大家做可麗餅。」

完美可麗餅的定義

撇開二位科學家基於品味差異，而無法達成共識的餡料不談，^[2]這個研究中，可麗餅的最高境界，被定義為「厚度均勻，無孔洞，且呈現完美圓形」。^{[6, 7]}要在自家廚房，達成此終極目標，通常會遇上難題：當麵糊在鍋底鋪開，同時也會逐漸被煮熟。如果水平放置鍋子，麵糊便在平均地觸及鍋緣之前固化。為避免這個問題，一般有兩種常見的解決辦法：第一種是用刀具迫使麵糊在鍋中散開，類似刮刀塗層的動作；另個做法則是將鍋子傾斜旋轉，令麵糊往低處流動。^[6]

運算製作可麗餅的模型

二位科學家採用「伴隨優化」（adjoint optimisation）的數學方法，描述流體在活動容器中的運動，模擬以最小施力，鋪出最平坦的可麗餅。^{[7, 8]}其中考慮的因素，包含：以通過鍋子圓心的縱軸為中心運動；藉重力鋪開麵糊；以及隨溫度改變濃度的麵糊與旋轉中的鍋子的互動。^[3]經過一番（讓人反胃的）計算過程，他們找到最佳的做法：先快速翻動鍋子，然後在煮的過程中，緩慢旋轉。^[7]

詳細的技巧，如下：一倒入麵糊，就馬上以陡峭的角度傾斜鍋子，把液體逼到邊緣。接著，手腕輕扭，轉鍋子一圈，確保麵糊完整鋪滿底部。在轉動的時候，傾斜的角度得逐漸縮小，轉速也隨著麵糊固化而趨緩。當覆蓋動作完成，鍋子也恢復水平狀態。^{[4, 7, 8]}

圖中，深紅處麵糊最厚，深藍則最薄。可麗餅的製作流程，由左上開始，先向下，再依序往中、右二欄進行。^[7]

起初濃厚的（紅色）麵糊被推向鍋子的右上緣，把稀薄的（淺藍）剩料拋在後頭。然而隨著順時鐘的轉動，麵糊逐漸勻稱地分佈於整個鍋底。^[7]

_{圖／參考資料 6，figure 6}

做鬆餅救眼疾

科學家們之所以對餅皮類食物的製作如此著迷，是因為類似的手法不僅能生產巧克力，幫智慧型手機螢幕鍍膜，^[4]還可以懸壺濟世。2016 年倫敦大學學院（University College London）在 YouTube 上，也發佈了一個看似玩物喪志的作品。全長約 5 五分鐘的影片裡，前 4 分鐘幾乎都在以嚴謹的態度，講述鬆餅（此指 pancake，而非 waffle）的製作。到了最後卻話鋒一轉，道出製餅技術與眼疾治療的關係。原來手術中控制眼睛內部液體外流的皮瓣（surgical flaps），就要倚靠類似的原理來研發。^[9]

救世的精神，於是賦予了科學家一個精進廚藝的學術使命。

1. 論語/鄉黨第十（維基文庫）
2. Making the Perfect Crêpe (APS Physics, 2019)
3. The hard-hitting science behind crepes and beauty pageants (Chemical & Engineering News, 2019)
4. Using fluid dynamics to perfect crêpe cooking techniques (Phys.org, 2019)
5. Boujo E and Sellier M. (2019) ‘Pancake making and surface coating: Optimal control of a gravity-driven liquid film’. Physical Review Fluids, 4, 064802.
6. Boujo E and Sellier M. (2019) ‘Pancake making and surface coating: Optimal control of a gravity-driven liquid film’. arXiv
7. Physicists Think They’ve Finally Found the Trick to Making Perfect Crepes (Science Alert, 2019)
8. A computer model explains how to make perfectly smooth crepes (Science News, 2019)
9. Understanding the physics of pancakes to save sight (University College Lodon on YouTube, 2016)

胡中行
・2022/06/16
・2509字
・閱讀時間約 5 分鐘

疫情期間學烹飪，再拍照上傳社群網站，是凡夫俗子的成果發表；將煮義大利麵的心得筆記，發表在《流體物理學》（Physics of Fluids）期刊上，^[1]則是科學家的華麗炫技。

煮麵的動機

美國伊利諾大學Sameh Tawfick副教授的實驗室，專攻靈活可變形的纖維和有彈性的結構，所產生的「流體結構交互作用」（fluid structure interaction）。「過去幾年老是開玩笑，說義大利麵的黏著力與我們的研究息息相關」，他說團隊發覺分析麵條力學質地的轉變，「可以體現黏著力、力學質地和烹煮熟度的關聯。」^[2]

以上研究動機有聽沒懂，無所謂。煮麵要緊。

煮麵的方法

當 COVID-19 疫情襲來，學生與博士後研究人員，開始在家中和實驗室裡煮義大利麵。^[2]

他們在實驗室裡，用的不是鍋子和瓦斯爐等通俗的烹飪設備，而是燒杯與加熱板。^[3]加熱板是一種有發熱平面的機器，比開放式的火源安全。^[4]

依照一般食譜的建議，煮義大利麵的步驟，是先把麵條扔進大滾的鹽水中，等熟了再撈出來瀝乾。^[5]不過，實驗的這個部份沒加鹽，大概是想把變數降到最低，後面再討論食鹽的作用。以滾水煮熟的麵條，在脫離水的時候，殘留的水份會在麵條之間形成「彎液面」，以「表面張力」把一根根的麵條黏在一起。^{[2, 3]}

_{左圖／參考資料3}

Toàn bộ quá trình, như được hiển thị trong hình, ở bên trái là hai mì spaghetti (màu cam), được nấu trong một cốc trên tấm sưởi ấm (màu hồng); Ở trung tâm là mì cách nước; Bên phải là một bản đồ khuếch đại cục bộ, hiển thị bề mặt cong của mì ống.

Căng thẳng bề mặt được sinh ra bởi vì giữa các phân tử nước và các phân tử nước, lực hấp dẫn của mỗi hướng vốn giống nhau, có thể bù đắp cho nhau, nhưng đến mặt nước mất cân bằng, vì vậy có sức căng lưu trữ năng lượng. ^{[6, 7]}

_{Hình bên phải / Tài nguyên 3}

Mì ống truyền thống nhấn mạnh hương vị, được gọi là “al dente“, có nghĩa là “nấu vào bên trong cứng bên ngoài mềm”, vừa phải. Từ quan điểm vật lý, độ ẩm từ bề mặt mì, dần dần khuếch tán vào bên trong, vì vậy đầu tiên làm mềm tất nhiên là lớp bên ngoài nhất. Trong quá trình hấp thụ nước, khối lượng mì sẽ mở rộng. Nấu càng lâu, hiệu quả càng rõ ràng. Hình ảnh dưới đây là hồ sơ định lượng được thực hiện bởi nhóm nghiên cứu khi quan sát “giãn nở hấp thụ ẩm” của mì ống (hygroscopic swelling).^[3]

Mặt cắt mì ở giữa hình ảnh, từ trung tâm tròn ra ngoài, từ sâu đến nông, có sự thay đổi màu sắc nhẹ. Tuy nhiên, sau khi độ ẩm đạt đến mặt cắt ngang trên bên phải, không còn bất kỳ lớp màu nào, có lẽ là cái gọi là trạng thái nấu quá mức.^[3]

Đối với sự giãn nở hấp thụ độ ẩm theo chiều dọc, nó được hiển thị bên dưới. Lấy mì sống ngoài cùng bên trái làm thước đo, đối chiếu với nước lăn 100 độ C, tương ứng nấu 12, 18, 24, 30 phút sau khi thay đổi mở rộng. Nhìn chung, tỷ lệ tăng chu vi mặt cắt mì lớn hơn tỷ lệ tăng trưởng chiều dài. Điều này dựa trên cốt lõi bên trong không tiếp xúc với nước, hạn chế sự mở rộng theo chiều dọc của mì.^[3]

_{Hình bên trái / Tài liệu tham khảo 3}

Vì vậy, làm thế nào để bạn có được hương vị của al dente?

Nhóm nghiên cứu phát hiện ra rằng trước khi mì spaghetti đạt đến al dente, chu vi của nó so với tỷ lệ giãn nở tương ứng với chiều dài, tỷ lệ thu được là 3,5 đến 1. Một khi vượt qua, nó sẽ mềm mại.^[2]Ngoài ra, vì mì được nấu càng lâu, phần dính của nhau càng dài khi rời khỏi nước. Nhóm nghiên cứu tin rằng các đầu bếp chuyên nghiệp cũng có thể đo chiều dài dính, để suy luận về thời gian nồi, sau đó sẽ trưởng thành kỹ thuật, mở rộng đến các ngôi nhà bình thường …^[3](Nguyên văn khẩu khí bất ngờ nghiêm túc. Tóm lại, phải biết rằng nấu chín tốt chưa, không phải dùng miệng ăn thử, cũng đừng lấy đồng hồ đếm thời gian, đề nghị của nhà khoa học lại là dùng thước đo!

Muối và ánh sáng của mì nấu ăn

Rõ ràng trên bao bì mì ống, có thời gian nấu ăn được đề nghị. Tại sao các nhà khoa học không nói thẳng với mọi người, bao lâu nó có thể được nấu chín? Hóa ra nếu nấu ăn bình thường, thêm muối vào nước, các đặc tính hóa học và cơ học của mì sẽ thay đổi. So với nước cất, nước muối không chỉ giúp mì giãn nở mà còn làm tăng sức nhai.^[3]Ngoài ra, Phó Giáo sư Sameh Tawfick giải thích rằng lượng muối trong nước lăn có thể thay đổi thời gian cần thiết để đạt được al dente. Vì lý do này, ông sẽ khám phá vai trò của muối trong tương lai khi mì ống mở rộng.^[2]Đồng thời, nghiên cứu này, giống như một ánh sáng chiếu sáng tương lai, có lẽ sẽ dẫn dắt những người khác, cũng để cố gắng nghiên cứu các đặc tính của vật liệu mềm một cách đơn giản.

1. Hwang J., Ha J., Siu R., Kim Y. S., and Tawfick S. (2022) ‘Swelling, Softening, and Elastocapillary Adhesion of Cooked Pasta’, Physics of Fluids, 34 (042105)
2. Physics Models Better Define What Makes Pasta Al Dente (Physics of Fluids, 2022)
3. Hwang J., Ha J., Siu R., Kim Y. S., and Tawfick S. (2022) ‘Swelling, Softening and Elastocapillary Adhesion of Cooked Pasta’, arXiv
4. Hot Plate Use and Safety in Laboratory (University of Wisconsin-Madison, 2013)
5. Spaghetti and Meatballs (Gourmet Traveller, 2018)
6. 第11章  有趣的界面現象（國立成功大學化學工程學系）
7. Chemical Science Lesson Plan: Hydrogen Bonding and Surface Tension (University of Illinois, 2010)
8. Enjoy better-cooked pasta with…physics and a ruler? (University of Illinois, 2022)