Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
- Discipline
-
- Computer Sciences (234)
- Physical Sciences and Mathematics (234)
- Artificial Intelligence and Robotics (9)
- Digital Communications and Networking (6)
- Databases and Information Systems (5)
-
- Electrical and Computer Engineering (3)
- Business (2)
- Electronic Devices and Semiconductor Manufacturing (2)
- Computer and Systems Architecture (1)
- Digital Circuits (1)
- Econometrics (1)
- Economics (1)
- Growth and Development (1)
- Management Information Systems (1)
- Other Economics (1)
- Programming Languages and Compilers (1)
- Real Estate (1)
- Social and Behavioral Sciences (1)
- Systems and Communications (1)
- Keyword
- Publication Year
- Publication
- Publication Type
Articles 1 - 30 of 243
Full-Text Articles in Computer Engineering
Automated Infinite Combos Detection System For Collectible Card Game, Amornpong Trakarnkulphun
Automated Infinite Combos Detection System For Collectible Card Game, Amornpong Trakarnkulphun
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
In Collectible Card Games, resources management is one of the most effective strategy. However, there are some combinations of cards which produce unlimited resources called infinite combos. Too-cheap infinite combos that can be played early in the game break game environment, because the player who executes the combo immediately wins. To solve the problem, game designers usually restrict a part of the combos from being played. Due to the large number of cards in the card pool, it is difficult to search for these combos and solve this problem before a release date of a card set. This research aims …
Quality Of Life Prediction For Driving Route Planning System Using Image Recognition And Deep Learning, Intouch Prakaisak
Quality Of Life Prediction For Driving Route Planning System Using Image Recognition And Deep Learning, Intouch Prakaisak
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Assessing travel-related Quality of Life (QoL) is a significant challenge due to its reliance on subjective human perception, which is difficult to measure. Traditional studies are often constrained by the limited scope of costly, manual data collection. The significant contribution of this research is the introduction of a new framework that can analyze tourist perception on a large and systematic scale. The novelty of this work lies in the utilization of Google Street View (GSV) as a large-scale visual data source, coupled with the use of a sequence-based model to analyze travel routes, which allows for the simulation of the …
Out-Of-Domain Tuberculosis Detection From Chest X-Ray Images Using Meta Learning With Soft Labels, Kanokphat Jinanarong
Out-Of-Domain Tuberculosis Detection From Chest X-Ray Images Using Meta Learning With Soft Labels, Kanokphat Jinanarong
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Automated tuberculosis screening from chest x-ray images could greatly benefit regions with limited medical resources. However, currently available methods could not handle this problem well due to the difference in chest x-ray images in each region caused by the difference in machine and demographics, the possible noise in the available labels, and other reasons. We therefore propose a new machine learning algorithm that could detect tuberculosis with great accuracy on any other data sources by learning from completely different data sources. We used a model-agnostic meta-learning together with a soft label approach, utilizing the meta-gradient to dynamically adjust the soft …
Endoplanar: Deformable Planar-Based Gaussian Splatting For Surgical Scene Reconstruction, Thatphum Paonim
Endoplanar: Deformable Planar-Based Gaussian Splatting For Surgical Scene Reconstruction, Thatphum Paonim
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Precise modeling of deformable anatomical structures from stereoscopic endoscopic footage plays a critical role in advancing surgical guidance and robotic automation within image-assisted medical procedures. Recent advances in Gaussian splatting have demonstrated real-time visualization capabilities with notable quality on endoscopic data; however, traditional 3D Gaussian representations introduce volumetric artifacts that compromise geometric fidelity and depth accuracy. We address these challenges through EndoPlanar, a deformable planar Gaussian framework that projects volumetric primitives onto planar surfaces. This planar formulation facilitates bias-free depth calculation and normal vector derivation—capabilities that remain elusive with standard ellipsoidal representations. We further incorporate a regularization mechanism to ensure …
Advancing Voice Spoofing Detection In Thai : A Comprehensive Dataset And Performance Analysis On Speaking Styles And Channel Effects, Ticho Urai
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Voice authentication is increasingly used in applications such as banking and call center verification, but it faces serious risks from spoofed voices. Recent advances in text-to-speech (TTS) and voice cloning make it possible to generate highly natural fake speech, creating an urgent need for robust anti-spoofing systems. While most prior work focuses on English, little research addresses the Thai language. To fill this gap, we present the Chula Spoofed Speech (CSS) dataset, a large-scale Thai corpus containing 1.3M utterances of both bona fide and synthetic speech. The synthetic samples are generated using five state-of-the-art TTS systems from the same utterances …
การศึกษาแบบแผนการเต้นของหัวใจระหว่างการวิ่ง โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้สอนเพื่อการตรวจจับความผิดปกติ, ชวิน หังสสูต
การศึกษาแบบแผนการเต้นของหัวใจระหว่างการวิ่ง โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้สอนเพื่อการตรวจจับความผิดปกติ, ชวิน หังสสูต
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการเต้นของหัวใจระหว่างการวิ่ง โดยใช้เทคนิคการตรวจจับความผิดปกติแบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Anomaly Detection - UAD) เพื่อการตรวจจับความผิดปกติ ปัญหาหลักในงานวิจัยนี้คือข้อจำกัดทางจริยธรรมในการรวบรวมข้อมูลภาวะวิกฤตเพื่อใช้สอนแบบจำลอง และความแปรปรวนของข้อมูลสรีรวิทยาที่สูงมากระหว่างบุคคลเพื่อแก้ไขปัญหานี้ งานวิจัยนี้ได้พัฒนาระบบเว็บแอปพลิเคชันสำหรับการรวบรวมและกำกับข้อมูล โดยผู้เชี่ยวชาญ และได้สร้างชุดข้อมูลอ้างอิงจากกลุ่มตัวอย่างนักวิ่ง 5 ท่าน จากนั้น ได้ดำเนินการศึกษาเชิงเปรียบเทียบแบบจำลอง UAD จำนวน 7 แบบจำลอง โดยใช้กลยุทธ์การเรียนรู้แบบจำเพาะบุคคล ภายใต้เงื่อนไข การกำหนดค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบคงที่ เพื่อจำลองสถานการณ์การใช้งานจริงแบบเริ่มต้น โดยปราศจากการปรับแต่งค่าล่วงหน้า และประเมินผลด้วยค่า F0.5-Score เพื่อเน้นความแม่นยำและลดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดผลการทดลองพบว่า เมื่อไม่มีการปรับจูนพารามิเตอร์ ประสิทธิภาพโดยรวมของทุกแบบจำลองลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งสะท้อนถึงความท้าทายในการสร้างแบบจำลองสากล อย่างไรก็ตาม แบบจำลอง Matrix Profile (MP) ในกลุ่มคลาสสิก พิสูจน์ให้เห็นถึงความทนทานสูงที่สุด โดยมีประสิทธิภาพเฉลี่ยสูงสุด (F0.5-Score 2.71%) และสามารถตรวจจับความผิดปกติได้ดีในรายบุคคล ในขณะที่แบบจำลองพื้นฐานล้มเหลวโดยสิ้นเชิง (0.00%) สำหรับกลุ่มการเรียนรู้เชิงลึก (USAD, LSTM-AE) พบว่ามีข้อจำกัดในการใช้งานแบบเริ่มต้น (Cold-start) โดยไม่สามารถตรวจจับความผิดปกติได้แม้จะมีปริมาณข้อมูลมาก หากปราศจากการปรับแต่งค่าพารามิเตอร์ ผลลัพธ์นี้ยืนยันว่าระบบเฝ้าระวังสุขภาพในอนาคตจำเป็นต้องมีกลไกการเรียนรู้แบบปรับตัว ร่วมด้วยเพื่อให้สามารถนำไปใช้งานจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การคาดการณ์ค่าดัชนีความแตกต่างของพืชและความชื้น โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอย่างชาญฉลาด เพื่อการติดตามด้านการเกษตรและสิ่งแวดล้อม, ณุทยา เข็มเจริญ
การคาดการณ์ค่าดัชนีความแตกต่างของพืชและความชื้น โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอย่างชาญฉลาด เพื่อการติดตามด้านการเกษตรและสิ่งแวดล้อม, ณุทยา เข็มเจริญ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ปัจจุบัน ภัยแล้งและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศส่งผลกระทบต่อผลผลิตทางการเกษตร โดยเฉพาะพืชเศรษฐกิจของไทยอย่างทุเรียน ซึ่งต้องอาศัยการติดตามสุขภาพพืชและการจัดการน้ำอย่างใกล้ชิด ข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียม ดัชนีความแตกต่างของพืชและความชื้น จึงเป็นเครื่องมือสำคัญในการวิเคราะห์สภาพพื้นที่เพาะปลูก โครงงานนี้พัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อพยากรณ์ทั้งสองดัชนีรายสัปดาห์ โดยใช้การเฉลี่ยและเติมค่าข้อมูลที่ขาดหายด้วยการถดถอยเชิงเส้น ก่อนนำไปฝึกแบบจำลองผสมระหว่างโครงข่ายคอนโวลูชัน และหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว ระบบถูกออกแบบให้ทำงานอัตโนมัติภายใต้แนวคิดการปฏิบัติการด้านการเรียนรู้ของเครื่อง แสดงผลผ่านเว็บแอปพลิเคชัน ติดตั้งและทดสอบบนเครื่องเซิร์ฟเวอร์
Design And Evaluation Of A Thai Speech Emotion Recognition Corpus With Ambiguous Annotations, Chompakorn Chaksangchaichot
Design And Evaluation Of A Thai Speech Emotion Recognition Corpus With Ambiguous Annotations, Chompakorn Chaksangchaichot
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
THAI-SER is the first large-scale Thai speech emotion recognition corpus, comprising 41.6 hours (27,854 utterances) from 100 recordings across diverse environments (Zoom and studio). The data includes both scripted and improvised speech by 200 professional actors (112 females, 88 males, aged 18–55), covering five emotions: neutral, angry, happy, sad, and frustrated. Utterances were labeled via crowdsourcing, with rigorous quality control ensuring a majority agreement score above 0.71. Annotation reliability, measured by Krippendorff’s alpha, reached 0.692 (above the 0.667 threshold), and human emotion recognition accuracy reached 0.772 after filtering. We also report benchmark results from models trained and evaluated on both …
การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางการอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าโดยอาศัยข้อมูลโปรไฟล์แบตเตอรี่และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง, กนกภรณ์ ปัญจันทร์สิงห์
การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางการอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าโดยอาศัยข้อมูลโปรไฟล์แบตเตอรี่และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง, กนกภรณ์ ปัญจันทร์สิงห์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้มุ่งเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางการอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าโดยอาศัยข้อมูลโปรไฟล์แบตเตอรี่และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อแก้ปัญหาความไม่สอดคล้องระหว่างแผนการอัดประจุกับพฤติกรรมการอัดประจุจริงของผู้ใช้ โดยเริ่มจากการพัฒนาแบบจำลองการทำนาย (Predictive Model) เพื่อคาดการณ์ความต้องการพลังงาน ระยะเวลาการอัดประจุ และสถานะการประจุเริ่มต้นของแบตเตอรี่ (State of Charge: SOC) จากข้อมูลการอัดประจุในอดีต จากนั้นได้ทำการสร้างโปรไฟล์การอัดประจุของแบตเตอรี่ที่เป็นตัวแทนของรถยนต์แต่ละรุ่น เพื่อสะท้อนลักษณะการอัดประจุจริงทั้งในกรณีของเครื่องอัดประจุแบบกระแสสลับ (AC) และกระแสตรง (DC) แล้วนำข้อมูลดังกล่าวมาใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางการอัดประจุของสถานีอัดประจุ ผลการจำลองแสดงให้เห็นว่าวิธีการที่เสนอ (Optimization with Battery Profile) ให้ประสิทธิภาพสูงกว่าวิธีการทั่วไปที่ไม่ใช้ข้อมูลโปรไฟล์แบตเตอรี่ โดยสามารถเพิ่มกำไรของสถานีได้สูงสุด 3,145.3 บาท และเพิ่มอัตราการใช้พลังงานของระบบได้ร้อยละ 4.8 ในกรณีที่มีสัดส่วนเครื่องอัดประจุ DC แตกต่างกัน อีกทั้งยังให้ผลลัพธ์ที่ดีอย่างต่อเนื่องภายใต้ข้อจำกัดกำลังพีคของสถานี โดยเพิ่มกำไรได้สูงสุด 3,649.25 บาท และเพิ่มอัตราการใช้ประโยชน์ของระบบได้ร้อยละ 9.6 สะท้อนถึงประสิทธิภาพของแนวทางที่เสนอในการจัดการพลังงานอย่างชาญฉลาดสำหรับสถานีอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าในอนาคต
การสร้างแบบจำลองเชิงรูปนัยของกระแสงานบีพีเอ็มเอ็นสำหรับกระบวนการซิงโครนัสและอะซิงโครนัสที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาโดยใช้เครือข่ายไทมด์ออโตมาตา, กิตติศักดิ์ เขตรการณ์
การสร้างแบบจำลองเชิงรูปนัยของกระแสงานบีพีเอ็มเอ็นสำหรับกระบวนการซิงโครนัสและอะซิงโครนัสที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาโดยใช้เครือข่ายไทมด์ออโตมาตา, กิตติศักดิ์ เขตรการณ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
แบบจำลองบีพีเอ็มเอ็นมีบทบาทสำคัญในการออกแบบกระบวนการธุรกิจสมัยใหม่ที่มีการประมวลผลหลายส่วนพร้อมกันและรูปแบบการสื่อสารทั้งแบบซิงโครนัสและอะซิงโครนัส แต่ด้วยความเป็นแผนภาพเชิงกราฟิก บีพีเอ็มเอ็นไม่สามารถทวนสอบเชิงรูปนัยได้โดยตรง และมาตรฐานเดิมยังไม่รองรับการกำหนดข้อจำกัดช่วงเวลาให้กับกิจกรรม งานวิจัยนี้จึงเสนอการขยายบีพีเอ็มเอ็นเป็นแบบจำลองทีบีบีพี (Time-Bounded BPMN: TBBP) เพื่อรองรับการกำหนดข้อจำกัดช่วงเวลาต่ำสุด–สูงสุดของกิจกรรม พร้อมออกแบบแบบรูปสำหรับการสื่อสารแบบซิงโครนัสและอะซิงโครนัส รวมทั้งพัฒนากฎการแปลงทีบีบีพีไปเป็นไทมด์ออโตมาตาเพื่อทวนสอบด้วย UPPAAL และกฎการแปลงข้อคำถามจากตรรกศาสตร์เชิงเวลาแบบเมตริก (MTL) ไปเป็นตรรกศาสตร์เชิงเวลาแบบต้นไม้คำนวณแบบมีเงื่อนไขเวลา (TCTL) นอกจากนี้ได้พัฒนาเครื่องมือ TBBPTA Tool เพื่อแปลงไฟล์บีพีเอ็มเอ็น (XML) เป็นแบบจำลองไทมด์ออโตมาตา (XML) ที่สามารถนำเข้าสู่ UPPAAL เพื่อทวนสอบได้โดยอัตโนมัติ
เครื่องมือสำหรับการตรวจสอบสินทรัพย์สารสนเทศจากแบบรูปความมั่นคง, ธีระยุทธ คชงาม
เครื่องมือสำหรับการตรวจสอบสินทรัพย์สารสนเทศจากแบบรูปความมั่นคง, ธีระยุทธ คชงาม
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
สินทรัพย์สารสนเทศมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการดำเนินงานและความสำเร็จขององค์กร หากสินทรัพย์เหล่านี้รั่วไหลหรือถูกเข้าถึงโดยบุคคลที่ไม่ได้รับอนุญาต อาจก่อให้เกิดความเสียหายอย่างมากหรือความสูญเสียทางความเชื่อมั่นได้ ด้วยเหตุนี้การจัดหาวิธีการที่เหมาะสมเพื่อทวนสอบการออกแบบระบบเพื่อรักษาความมั่นคงของสินทรัพย์สารสนเทศจึงเป็นสิ่งจำเป็น งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการทวนสอบแบบจำลองการออกแบบความมั่นคงของระบบที่ออกแบบโดยนักออกแบบความมั่นคงของระบบ ด้วยการใช้แผนภาพคลาส ที่สร้างขึ้นจากรูปแบบความมั่นคงและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง เป็นโมเดลอ้างอิงการออกแบบโครงสร้างด้านความมั่นคง ขอบเขตของแบบรูปความมั่นคงที่ใช้ในงานวิจัยนี้ครอบคลุมความปลอดภัยและการจัดการความเสี่ยงขององค์กร, การระบุตัวตนและการพิสูจน์ตัวจริง, และการควบคุมการเข้าถึงพร้อมทั้งนำเสนอกลไกการทวนสอบระหว่างแผนภาพคลาสสองชุด ซึ่งประกอบด้วยแผนภาพที่ออกแบบโดยนักออกแบบระบบ และแผนภาพจากแบบจำลองโดยใช้อัลกอริทึมสองรายการ ได้แก่ อัลกอริทึมที่ใช้สำหรับตรวจสอบความครบถ้วนขององค์ประกอบภายในแต่ละคลาส และอัลกอริทึมที่ใช้สำหรับตรวจสอบความครบถ้วนของความสัมพันธ์ระหว่างคลาส นอกจากนี้ ยังได้พัฒนาเครื่องมือซอฟต์แวร์เพื่อสนับสนุนการทวนสอบแผนภาพคลาส ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้งานเครื่องมือนี้คือ แสดงองค์ประกอบคลาสตามแบบจำลองที่ได้นำเสนอและสร้างที่ขาดหายไป พร้อมคำแนะนำและคำอธิบายที่เหมาะสมเพื่อช่วยสนับสนุนให้นักออกแบบระบบมีความเข้าใจในแนวคิดและการออกแบบความมั่นคงได้ดียิ่งขึ้น เครื่องมือที่นำเสนอได้ถูกทดสอบกับกรณีศึกษาระบบจัดการข้อมูลผู้ป่วย เพื่อยืนยันประสิทธิผลของเครื่องมือในการสนับสนุนการทวนสอบการออกแบบความมั่นคงของระบบ
ปัญญาประดิษฐ์ในบทบาทนักวิเคราะห์ข้อมูล : กรอบแนวคิดสำหรับการวิเคราะห์เชิงข้อมูลแบบอัตโนมัติด้วยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่และตัวแทนปัญญาประดิษฐ์, วิชญาดา เล้าสุบินประเสริฐ
ปัญญาประดิษฐ์ในบทบาทนักวิเคราะห์ข้อมูล : กรอบแนวคิดสำหรับการวิเคราะห์เชิงข้อมูลแบบอัตโนมัติด้วยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่และตัวแทนปัญญาประดิษฐ์, วิชญาดา เล้าสุบินประเสริฐ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การวิเคราะห์เชิงข้อมูลที่ดำเนินการโดยมนุษย์มีความท้าทาย เนื่องจากต้องใช้เวลา ทักษะเฉพาะทาง และทรัพยากรจำนวนมาก งานวิจัยนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาวิธีในการใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์เพื่อทำให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัติ โดยปฏิบัติตามวิธี 6 ขั้นตอน ได้แก่ ถาม เตรียม ประมวลผล วิเคราะห์ แบ่งปัน และดำเนินการ โดยไม่มีมนุษย์เข้ามาแทรกแซงตลอดกระบวนการวิเคราะห์ การดำเนินการเริ่มตั้งแต่ผู้ใช้ป้อนชุดข้อมูล วัตถุประสงค์ที่ต้องการ บริบทของข้อมูล และสมมติฐานที่มีอยู่ก่อน จากนั้นระบบจะสร้างคำสั่ง และดำเนินงานต่าง ๆ โดยอัตโนมัติผ่านตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบเฉพาะทาง โดยตัวแทนเหล่านี้มีบทบาทในการวางแผนและกำหนดการดำเนินงาน โดยอาศัยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในการสร้างแนวคิดและใช้เหตุผลเพื่อกำหนดแนวทางการวางแผนและการดำเนินการ ผลการทดลองจาก 5 ชุดข้อมูลในสาขาที่แตกต่างกัน ได้แก่ การศึกษา สุขภาพ ธุรกิจ สิ่งแวดล้อม และเศรษฐกิจ แสดงให้เห็นว่า ผลการประเมินตามเกณฑ์คะแนนการวิเคราะห์เชิงข้อมูลเฉลี่ย 8.1 – 9.4 จากคะแนนเต็ม 10 โดยมีความสอดคล้องระหว่างผลการประเมินโดยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่และมนุษย์เฉลี่ย 0.94 – 0.97 มีเวลาในการดำเนินงานเฉลี่ย 1.8 - 6.6 นาที มีข้อผิดพลาดเฉลี่ย 0.2 - 1.8 ครั้ง และมีความสามารถในการทำงานต่าง ๆ เช่น ประมวลผลโค้ด คำนวณสถิติหรือสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง และแสดงผลภาพได้ งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นถึงศักยภาพของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในการทำหน้าที่เป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลเสมือน และสามารถต่อยอดระบบวิเคราะห์เชิงข้อมูลแบบอัตโนมัติในสาขาต่าง ๆ ได้ในอนาคต
แบบจำลองเชิงรูปนัยของกระบวนการจัดการโครงการในมาตรฐาน Iso/Iec29110 โดยใช้คัลเลอร์เพทริเน็ต, วรันณ์ธร ศิริกระจาย
แบบจำลองเชิงรูปนัยของกระบวนการจัดการโครงการในมาตรฐาน Iso/Iec29110 โดยใช้คัลเลอร์เพทริเน็ต, วรันณ์ธร ศิริกระจาย
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอแนวทางการตรวจสอบความถูกต้องเชิงรูปแบบ (Formal Verification) ร่วมกับกรอบการประเมินผลผ่านระบบเว็บแอปพลิเคชันสำหรับองค์กรขนาดเล็กประเมินตนเอง เพื่อสนับสนุนการปฏิบัติตามกระบวนการบริหารโครงการ (Project Management: PM) ของมาตรฐาน ISO/IEC 29110 สำหรับองค์กรขนาดเล็กมาก (Very Small Entities: VSEs) โดยใช้แบบจำลอง Colored Petri Nets (CPNs) ในการนิยามและจำลองกระบวนการหลักของ PM ได้แก่ การวางแผน การดำเนินโครงการ การควบคุม และการปิดโครงการ พร้อมทั้งตรวจสอบคุณสมบัติที่สำคัญของกระบวนการเหล่านี้อย่างเป็นระบบและระบบเว็บแอปพลิเคชันถูกพัฒนาขึ้นเพื่ออำนวยความสะดวกในการเก็บรวบรวมข้อมูล เรียกใช้การจำลอง และนำเสนอผลการประเมิน ข้อมูลที่ได้รับจากผู้ใช้จะถูกแปลงให้อยู่ในรูปของโทเคน เพื่อนำไปประเมินผ่านแบบจำลอง CPN และเชื่อมโยงผลลัพธ์กับระดับการปฏิบัติตามมาตรฐานในแต่ละกระบวนการของ ISO/IEC 29110 PM การทดลองใช้งานระบบยืนยันถึงความถูกต้อง ความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับ และประสิทธิภาพในการดำเนินงานของระบบที่นำเสนอ การผสานรวมระหว่างแบบจำลองเชิงรูปแบบกับระบบอัตโนมัติผ่านเว็บแอปพลิเคชันนี้ เป็นทางเลือกที่มีความยืดหยุ่นและเชื่อถือได้ โดยช่วยเสริมสร้างความเข้มงวดในการตรวจสอบ การประเมินกระบวนการอย่างเป็นระบบ และรองรับการนำไปใช้งานจริงผ่านส่วนติดต่อผู้ใช้ที่เข้าใจง่ายและเหมาะสมกับองค์กรพัฒนาซอฟต์แวร์ขนาดเล็กก่อนรับการตรวจสอบจากผู้ตรวจสอบ
Analysis Of Inequality In Household Internet Utilization And Policy Implications, Shanisara Chamwong, Thoedsak Chomtohsuwan, Narissara Charoenphandhu
Analysis Of Inequality In Household Internet Utilization And Policy Implications, Shanisara Chamwong, Thoedsak Chomtohsuwan, Narissara Charoenphandhu
Journal of Demography
This research investigates the pervasive inequality in household internet access and use that contributes to the digital divide. As the internet becomes an integral part of daily life, variations in access and use carry significant implications for social and economic opportunities. A quantitative approach is applied, analyzing data from The National Statistical Office of Thailand to capture a comprehensive understanding of inequality in household internet access and use, as measured by the Gini coefficient. Five aspects of internet access and use are considered as the determinants of inequality, including internet connectivity, internet affordability, internet quality, device availability, and flexibility and …
Improving Question Answering Retrieval System Through Multi-Result Ranking Model, Danupat Khamnuansin
Improving Question Answering Retrieval System Through Multi-Result Ranking Model, Danupat Khamnuansin
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Recent trends in various industries involve integrating artificial intelligence (AI) systems to enhance operational efficiency. Among these advancements, AI-supported question-answering (QA) systems have gained significant attention. These systems typically employ a two-stage process, integrating QA system capabilities with Information Retrieval (IR) methods. The introduction of the Retrieval Question Answering (ReQA) has further refined this process, offering a more practical solution, aiming to improve real-world applicability. Considering the wide availability of diverse QA retrieval models, employing a combination of multiple systems presents as a viable solution. However, the approach to combining QA retrieval systems remains relatively limited. We propose a method …
การออกแบบและพัฒนาระบบการจัดการความรู้สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบสกรัมตามมาตรฐาน Iso/Iec 12207, กีรติกา ห่อเกียรติ
การออกแบบและพัฒนาระบบการจัดการความรู้สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบสกรัมตามมาตรฐาน Iso/Iec 12207, กีรติกา ห่อเกียรติ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
โครงงานมหาบัณฑิตนี้มีวัตถุประสงค์ในการปรับปรุงกระบวนการจัดการความรู้ของหน่วยงานแห่งหนึ่งให้สอดคล้องกับมาตรฐานไอเอสโอ/ไออีซี 12207 กระบวนการจัดการความรู้นี้นำเสนอสำหรับโครงการที่ใช้ระเบียบวิธีแบบเอจายล์ตามกรอบงานสกรัม พร้อมทั้งได้ออกแบบและพัฒนาระบบการจัดการความรู้ เพื่อสนับสนุนการประยุกต์ใช้กระบวนการจัดการความรู้ภายในองค์กร ระบบที่พัฒนาสามารถให้บริการในการจัดเก็บ ค้นหา และแบ่งปันความรู้จากโครงการต่าง ๆ ขององค์กร อีกทั้งสนับสนุนให้มีการแบ่งปันความรู้เพื่อให้มีการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ความสอดคล้องตามความต้องการของผู้ใช้ และช่วยเพิ่มสมรรถนะในการทำงานของทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ การดำเนินงานเริ่มจากการศึกษาแนวคิดและมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับการจัดการความรู้ รวมถึงการวิเคราะห์มาตรฐาน ไอเอสโอ/ไออีซี 12207 เพื่อประเมินและปรับปรุงกระบวนการจัดการความรู้ในปัจจุบันของ 2 กิจกรรม ได้แก่ “กิจกรรมที่ 3) การแบ่งปันสินทรัพย์ความรู้ทั่วทั้งองค์กร” และ “กิจกรรมที่ 4) การจัดการความรู้ ทักษะ และสินทรัพย์ความรู้” ในการปรับปรุงกระบวนการนั้นได้นำเสนอ โครงสร้างพื้นฐานกระบวนการ และการนิยามกระบวนการที่ปรับปรุง จากนั้นได้ทำการพัฒนาระบบการจัดการความรู้ ที่สามารถรองรับกระบวนการจัดการความรู้ที่ปรับปรุงแล้ว รวมถึงทวนสอบระบบกับความต้องการเชิงฟังก์ชัน และเพื่อยืนยันว่าระบบสามารถสนับสนุนกระบวนการทำงานของทีมสกรัมตามการนิยามกระบวนการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลลัพธ์ของโครงงานนี้แสดงว่า ได้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการความรู้ภายในองค์กรตัวอย่าง และสามารถใช้เป็นแนวทางสำหรับองค์กรอื่น ๆ ที่ต้องการปรับปรุงกระบวนการจัดการความรู้ในบริบทของการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบสกรัม
Enhancing Multilingual Sentence Representation Learning For The Job Recruitment Domain, Napat Laosaengpha
Enhancing Multilingual Sentence Representation Learning For The Job Recruitment Domain, Napat Laosaengpha
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
With the advancement in natural language processing (NLP), there has been significant development in multilingual pretraining sentence encoder. Typically, these pretraining models are trained on large-scale datasets that consist of general text data from various sources such as Wikipedia. However, the general proposed models aren't enough to understand contexts in such a domain-specific, especially in the job recruitment domain. It is due to its niche nature and the lack of readily available related information. To enhance the existing multilingual pretraining sentence encoder and mitigate the aforementioned problems, we first propose multi-task dual-encoder framework to improve the sentence encoder for general-purpose …
การพยากรณ์จำนวนสายโทรศัพท์เข้าของศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์แบบรายครึ่งชั่วโมง, กฤตชญา ประภารัตน์
การพยากรณ์จำนวนสายโทรศัพท์เข้าของศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์แบบรายครึ่งชั่วโมง, กฤตชญา ประภารัตน์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาโมเดลที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์จำนวนสายโทรศัพท์เข้าของศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์แบบรายครึ่งชั่วโมง โดยศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์ หรือ Call Center มีบทบาทเป็นศูนย์รวมสายโทรเข้าและโทรออกของธุรกิจ ซึ่งเป็นช่องทางสำคัญในการตอบสนองความต้องการของลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นการสอบถามข้อมูล การขอคำแนะนำ หรือแก้ปัญหาต่าง ๆ ศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์จึงมีการจัดวางแผนกำลังคนรับสาย เพื่อให้สอดคล้องกับปริมาณสายโทรศัพท์ที่คาดว่าจะเข้ามา แต่ในบางครั้งการวางแผนจัดกำลังคนรับสายอาจต้องมีการปรับระหว่างวัน เนื่องจากจำนวนสายโทรเข้าอาจมีจำนวนมากกว่าหรือน้อยกว่าที่คาดการณ์ไว้ ซึ่งวิธีการเดิมที่บริษัทใช้ในการคำนวน อาจมีความคลาดเคลื่อน และไม่สามารถปรับตัวเลขได้ภายในระยะเวลาอันสั้น งานวิจัยนี้จึงนำเสนอการพยากรณ์จำนวนสายโทรศัพท์เข้าของศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์แบบรายครึ่งชั่วโมง มีวัตถุประสงค์เพื่อพยากรณ์ปริมาณสายการโทรเข้าช่วงหลัง 10 น. เพื่อช่วยให้ฝ่ายวางแผนกำลังคนเห็นแนวโน้มปริมาณสายที่คาดว่าจะเข้ามา และตัดสินใจปรับแผนการจัดกำลังคนได้อย่างทันท่วงที โดยโมเดลจะจัดกลุ่มและพยากรณ์รูปแบบการกระจายตัวของปริมาณสายโทรเข้า และพยากรณ์จำนวนสายที่คาดว่าจะเข้ามา ผลการทดลองพบว่า โมเดลที่พัฒนาขึ้นมี MAPE อยู่ที่ 20.8% ซึ่งมีประสิทธิภาพดีกว่าวิธีการคำนวนเดิมของบริษัทที่มี MAPE อยู่ที่ 52.7%
Effective Data Augmentation Techniques For Time Series Classification: An Empirical Evaluation, Pongpanod Sankosik
Effective Data Augmentation Techniques For Time Series Classification: An Empirical Evaluation, Pongpanod Sankosik
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Time series classification is crucial in fields such as healthcare, finance, and industrial processes, but it faces challenges like temporal data ordering, class im-balance, noise, and limited data. This research explores data augmentation techniques to improve classification performance, focusing on the MiniRocket classifier across 85 UCR datasets. The study identifies conditions under which augmentation techniques, like wDBA, enhance accuracy, though overall performance may vary. A dataset-specific approach is essential for effective augmentation. The research also examines the impact of augmentation on datasets with different characteristics, providing insights into when specific strategies are most benefi-cial. Future work includes optimizing augmentation methods …
Sales Forecasting For Retail Business Using Xgboost Algorithm And Timesfm, Prathana Dankorpho
Sales Forecasting For Retail Business Using Xgboost Algorithm And Timesfm, Prathana Dankorpho
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The retail industry is continuously evolving with the expansion of sales channels and the diversification of product assortments. However, current forecasting methods, relying on simplistic statistical models, frequently encounter difficulties in adjusting to the dynamic environment. This limitation leads to challenges in accurately predicting sales. Consequently, there is a critical need to improve the accuracy and frequency of sales predictions to enable timely decision-making for business strategies. Through a comprehensive analysis of datasets from 2019 to 2023, this study illustrates the advantages of integrating XGBoost and TimesFM to gain deeper insights into sales patterns. Results demonstrate a significant enhancement in …
Context-Free Grammar Framework For Automatic Shooting Game Enemy Pattern Generation, Nitit Kaweeratanakit
Context-Free Grammar Framework For Automatic Shooting Game Enemy Pattern Generation, Nitit Kaweeratanakit
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This research proposes a framework for generating enemy patterns for SHMUPs game. It is directly based on a grammar derived from the enemy behavior of existing commercial SHMUPs, and implemented using a new description language called "Enemy Pattern Description Language" (EPDL). EPDL contains all information required to construct the enemy, with no requirement of external data content. The language is human-readable and can be connected to any game engine of choice using an EPDL interpreter. The interpreter itself consists of lexer and recursive descent parser. The results shown in this research is implemented in. "rdnh", a private fork of Touhou …
การพยากรณ์การจ่ายยาของโรงพยาบาลโดยการเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการวิเคราะห์เชิงสถิติ, วริศ ปุณณะหิตานนท์
การพยากรณ์การจ่ายยาของโรงพยาบาลโดยการเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการวิเคราะห์เชิงสถิติ, วริศ ปุณณะหิตานนท์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในปัจจุบันการพยากรณ์การจ่ายยาของโรงพยาบาลถือเป็นหัวใจสำคัญต่อการจัดการคลังยาและการสั่งซื้อยาเป็นอย่างมาก เนื่องจากการพยากรณ์ที่น้อยเกินไปทำให้ยาไม่เพียงพอส่งผลให้เกิดความล่าช้าภายในโรงพยาบาล ในขณะที่การพยากรณ์ที่มากเกินไปทำให้เปลืองพื้นที่ใช้สอยและอาจทำให้ยาเสื่อมสภาพหรือหมดอายุซึ่งส่งผลให้โรงพยาบาลสูญเสียรายได้ การมีแบบจำลองที่สามารถพยากรณ์ปริมาณการจ่ายยาให้ใกล้เคียงกับค่าจริงจะสามารถลดปัญหาการขาดแคลนยาในแต่ละห้องจ่ายยาหรือการที่ห้องจ่ายยามีการกักตุนตัวยาเกินความจำเป็น จากปัญหาที่กล่าวมาข้างต้น โครงงานมหาบัณฑิตนี้จึงถูกจัดทำขึ้นเพื่อนำเสนอแบบจำลองที่จะมาแทนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทั่วไปซึ่งจะช่วยให้โรงพยาบาลสามารถพยากรณ์ปริมาณการจ่ายยาแต่ละวันได้แม่นยำมากขึ้น โดยจะนำเทคนิคสำหรับพยากรณ์ข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบของอนุกรมเวลามาประยุกต์ใช้กับข้อมูลการจ่ายยาย้อนหลังและข้อมูลการนัดหมายแพทย์ย้อนหลัง หลังจากนั้นจะนำผลลัพธ์ที่ได้มาคำนวณค่าเคลาดเคลื่อนด้วยค่าเฉลี่ยของเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์และค่าเฉลี่ยสมมาตรของเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์และนำผลที่ได้มาใช้ในการเลือกว่าแบบจำลองไหนให้ค่าคลาดเคลื่อนต่ำที่สุด ผลการทดลองพบว่าแบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์รีเกรสชันให้ค่าความคลาดเคลื่อนที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทั่วไป แบบจำลองที่ผู้จัดทำโครงงานนำเสนอสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับการพยากรณ์การจ่ายยาเพื่อให้แต่ละห้องจ่ายยามียาสำหรับให้บริการในปริมาณที่เพียงพอต่อความต้องการ
การอัตโนมัติกระแสงานของระบบการจัดการเนื้อหาด้วยพาวเวอร์ออโตเมต, อภิญญา แขนสูงเนิน
การอัตโนมัติกระแสงานของระบบการจัดการเนื้อหาด้วยพาวเวอร์ออโตเมต, อภิญญา แขนสูงเนิน
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้นำเสนอการพัฒนาระบบอัตโนมัติกระแสงานของระบบจัดการเนื้อหา หรือ ซีเอ็มเอส โดยใช้ ไมโครซอฟต์ พาวเวอร์ ออโตเมต และ เอไอ บิวเดอร์ บูรณาการกับ สตราพี ซีเอ็มเอส และ แชร์พอยต์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดความผิดพลาดจากการดำเนินงานด้วยมือ และยกระดับความคล่องตัวในองค์กร กระแสงานที่พัฒนาแชร์พอยต์ประกอบด้วยการบูรณาการเว็บฮุก ของ สตราพี ซีเอ็มเอส เพื่อเริ่มต้นกระบวนการอัตโนมัติ การตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหาด้วยเอไอ บิวเดอร์ การบันทึกข้อมูลเหตุการณ์และข้อผิดพลาดในแชร์พอยต์ อีกทั้งการแจ้งเตือนผ่านไมโครซอฟท์ ทีม นอกจากนี้ ยังมีการใช้ จีพีที 4.0 สำหรับการวิเคราะห์บันทึกข้อผิดพลาด เพื่อเสนอแนวทางแก้ไขและปรับปรุงกระบวนการ ผลการทดลองในธนาคารพาณิชย์ไทยแห่งหนึ่งแสดงให้เห็นว่าสามารถลดระยะเวลาในการจัดการเนื้อหาได้ร้อยละ 87.5 และลดข้อผิดพลาดจากการป้อนข้อมูลได้ร้อยละ 80 เมื่อเทียบกับการทำงานแบบเดิมด้วยมนุษย์ งานวิจัยนี้ได้เน้นให้เห็นถึงศักยภาพของการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลที่นำไปสู่โซลูชันการอัตโนมัติระบบการจัดการเนื้อหาที่เป็นรูปธรรม
การใช้เหมืองกระบวนการข้อมูลแบบหลายชั้นสำหรับเพื่อวิเคราะห์วิถีการรักษาพยาบาลของผู้ป่วยโรคเบาหวาน, Kantapat Chaichareenon
การใช้เหมืองกระบวนการข้อมูลแบบหลายชั้นสำหรับเพื่อวิเคราะห์วิถีการรักษาพยาบาลของผู้ป่วยโรคเบาหวาน, Kantapat Chaichareenon
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This study addresses the challenge of chronic diseases like diabetes, requiring ongoing care. It aims to visualize revisit intervals affecting patient treatment using multi-level process mining and machine learning to identify factors causing missed appointments. Our research shows that patients with improvements have shorter revisit intervals than those deteriorating, with a P-value of 3.83x10%. A significant challenge is the high number of no-shows. Using PyCaret to compare 14 models, we found that the historical attendance of individual patients is a crucial factor in predicting no-shows, with an AUC score of 0.80 using the Gradient Boosting Clas-sifier. Our analysis suggests that …
การออกแบบและพัฒนาบริการด้านความมั่นคงโดยใช้วิธีปฏิบัติด้านความมั่นคง ของระบบแบบไมโครเซอร์วิส, สฤษฐิ์ราช ทรัพย์สิน
การออกแบบและพัฒนาบริการด้านความมั่นคงโดยใช้วิธีปฏิบัติด้านความมั่นคง ของระบบแบบไมโครเซอร์วิส, สฤษฐิ์ราช ทรัพย์สิน
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
วิทยานิพนธ์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอการออกแบบและพัฒนาไมโครเซอร์วิสด้านความมั่นคง โดยการประยุกต์ใช้แบบรูปความมั่นคง แบบรูปไมโครเซอร์วิส และวิธีปฏิบัติด้านความมั่นคงของระบบแบบ ไมโครเซอร์วิส โดยเริ่มจากการศึกษาแบบรูปความมั่นคง 5 รายการ ได้แก่ แบบรูปการออกแบบและใช้รหัสผ่าน แบบรูปการให้อำนาจ แบบรูปการควบคุมการเข้าถึงเชิงบทบาท แบบรูปการกำหนดสิทธิ์ให้กับบทบาท และแบบรูปความมั่นคงหลายระดับ เพื่อนำมากำหนดเป็นรายการความต้องการของระบบสำหรับการออกแบบและพัฒนาไมโครเซอร์วิสด้านความมั่นคง ร่วมกับการประยุกต์ใช้แบบรูปไมโครเซอร์วิสและวิธีปฏิบัติ ด้านความมั่นคงของระบบแบบไมโครเซอร์วิส 28 รายการ ผู้วิจัยได้ทำการออกแบบสถาปัตยกรรมระบบของไมโครเซอร์วิสด้านความมั่นคง ออกแบบแผนภาพคลาสและความสัมพันธ์ระหว่างคลาส ออกแบบแผนภาพลำดับแสดงการทำงานร่วมกันของระบบไมโครเซอร์วิสด้านความมั่นคง จากนั้นทำการพัฒนาไมโครเซอร์วิสด้านความมั่นคงตามการออกแบบ และประยุกต์ใช้ ไมโครเซอร์วิสด้านความมั่นคงกับระบบผู้ป่วยนอกของโรงพยาบาล อีกทั้งได้ตรวจสอบความถูกต้อง ความเหมาะสม และคุณภาพของการออกแบบและพัฒนา ด้วยการประเมินการออกแบบและพัฒนา ไมโครเซอร์วิสด้านความมั่นคงโดยผู้เชี่ยวชาญ รวมถึงการวิเคราะห์แบบรูปที่ไม่ดีของการออกแบบระบบแบบไมโครเซอร์วิส ซึ่งระบบที่พัฒนาสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับแอปพลิเคชันโดเมนที่ต้องการจัดการความมั่นคงของระบบ ซึ่งมีประโยชน์คือช่วยลดเวลาในการพัฒนา และเป็นการสนับสนุนการใช้ซ้ำไมโครเซอร์วิสด้านความมั่นคงที่พัฒนาขึ้น
การแบ่งส่วนเนื้องอกตับโดยใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโครงข่ายความสนใจจากรูปภาพสเปคซีที, วันรัฐ ลิ้มประไพพงษ์
การแบ่งส่วนเนื้องอกตับโดยใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโครงข่ายความสนใจจากรูปภาพสเปคซีที, วันรัฐ ลิ้มประไพพงษ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การแบ่งส่วนเนื้องอกในตับโดยอัตโนมัติจากภาพถ่ายทางการแพทย์มีบทบาทสำคัญในการช่วยลดภาระงานของรังสีแพทย์ในขั้นตอนการวางแผนรักษามะเร็งตับด้วยวิธีรังสีบำบัด โดยรูปสเปคซีทีมักถูกนำมาใช้เพื่อช่วยระบุส่วนเนื้องอกให้แม่นยำเพื่อให้การวางแผนการรักษามีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การแบ่งส่วนเนื้องอกจากภาพเหล่านี้เป็นเรื่องท้าทายเนื่องจากปัญหาต่างๆ เช่น การกระจายแสงที่ผิดปกติ ทำให้ขนาดเนื้องอกดูใหญ่กว่าความเป็นจริงและลดความแม่นยำในการแบ่งส่วน งานวิจัยฉบับนี้ได้นำเสนอโครงข่ายคัดกรองหลายระดับแบบคู่ (Paired Multiscale Attention Network) ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่แบ่งออกเป็นสองทาง เส้นทางแรกฝึกฝนชุดข้อมูลสเปคซีทีโดยใช้โครงข่าย Multiscale Attention Network (MA-Net) เส้นทางที่สองมีการใช้การแปลงแบบไวซ์ท็อปแฮท (White Top-Hat) แล้วนำลักษณะเด่นที่ได้มาควบรวมกับเส้นทางแรก ช่วยลดความบกพร่องของการแบ่งส่วนที่มักเกิดจากความแปรปรวนของแสง ในงานวิจัยนี้จะแบ่งการทดสอบเป็นสองส่วน ส่วนแรกคือการทดสอบโมเดลแบ่งส่วนเนื้อตับ โดยใช้ MA-Net โดยมีโมเดลย่อยคือ ResNet50 ฝึกกับชุดข้อมูลซีทีโดยรวมระหว่างชุดข้อมูลสาธารณะ 3DIRCADb-01 และชุดข้อมูลจากโรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย โดยมีค่า Dice similarity coefficient (DSC) อยู่ที่ 89.67% ในส่วนการทดสอบโมเดลแบ่งส่วนเนื้องอกตับ จะใช้โครงข่ายคัดกรองหลายระดับแบบคู่ ฝึกด้วยชุดข้อมูล เทคนีเซียม-99 เอ็มเอเอ สเปคซีทีจากโรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทยโดยมีค่า DSC ที่ 67.00% ซึ่งให้ประสิทธิภาพการแบ่งส่วนที่ดีที่สุดเมื่อเทียบกับสถาปัตยกรรมอื่นๆ รวมถึงผลจากงานวิจัยก่อนหน้านี้ที่ทดสอบด้วยชุดข้อมูลเดียวกัน
Improved Sequence Embeddings For Peptide-Class I Mhc Binding Prediction, Patiphan Wongklaew
Improved Sequence Embeddings For Peptide-Class I Mhc Binding Prediction, Patiphan Wongklaew
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The binding of a peptide antigen to a class I major histocompatibility complex (MHC) protein is considered an essential process by which the immune system monitors infected cells. This mechanism has facilitated the development of peptide-based vaccines aimed at stimulating the patient's immune response for cancer treat-ment. Accurate prediction of peptide-MHC binding is therefore crucial for prioritizing optimal peptides tailored to individual patients. Nevertheless, many MHC alleles lack sufficient experimental data on peptide-MHC binding, which potentially constrains the accuracy of existing prediction models. This study introduces an enhanced iteration of MHCSeqNet, an open-source deep learning model which utilizes sequence data …
Improving Thai-Dialect Automatic Speech Recognition With Curriculum Learning, Artit Suwanbandit
Improving Thai-Dialect Automatic Speech Recognition With Curriculum Learning, Artit Suwanbandit
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Automatic Speech Recognition (ASR) has been the foremost feature and integrated in many real-world usages for decades. The novel deep learning approaches prevail in the ASR field as a model architecture. However, ASR still struggles with low-resource data, especially in the Thai dialectal language. Transfer learning is the conventional approach in the machine learning field for escalating the performance of low-resource settings. In the scenario that additional fine-tuning tasks are not achievable, exerting all efficiency of target data is an accountability. To overcome stagnation, we proposed transfer-based curriculum learning for low-resource dialectal ASR, Phonemetically-induced subword Out-of-vocabulary rate (PhIS-OOV), and Model …
Grammatical Error Correction In Thai Sentences For Deaf Students, Supachan Traitruengsakul
Grammatical Error Correction In Thai Sentences For Deaf Students, Supachan Traitruengsakul
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Deaf students encounter challenges in written communication due to errors such as insertion, deletion, disorder, misusage, and misspellings. Grammatical error correction (GEC) technology can help mitigate these issues. However, existing GEC models are primarily trained on online resources from second-language hearing learners. In contrast, sentences written by deaf students suffer from a variety of errors not typically found elsewhere. To address this issue, we create the Thai Deaf Corpus (TDC), focusing on identifying and analyzing errors among deaf students in grades 7-12 across four deaf schools. Additionally, we introduce a two-stage system for the Thai-GEC model, automatically detecting and correcting …
การสร้างเทสต์สคริปต์ของโรบอทเฟรมเวิร์คจากยูสเซอร์สตอรีและซีนาริโอ สำหรับการทดสอบเว็บแอปพลิเคชัน, กฤชวัฒน์ เวชสาร
การสร้างเทสต์สคริปต์ของโรบอทเฟรมเวิร์คจากยูสเซอร์สตอรีและซีนาริโอ สำหรับการทดสอบเว็บแอปพลิเคชัน, กฤชวัฒน์ เวชสาร
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
กระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วยสกรัมเฟรมเวิร์กและแนวคิดบีเฮฟเวียร์ดริเวนดีเวลลอปเมนต์ (BDD) เป็นกระบวนการที่ได้รับความนิยมในปัจจุบัน โดยความต้องการของผู้ใช้จะถูกเก็บรวบรวมและถ่ายทอดผ่านยูสเซอร์สตอรีและซีนาริโอ ซึ่งทำหน้าที่เป็นทั้งตัวอย่างและเกณฑ์การยอมรับ การแบ่งการพัฒนาออกเป็นช่วงเล็ก ๆ ช่วยลดเวลาและต้นทุนในการพัฒนา อย่างไรก็ตาม กระบวนการที่มีการพัฒนาเป็นช่วงสั้น ๆ อย่างต่อเนื่องนี้สร้างความท้าทายสำหรับการทดสอบ โดยเฉพาะการทดสอบเชิงถดถอย แม้ว่าการทดสอบแบบอัตโนมัติจะถูกนำมาใช้เพื่อลดภาระ แต่การเขียนเทสต์สคริปต์ด้วยตนเองยังคงมีความเสี่ยงที่จะเกิดข้อผิดพลาดและขาดประสิทธิภาพ ส่งผลให้การทดสอบเชิงถดถอยที่สำคัญมักถูกเลื่อนออกไปจนไม่สามารถตรวจพบข้อผิดพลาดได้ทันการณ์ งานวิจัยนี้นำเสนอแนวทางการแก้ปัญหาด้วยการสร้างเทสต์สคริปต์สำหรับโรบอทเฟรมเวิร์กโดยอัตโนมัติจากยูสเซอร์สตอรีและซีนาริโอ โดยใช้ XML เพื่อกำหนดโครงสร้างส่วนต่อประสานผู้ใช้ของหน้าเว็บ ช่วยให้สามารถจัดเตรียมเทสต์สคริปต์ได้ตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบ นอกจากตัวอย่างในซีนาริโอแล้ว ยังใช้ XML Schema Definition (XSD) เพื่อสร้างชุดข้อมูลสำหรับการทดสอบเพิ่มเติมโดยอัตโนมัติ การพารามิเตอร์ไรซ์เทสต์สคริปต์ช่วยรวบรวมกรณีทดสอบที่มีขั้นตอนร่วมกัน แต่ใช้ชุดข้อมูลต่างกันไว้ในสคริปต์เดียวกัน ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนและภาระในการบำรุงรักษา เครื่องมือที่พัฒนาขึ้นตามแนวทางนี้สามารถลดความยุ่งยากในการจัดการเทสต์สคริปต์และเพิ่มประสิทธิภาพในการทดสอบเชิงถดถอยได้อย่างมีนัยสำคัญ และช่วยสนับสนุนการตรวจพบข้อผิดพลาดตั้งแต่ช่วงแรกของกระบวนการพัฒนา