Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
Physical Sciences and Mathematics Commons™
Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
- Discipline
-
- Chemistry (670)
- Computer Sciences (618)
- Engineering (246)
- Computer Engineering (234)
- Polymer Chemistry (203)
-
- Environmental Sciences (200)
- Mathematics (161)
- Statistics and Probability (99)
- Earth Sciences (80)
- Physics (72)
- Geology (40)
- Biotechnology (24)
- Life Sciences (24)
- Education (12)
- Educational Assessment, Evaluation, and Research (12)
- Artificial Intelligence and Robotics (11)
- Chemical Engineering (8)
- Databases and Information Systems (6)
- Catalysis and Reaction Engineering (3)
- Risk Analysis (3)
- Analytical Chemistry (2)
- Business (2)
- Petroleum Engineering (2)
- Intellectual Property Law (1)
- Law (1)
- Management Information Systems (1)
- Operations Research, Systems Engineering and Industrial Engineering (1)
- Programming Languages and Compilers (1)
- Real Estate (1)
Articles 61 - 90 of 1876
Full-Text Articles in Physical Sciences and Mathematics
Constacyclic Codes Of Length With Three Prime Factors And Primitive Idempotents, Supakarn Rakphon
Constacyclic Codes Of Length With Three Prime Factors And Primitive Idempotents, Supakarn Rakphon
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Let Fq be a finite field of order q and t be a prime such that q t − 1 = l v1 1 l v2 2 l v3 3 c where l1, l2, l3 are distinct odd primes with gcd(l1l2l3, q(q−1)) = 1 and c is a positive integer with gcd(l1l2l3, c) = 1. In this thesis, we find all irreducible divisors of x l m1 1 l m2 2 l m3 3 −a over Fq and all generator polynomials for constructing a-constacyclic codes of length l m1 1 l m2 2 l m3 3 . In addition, we …
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 …
Analyzing Business Model Components For Solar Pv Adoption In Mexican Organizations, Erick Ruben Rascon Zapien
Analyzing Business Model Components For Solar Pv Adoption In Mexican Organizations, Erick Ruben Rascon Zapien
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The decarbonization of the energy sector is essential in the fight against climate change, making it important to analyze how to facilitate this transition towards renewable energy in society. This research focuses on Mexico, a country whose policies and initiatives demonstrate an interest in the deployment of solar energy, but with a scarcity of literature regarding its use in commercial organizations. This study aims to explore the relationship between Business Model Canvas (BMC) components and the adoption of solar photovoltaic (PV) rooftops by 45 private organizations in Mexico. The study focuses on zero generation or customer-owned PV system, where the …
การพัฒนาจีโอพอลิเมอร์ซีเมนต์เพื่อใช้งานเป็นคอนกรีตอัดแน่นด้วยตัวเอง, ภัทรีวรรณ อิ่มสุวรรณ์
การพัฒนาจีโอพอลิเมอร์ซีเมนต์เพื่อใช้งานเป็นคอนกรีตอัดแน่นด้วยตัวเอง, ภัทรีวรรณ อิ่มสุวรรณ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในงานวิจัยนี้เป็นการพัฒนาวิธีการเตรียมจีโอพอลิเมอร์ซีเมนต์ เพื่อใช้งานเป็นคอนกรีตอัดแน่นด้วยตัวเองโดยวิธีการเตรียมแบบจีโอพอลิเมอร์ซีเมนต์ เพื่อนำมาใช้ในงานก่อสร้างโดยใช้แนวคิดแบบเดียวกับการเตรียมปูนซีเมนต์ที่เมื่อทำการเติมน้ำลงไปผสมก็พร้อมใช้งาน ด้วยวิธีการนี้จะช่วยลดขั้นตอนและความยุ่งยากในการผสมเมื่อเทียบกับวิธีการเตรียมจีโอพอลิเมอร์แบบดั้งเดิม ในการศึกษานี้เถ้าลอยจะถูกนำมาผสมกับสารกระตุ้นด่างทั้งสามชนิด ได้แก่ โซเดียมเมต้าซิลิเกต แคลเซียมไฮดรอกไซด์ และโซเดียมไฮดรอกไซด์ ในอัตราส่วนต่างๆ ดังนี้ 49:49:2, 47.5:47.5:5, 46:46:8 และ 45:45:10 ส่วนผสมเหล่านี้ถูกนำไปบดด้วยลูกบดในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน คือ 0, 6, 12 และ 24 ชั่วโมง จะได้ออกมาเป็นจีโอพอลิเมอร์ซีเมนต์ชนิดผง สารลดน้ำพิเศษในกลุ่มพอลิคาร์บอกซิเลตอีเทอร์จะถูกเติมลงไปปริมาณ 2% ของน้ำหนักเถ้าลอย ส่วนผสมทั้งหมดจะถูกนำมาผสมกับน้ำและหล่อในแม่พิมพ์ขนาด 2.5 x 2.5 x 2.5 ลูกบาศก์เซนติเมตร ก่อนนำไปบ่มที่อุณหภูมิห้องเป็นเวลา 24 ชั่วโมง และบ่มต่อเนื่องอีก 7 และ 28 วัน และนำตัวอย่างขีโอพอลิเมอร์ซีเมนต์ไปทำการทดสอบสมบัติทางกายภาพ สมบัติเชิงกล และสมบัติทางเคมีของจีโอพอลิเมอร์ซีเมนต์ที่เตรียมได้ ผลการทดสอบพบว่าระยะเวลาที่ทำการบดส่วนผสมและปริมาณของโซเดียมไฮดรอกไซด์ที่เติมลงในส่วนผสม ส่งผลต่อสมบัติต่างๆของจีโอพอลิเมอร์เป็นอย่างมาก โดยส่งผลกับระยะเวลาการก่อตัว ค่ากำลังอัด และอัตราการไหล ผลการศึกษาพบว่าการเพิ่มปริมาณโซเดียมไฮดรอกไซด์ส่งผลให้ค่ากำลังอัดสูงขึ้น และไม่ควรเกิน 8% โดยค่ากำลังอัดสูงสุดที่ได้คือ 21.16 MPa ในอัตราส่วนโซเดียมเมต้าซิลิเกต/แคลเซียมไฮดรอกไซด์/โซเดียมไฮดรอกไซด์ 46:46:8 ที่ผ่านการบดเป็นเวลา 24 ชั่วโมง
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 …
Exploiting Quadratic Unconstrained Binary Optimization And Column Generation For Solving Vehicle Routing Problem With Discretized Time Windows, Krittin Phornsiricharoenphant
Exploiting Quadratic Unconstrained Binary Optimization And Column Generation For Solving Vehicle Routing Problem With Discretized Time Windows, Krittin Phornsiricharoenphant
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
No abstract provided.
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
Prime Intersection Graphs Of Ideals Of Commutative Artinian Rings, Nuttawut Sangjaer
Prime Intersection Graphs Of Ideals Of Commutative Artinian Rings, Nuttawut Sangjaer
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
In this thesis, we study prime intersection graphs of ideals of commutative Artinian rings. We work on the connectedness, completeness and planarity of the graphs and characterize the star graphs for these graphs. We calculate graph \linebreak parameters and find the radius and a center of the graphs. Moreover, we determine the degree of each vertex when the vertex set is finite, and characterize the Eulerian and Hamiltonian properties of the graphs.
Prediction Of Optimal Binding Constraints Of Linear Programming Problem Using Deep Learning, Natdanai Kafakthong
Prediction Of Optimal Binding Constraints Of Linear Programming Problem Using Deep Learning, Natdanai Kafakthong
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This thesis presents innovative deep learning models designed to enhance the efficiency of solving linear programming, transportation, and traveling salesman problems. The first model, LP-Net, predicts the binding optimal constraints in linear programming problems, achieving faster solution times compared to traditional solvers like CPLEX. The second model, Transport-Net, predicts optimal basic feasible arcs for transportation problems, demonstrating significant speedups and superior scalability over both CPLEX and Gurobi in large-scale instances. The third model, TSP-Net, addresses the traveling salesman problem by predicting an initial near-optimal tour, outperforming Gurobi and genetic algorithms in computational efficiency. Collectively, these deep learning approaches offer transformative …
Fuzzy Digital Signature Scheme For Binary Noisy Strings With Respect To Hamming Distance, Ittanee Srikham
Fuzzy Digital Signature Scheme For Binary Noisy Strings With Respect To Hamming Distance, Ittanee Srikham
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
One of the risks associated with public key infrastructure (PKI) pertains to the security of the user's private key. Given the imperative for stringent protection of this key, a proposed solution to mitigate this risk involves the utilization of biometric information. Although biometric information is fuzzy, it cannot be used directly as a cryptographic key. Thus, our investigation commenced into the exploration of ``Signature Scheme with a Fuzzy Private Key" by Takahashi et al. They introduced a new concept of digital signature called ``fuzzy signature" for real vectors with $L_{\infty}$ metric. A fuzzy signature is a signature scheme that uses …
Adjustment Of Ridge Estimator For Linear Regression Model With Multicollinearity, Sittinon Pumpuang
Adjustment Of Ridge Estimator For Linear Regression Model With Multicollinearity, Sittinon Pumpuang
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Linear regression model is one of important statistical tools applied in many different problems. Therefore, several studies in developing tools for linear regression models have brought interests from statisticians. One such problem is to find an efficient method for parameter estimation. Several different methods have been proposed in literature such as the ordinary least square method which has been widely used in application. However, the least square estimator has high error when there exists a multicollinearity problem. This, statisticians have developed alternative parameter estimation methods for linear regression models with multicollinearity such as the ridge regression. In this thesis, we …
การจำลองอุทกพลศาสตร์ของหอฟื้นฟูสภาพตัวดูดซับสำหรับกระบวนการดักจับคาร์บอนไดออกไซด์ด้วยตัวดูดซับโพแทสเซียมคาร์บอนเนตบนตัวรองรับอลูมินาในเครื่องปฏิกรณ์ฟลูอิไดซ์เบดหมุนเวียน, ณัฐธิดา ภักดี
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ปัญหาการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและปรากฏการณ์โลกร้อนจากการปล่อยแก๊สเรือนกระจก โดยเฉพาะแก๊สคาร์บอนไดออกไซด์ (CO₂) ที่เกิดจากการเผาไหม้เชื้อเพลิงฟอสซิลได้ทวีความรุนแรงขึ้น ส่งผลให้เทคโนโลยีดักจับและกักเก็บคาร์บอน (Carbon Capture and Storage, CCS) ได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นเพื่อลดการปล่อยแก๊สคาร์บอนไดออกไซด์สู่ชั้นบรรยากาศ โดยเฉพาะกระบวนการดักจับแก๊สคาร์บอนไดออกไซด์หลังการเผาไหม้ (Post-combustion capture) งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและพัฒนาแบบจำลองอุทกพลศาสตร์ของหอฟื้นฟูสภาพตัวดูดซับในระบบฟลูอิไดซ์เบดหมุนเวียน และวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อประสิทธิภาพในการดักจับแก๊สคาร์บอนไดออกไซด์ และการฟื้นฟูตัวดูดซับ ขั้นตอนการวิจัยประกอบด้วยการจำลองกระบวนการด้วยแบบจำลองพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณ (Computational Fluid Dynamics, CFD) โดยแบ่งการจำลองออกเป็นสองส่วน ได้แก่ การจำลองแบบไม่มีปฏิกิริยาเคมีเพื่อหาการเลือกแบบจำลอง Drag model ที่เหมาะสมสำหรับการจำลองอุทกพลศาสตร์ในไรเซอร์และดาวเนอร์ และการจำลองแบบมีปฏิกิริยาเคมีเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพในการดักจับแก๊สคาร์บอนไดออกไซด์ และการฟื้นฟูตัวดูดซับ รวมถึงการศึกษาผลของตัวแปรกระบวนการที่สำคัญ เช่น อุณหภูมิผนังดาวเนอร์ ความดันขาออกของดาวเนอร์ ปริมาณเบดเริ่มต้น และอัตราการไหลของตัวดูดซับ ผลการทดลองพบว่า การใช้แบบจำลอง Gidaspow ในไรเซอร์และดาวเนอร์ให้ผลการจำลองการไหลในระบบฟลูอิไดซ์เบดหมุนเวียนที่สอดคล้องกับข้อมูลเชิงทดลอง การปรับอุณหภูมิผนังดาวเนอร์จาก 473 เคลวินเป็น 573 เคลวิน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการฟื้นฟูตัวดูดซับจาก 24.36% เป็น 31.02% แต่ลดประสิทธิภาพการดักจับแก๊สคาร์บอนไดออกไซด์ จาก 80.93% เป็น 78.11% นอกจากนี้ การลดความดันขาออกจาก 0 ปาสคาลเป็น -2000 ปาสคาล และการเพิ่มอัตราการป้อนกลับตัวดูดซับช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบอย่างมีนัยสำคัญ จากการศึกษาผลร่วมของตัวแปรกระบวนการ พบว่าปัจจัยที่สำคัญที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพในการดักจับแก๊สคาร์บอนไดออกไซด์ และการฟื้นฟูตัวดูดซับ ได้แก่ อุณหภูมิผนังดาวเนอร์ ความดันขาออกของดาวเนอร์ ปริมาณเบดเริ่มต้น และอัตราการไหลของตัวดูดซับ การปรับค่าดังกล่าวในช่วงที่เหมาะสมสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการดักจับแก๊สคาร์บอนไดออกไซด์ และการฟื้นฟูตัวดูดซับได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Fixed Point And Periodic Cycle Of Sequence Arises From Number Of Factors, Thanapong Jaitrakoon
Fixed Point And Periodic Cycle Of Sequence Arises From Number Of Factors, Thanapong Jaitrakoon
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Let. {an} and {bn} be sequences of positive integers. For each positive integer n., define an+1 to be the eube of the number of positive factors of an and define bn+1 to be the forth power of the number of positive factors of bn. This thesis proves that (i) if a1 > 1, then (an) eventually becomes the fixed point, namely 21952 or 64000, or {an}eventually becomes a sequence having periodie cycle of prime period 2, namely (64, 343) or (343, 64); (ii) if b1 > 1, then {bn} is eventually the fixed point, namely 625, 6561 or 4100625.
Evaluating The Binding Modes Of Hepatitis B E-Antigen Inhibitor By In Silico Method, Wigrom Yogboworn
Evaluating The Binding Modes Of Hepatitis B E-Antigen Inhibitor By In Silico Method, Wigrom Yogboworn
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Hepatitis B, caused by the hepatitis B virus (HBV), is a significant global health concern, primarily affecting the liver and leading to severe complications, including drug resistance and chronic infection. Numerous studies have linked these conditions to the presence of hepatitis B core antigen (HBcAg) and hepatitis B e antigen (HBeAg). HBeAg, in particular, is known to have the innate immune response, resulting in diminished immunity and delayed disease diagnosis and treatment. Despite this, the molecular structure and interactions between inhibitors and HBeAg remain poorly understood, posing a significant challenge to the development of effective treatments. This work employs molecular …
Some Properties Of S-Multiplication Modules And S-Comultiplication Modules, Kanrop Hukaew
Some Properties Of S-Multiplication Modules And S-Comultiplication Modules, Kanrop Hukaew
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Let R be an associative ring with identity, and all modules be unitary right R- modules. In 2020, D. D. Anderson et al. introduced the concept of S-multiplication modules, which is a generalization of multiplication modules. Two years later, E. Yildiz et al. introduced the dual notion of S-multiplication modules called S- comultiplication modules. Moreover, S-comultiplication modules are also a gen- eralization of comultiplication modules. In this thesis, we will explore several properties of both S-multiplication modules and S-comultiplication modules. We will provide examples of S-multiplication modules and S-comultiplication modules. Additionally, we demonstrate that the concepts of S-multiplication modules, sim- …
Metallopolymers For Photocatalytic Reduction Of Carbon Dioxide, Wissuta Boonta
Metallopolymers For Photocatalytic Reduction Of Carbon Dioxide, Wissuta Boonta
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
CdS quantum dots (CdS QDs), acting as photosensitizers, or sometimes solo photocatalysts in CO2 reduction, have offered a myriad of advantages including quantum confinement effect, tunable redox potential, and photoreduction selectivity. However, CdS QDs are frequently compromised by thermal and oxidative instability, as well as photocorrosion, which restricts their practical applications. In this research, an effective method endowing CdS QDs by assembling with amphiphilic metallopolymer was developed to enhance their stability and synergistic activity. The thioglycolic acid-capped cadmium sulfide quantum dots (CdS) were successfully prepared using a simple reflux method. The amphiphilic metallopolymers were successfully synthesized via precise radical polymerization …
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 …
Deep Learning-Based For Epileptogenic Zone Detection In 18f-Fdg Pet Imaging For Drug-Resistant Epilepsy, Peerawat Wattanachareekul
Deep Learning-Based For Epileptogenic Zone Detection In 18f-Fdg Pet Imaging For Drug-Resistant Epilepsy, Peerawat Wattanachareekul
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
-
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
Neural Additive Models For Predicting Her2 Status In Breast Cancer From Immunohistochemical Images, Surayuth Pintawong
Neural Additive Models For Predicting Her2 Status In Breast Cancer From Immunohistochemical Images, Surayuth Pintawong
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This study investigated the application of Conformal Prediction (CP) for uncertainty quantifica- tion in Human Epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status classification from immunohistochemistry (IHC) images of breast cancer. Although existing machine learning approaches demonstrate high accuracy in predicting HER2 status, they often struggle with borderline cases that require additional testing. We addressed this challenge by implementing a CP framework that generates prediction sets with controlled error rates. Unlike traditional classifiers that provide single predictions, our CP framework can output either singleton predictions for confident cases or multiple labels for uncertain cases, thereby naturally identifying samples that require additional …
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
Affinity-Based Multi-Character Storyboard Generation Using Rewrite Rules, Ram Sukkirtkijpibul
Affinity-Based Multi-Character Storyboard Generation Using Rewrite Rules, Ram Sukkirtkijpibul
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
A game story contains interactions between characters as well as the game world. Certain genres of games such as Visual Novels and Role-Playing Games rely on their stories to attract players. There were several proposed algorithms for story generation. They focused mainly on story generation for one main character. To our knowledge, there has not been a generator with support for multiple main characters, where each main character has their own storyline that could overlap with other main characters’ stories. With multiple main characters, players can see the game world through different viewpoints, thus getting more immersed into the game's …
Prediction Of Daily Outpatient Volume Using Ensemble Empirical Mode Decomposition And Long - Short Term Memory, During The Incident, Teeraphat Buengbongkoch
Prediction Of Daily Outpatient Volume Using Ensemble Empirical Mode Decomposition And Long - Short Term Memory, During The Incident, Teeraphat Buengbongkoch
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Effective hospital resource management is essential for controlling service costs and enhancing workforce efficiency, particularly during abnormal situations that cause sudden fluctuations in patient volumes. Hospitals often encounter difficulties in managing resources and predicting patient numbers due to uncertain and volatile data. Accurate patient volume predictions during such times can enable hospitals to allocate resources effectively, maintaining appropriate costs and optimizing workforce efficiency.This research presents a solution for predicting daily outpatient visits at a private hospital in Thailand during the COVID-19 outbreak, serving as a case study. The proposed method employs Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) to preprocess data by …
Scene Cut Detection In Short Videos Using Pre-Processing Techniques And Convolutional Neural Networks, Nina Lawankowit
Scene Cut Detection In Short Videos Using Pre-Processing Techniques And Convolutional Neural Networks, Nina Lawankowit
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This study presents a comprehensive approach to scene cut detection in videos using a combination of frame extraction and a Convolutional Neural Network (VGG16 model) with a Color Histogram method to prevent raw video file reconstruction. The main dataset contains 167,490 frames collected from various users on TikTok for the scene cut detection model development. However, since this research utilizes a modular design that consists of data preparation, data pre-processing, and model implementation stages, it promotes efficient use of resources and guarantees data safety. The results demonstrate that the model performs excellently in recognizing scene cuts. Specifically, video frames with …