Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
Articles 271 - 300 of 618
Full-Text Articles in Computer Sciences
คลังข้อมูล ธุรกิจอัจฉริยะ และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงของธุรกิจค่ายเพลง, สวริน ชุนหกรณ์
คลังข้อมูล ธุรกิจอัจฉริยะ และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงของธุรกิจค่ายเพลง, สวริน ชุนหกรณ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ธุรกิจดนตรีเป็นธุรกิจที่มีมูลค่าสูงทั้งในประเทศไทยและต่างประเทศ ปัจจุบัน การสตรีมมิ่งดนตรีผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ เช่น สปอติฟาย (Spotify) หรือ แอปเปิ้ลมิวสิค (Apple Music) จัดเป็นรูปแบบที่สำคัญของการเผยแพร่ผลงานดนตรี อีกทั้งหลายแพลตฟอร์ม เช่น สปอติฟายให้บริการข้อมูลผ่าน Application Program Interface (API) ที่ให้ข้อมูลเกี่ยวกับศิลปินและเพลง เช่น จำนวนผู้ติดตามศิลปิน แนวเพลง คุณลักษณะทางเสียงของเพลง และคะแนนความนิยมของเพลง การพัฒนาระบบวิเคราะห์จากข้อมูลดังกล่าวย้อนหลังไปในช่วงเวลาที่ผ่านมาจะทำให้ค่ายเพลงทราบแนวโน้มความนิยมในการบริโภคเพลง ทั้งในด้านแนวเพลง ความยาวของเพลง หรือ คุณสมบัติทางเสียงของเพลง ซึ่งสามารถนำมาประกอบการตัดสินใจในการผลิตเพลงเพื่อเพิ่มโอกาสที่เพลงจะได้รับความนิยม โครงการ “คลังข้อมูล ธุรกิจอัจฉริยะ และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงของธุรกิจค่ายเพลง” ประกอบด้วย 6 ระบบย่อย คือ ระบบวิเคราะห์คุณลักษณะทางเสียงของแทร็ค ระบบวิเคราะห์แนวเพลงของแทร็ค ระบบวิเคราะห์ความยาวของแทร็ค ระบบวิเคราะห์ผู้ติดตามศิลปิน การพัฒนาตัวแบบทำนายคะแนนความนิยมของแทร็ค การค้นหากฏความสัมพันธ์ในข้อมูลแทร็ค พัฒนาขึ้นบนระบบจัดการฐานข้อมูล SQL Server Management Studio และใช้เครื่องมือต่างๆ ของโปรแกรม PyCharm Community Edition 2021.3.1 และ Tableau Desktop 2022.1 ระบบที่พัฒนาขึ้นนี้ จะช่วยให้ผู้บริหารมองเห็นภาพรวมของธุรกิจค่ายเพลง ลักษณะของเพลงที่ได้รับความนิยมและไม่ได้รับความนิยม รวมถึงวิเคราะห์ข้อมูลในมุมมองต่าง ๆ ที่จะนำไปสู่การตัดสินใจวางแผนและกำหนดกลยุทธ์ในการผลิตเพลงให้ประสบความสำเร็จ
คลังข้อมูลและระบบสนับสนุนการตัดสินใจของธุรกิจให้บริการสนับสนุนด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ, สุทัศน์ จริตพันธ์
คลังข้อมูลและระบบสนับสนุนการตัดสินใจของธุรกิจให้บริการสนับสนุนด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ, สุทัศน์ จริตพันธ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การบริหารองค์กรในปัจจุบัน สถิติและข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ หากองค์กรใดไม่มีการเก็บข้อมูล อาจทำให้สูญเสียโอกาสและผลประโยชน์ โดยเฉพาะกลุ่มธุรกิจเทคโนโลยีและสารสนเทศที่มีการเปลี่ยนแปลงทางด้านเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว และมีอัตราการแข่งขันในธุรกิจสูง คุณภาพของการบริการที่ดีและมีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะทำให้เกิดความพึงพอใจให้กับลูกค้าที่ใช้บริการ การใช้สถิติและข้อมูลมาเป็นตัวช่วยในการบริหารองค์กรจึงเป็นสิ่งสำคัญ ที่จะช่วยให้องค์กรสามารถเข้าใจถึงสถานการณ์ที่เกิดขึ้น เพื่อจะนำไปใช้ในการพัฒนาคุณภาพและประสิทธิภาพของการบริการให้ดียิ่งขึ้น โครงการ “คลังข้อมูลและระบบสนับสนุนการตัดสินใจของธุรกิจให้บริการสนับสนุนด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ” นี้ประกอบด้วย 5 ระบบหลัก ได้แก่ ระบบวิเคราะห์ใบงาน ระบบวิเคราะห์ความพึงพอใจของลูกค้า ระบบวิเคราะห์คุณภาพบริการ ระบบวิเคราะห์ภาระงาน และระบบวิเคราะห์รายได้และกำไรขั้นต้น ระบบได้พัฒนาขึ้นบนระบบจัดการฐานข้อมูล Microsoft SQL Server Version 2019 และใช้เครื่องมือต่าง ๆ ของชุดโปรแกรม Microsoft Power BI 2.93 ในการจัดทำระบบวิเคราะห์และแสดงผลข้อมูล ระบบสารสนเทศจากโครงการพิเศษนี้จะช่วยให้ผู้บริหารสามารถวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กรในมุมมองต่าง ๆ ได้อย่างถูกต้องและรวดเร็ว เพื่อนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจในการดำเนินธุรกิจได้อย่างเหมาะสมและมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะสร้างประโยชน์ให้แก่องค์กรโดยรวม
คลังข้อมูลและระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการจัดการคุณภาพเงินให้สินเชื่อธุรกิจรายย่อยของธนาคารพาณิชย์, หนึ่งฤทัย กรีทอง
คลังข้อมูลและระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการจัดการคุณภาพเงินให้สินเชื่อธุรกิจรายย่อยของธนาคารพาณิชย์, หนึ่งฤทัย กรีทอง
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ธุรกิจธนาคารเป็นธุรกิจที่มีรายได้หลักจากการให้สินเชื่อ โดยจากปัญหาเศรฐกิจในปัจจุบันธนาคารพาณิชย์ต่างประสบปัญหาลูกหนี้ไม่สามารถจ่ายชำระหนี้ได้ ธนาคารจึงต้องเพิ่มความระมัดระวังในการอนุมัติสินเชื่อมากขึ้นเพื่อลดโอกาสในการอนุมัติสินเชื่อให้กับลูกหนี้ด้อยคุณภาพอันเป็นเหตุให้ธนาคารต้องตั้งสำรองผลขาดทุนด้านเครดิตที่คาดว่าจะเกิดขึ้นในปริมาณที่สูงขึ้น ซึ่งจะผลกระทบต่อสภาพคล่องและฐานะทางการเงินของธนาคาร ทั้งนี้ เพื่อให้การบริหารคุณภาพเงินให้สินเชื่อของธนาคารมีประสิทธิภาพมากขึ้น ธนาคารจำเป็นต้องให้ความสำคัญกับการนำระบบสารสนเทศเข้ามาใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลด้านสินเชื่อ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน จัดการกับความเสี่ยง รวมถึงกำหนดกลยุทธ์ให้มีความเหมาะสมและเกิดประสิทธิภาพมากขึ้น โครงการ “คลังข้อมูลและระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการจัดการคุณภาพเงินให้สินเชื่อธุรกิจรายย่อยของธนาคารพาณิชย์” นี้ประกอบด้วย 5 ระบบ ได้แก่ ระบบวิเคราะห์คุณภาพเงินให้สินเชื่อ ระบบวิเคราะห์การจัดชั้นและการกันสำรองเงินให้สินเชื่อ ระบบวิเคราะห์การปรับปรุงโครงสร้างหนี้ ระบบวิเคราะห์การตัดจำหน่ายหนี้สูญและหนี้สูญรับคืน และระบบวิเคราะห์ทรัพย์สินพร้อมขาย โดยระบบได้พัฒนาขึ้นบนระบบจัดการฐานข้อมูล MS SQL Server Version 2019 และใช้เครื่องมือต่าง ๆ ของชุดโปรแกรม Tableau Desktop Professional Edition Version 2020.4 ระบบที่พัฒนาขึ้นนี้จะช่วยให้ผู้บริหารสามารถวิเคราะห์ข้อมูลในมุมมองต่าง ๆ ได้อย่างสะดวกและรวดเร็ว เพื่อนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจในการดำเนินธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพอันจะสร้างประโยชน์ให้แก่องค์กรโดยรวม และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันให้กับองค์กรได้
คลังข้อมูล ธุรกิจอัจฉริยะ และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงของหน่วยงานบริหารจัดการการระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019, อนุวัฒน์ เลิศพงศ์วิภูษณะ
คลังข้อมูล ธุรกิจอัจฉริยะ และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงของหน่วยงานบริหารจัดการการระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019, อนุวัฒน์ เลิศพงศ์วิภูษณะ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อทางเดินหายใจที่เกิดจากเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ไปทั่วโลก ส่งผลให้มีจำนวนผู้ติดเชื้อและผู้เสียชีวิตจำนวนมาก สถานการณ์การแพร่ระบาดนี้ได้ส่งผลกระทบรุนแรงต่อภาคธุรกิจ หลายองค์กรจำเป็นต้องปิดตัวลงเพราะไม่สามารถรับมือกับผลกระทบกระทันหันจากสถานการณ์การแพร่ระบาดข้างต้น ดังนั้นภาคธุรกิจ องค์กร รวมถึงหน่วยงานที่เกี่ยวข้องควรมีเครื่องมือที่ช่วยในการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ให้สามารถเชื่อมโยงกันได้และนำมาวิเคราะห์เพื่อให้มองเห็นภาพรวมและทำความเข้าใจผลกระทบที่จากการระบาดของเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ในมุมมองต่าง ๆ เพื่อสามารถนำไปใช้วางแผนหรือวางมาตรการณ์ป้องกันในกรณีที่มีการแพร่ระบาดลักษณะเดียวกันในอนาคต โครงการ “คลังข้อมูล ธุรกิจอัจฉริยะ และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงของหน่วยงานบริหารจัดการการระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019” ประกอบไปด้วย 5 ระบบหลัก ได้แก่ ระบบวิเคราะห์จำนวนการติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ระบบวิเคราะห์จำนวนผู้เสียชีวิตจากผู้ติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ระบบวิเคราะห์จำนวนผู้ติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 และการเดินทาง ระบบวิเคราะห์จำนวนผู้ติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 และความเสี่ยงของประชากรไทย และระบบพยากรณ์จำนวนผู้ติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 จากข้อมูลปริมาณการเดินทางรูปแบบต่าง ๆ โดยระบบได้ถูกพัฒนาขึ้นบนระบบจัดการฐานข้อมูล PostgreSQL 14.2-2 เครื่องมีจัดเตรียมข้อมูล Tableau Prep 2022.1.0 เครื่องมือสร้างและนำเสนอรายงาน Tableau Desktop 2022.1.0 และเครื่องมือวิเคราะห์เชิงทำนาย RapidMiner 10.0 ระบบที่พัฒนาขึ้นจะช่วยให้ผู้บริหารในองค์กรที่เกี่ยวข้องสามารถมองเห็นภาพรวมและวิเคราะห์ข้อมูลในมุมมองต่าง ๆ ได้อย่างสะดวกและรวดเร็ว เพื่อนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจหรือวางมาตรการป้องกันต่าง ๆ ในการลดจำนวนผู้ติดเชื้อและผู้เสียชีวิตในสถานการณ์โรคระบาดที่มีลักษณะใกล้เคียงกันในอนาคตได้
การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันของธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยว, อริญชย์พิชญ์ บังเอิญ
การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันของธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยว, อริญชย์พิชญ์ บังเอิญ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในปัจจุบันธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยวนั้นถือเป็นรูปแบบของร้านอาหารที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมากในปัจจุบัน เป็นอาหารที่รสชาติถูกปากทั้งคนไทยและสามารถรับประทานได้ทุกวัน การเติบโตของธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยวนั้นก็เติบโตขึ้นอย่างมาก มิติการแข่งขันนั้นหลากหลายมากขึ้น ทั้งในส่วนของรสชาติ การคัดสรรวัตถุดิบ ราคา ภาพลักษณ์ของแบรนด์ เป็นต้น ในปัจจุบันเทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันมากขึ้น ทำให้ธุรกิจร้านอาหารนั้นต้องมีการปรับตัวให้เข้ากบัสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไป และพฤติกรรมของลูกค้านั้นก็เริ่มมีการสั่งอาหารออนไลน์มากขึ้น ทางร้านอาหารจึงอยากให้เทคโนโลยีนั้นมีบทบาทในการช่วยพัฒนาธุรกิจร้านอาหารมากขึ้น ดังนั้นการนำการคิดเชิงออกแบบมาประยุกต์กับเว็บแอปพลิเคชันของธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยวที่จะทำให้เกิดเว็บแอปพลิเคชันต้นแบบที่ช่วยให้ธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยวนี้ดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ระบบต้นแบบที่ได้จากโครงการนี้จะช่วยให้การดำเนินงานของธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยวประสบความสำเร็จมากขึ้น โดยะช่วยให้ได้เว็บแอปพลิเคชันที่ตอบโจทย์และตรงกับความต้องการของผู้ใช้งานมากยิ่งขึ้น
ระบบสารสนเทศของธุรกิจจัดงานสวดอภิธรรม, อิทธิ สมมาตย์
ระบบสารสนเทศของธุรกิจจัดงานสวดอภิธรรม, อิทธิ สมมาตย์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การจัดงานศพในแต่ละพื้นที่มีรูปแบบและวัฒนธรรมในการจัดงานที่แตกต่างกัน ในภาคใต้ของประเทศไทยเอง งานสวดอภิธรรมตามหลักพุทธศาสนาก็มีรายละเอียดของรูปแบบการจัดงานที่ต่างอยู่บ้าง กล่าวคือ จะมีการจัดเลี้ยงอาหารแบบโต๊ะไทย ไว้สำหรับรับรองผู้มาร่วมงาน แสดงถึงความขอบคุณที่ได้เดินทางมาร่วมงาน มีการใช้วัสดุอุปกรณ์จำนวนมากในการจัดงาน ส.เต็นท์มงคล (นามสมมุติ) ซึ่งเป็นธุรกิจรับจัดงานเลี้ยงในพื้นที่อยู่แล้ว จึงมองเห็นโอกาสว่า งานศพ สามารถต่อยอดให้มีบริการที่ครบวงจรได้ จึงควรพัฒนาระบบสารสนเทศที่สนับสนุนการจัดงานสวดอภิธรรมขึ้น “ระบบสารสนเทศของธุรกิจจัดงานสวดอภิธรรม” ประกอบไปด้วย 7 ระบบย่อย มีการทำงานและใช้ข้อมูลร่วมกัน ดังนี้ (1) ระบบจัดการพนักงานประสานงาน (2) ระบบจัดการข้อมูลหลัก (3) ระบบจัดการบริการงานสวดอภิธรรม (4) ระบบจัดการการชำระเงิน (5) ระบบจัดการการขนส่งวัสดุอุปกรณ์ (6) ระบบจัดการรายงาน (7) ระบบวิเคราะห์ข้อมูลบริการงานสวดอภิธรรม ระบบที่พัฒนาขึ้นในโครงการนี้ มีจุดประสงค์เพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถให้บริการลูกค้าในการจัดงานสวดอภิธรรมได้อย่างครอบคลุมครบถ้วน เป็นช่องทางรวบรวมข้อมูลบริการทั้งหมดที่ธุรกิจให้บริการและข้อมูลการดำเนินธุรกิจไว้ในที่เดียวกัน นอกจากนี้ ยังจัดทำการวิเคราะห์และจัดทำรายงานให้ธุรกิจใช้ในการตัดสินใจเกี่ยวกับการวางแผนธุรกิจ การจัดการวัสดุอุปกรณ์ และการจัดการการทำงานภายในองค์กร
การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาโมบายแอปพลิเคชันของธุรกิจห้างค้าปลีกทองคำ, อิสริยา ธัญญะสุขวณิชย์
การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาโมบายแอปพลิเคชันของธุรกิจห้างค้าปลีกทองคำ, อิสริยา ธัญญะสุขวณิชย์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ธุรกิจค้าปลีกทองคำเป็นหนึ่งในธุรกิจที่ได้รับผลกระทบจากความผันผวนของเศรษฐกิจโลก ผู้ปเทคโนโลยีสารสนเทศทางธุรกิจระกอบการค้าปลีกทองคำรายเล็กได้รับผลกระทบค่อนข้างมากจากการถูกชิงส่วนแบ่งการตลาด ซึ่งส่วนหนึ่งเป็นผลมาจากการที่ผู้ประกอบการรายใหญ่หันมาจับตลาดค้าปลีกโดยตรงกับลูกค้ารายย่อย สารนิพนธ์นี้จึงมีวัตถุประสงค์ในการศึกษาการดำเนินธุรกิจห้างค้าปลีกทองคำในประเทศไทย เพื่อเสนอแนวทางในการนำเทคโนโลยีมายกระดับการให้บริการลูกค้า โดยออกแบบและพัฒนาต้นแบบโมบายแอปพลิเคชันที่ช่วยสนับสนุนการดำเนินธุรกิจค้าปลีกทองคำของผู้ประกอบการรายย่อยและรายเล็กให้สามารถแข่งขันได้ในยุคดิจิทัล โครงการพิเศษนี้นำหลักการคิดเชิงออกแบบมาใช้ในการวิเคราะห์และออกแบบระบบ ผ่านการทำความเข้าใจความต้องการของกลุ่มเป้าหมายอย่างลึกซึ้ง เพื่อให้ได้ระบบที่สามารถแก้ไขปัญหาของผู้ใช้งานได้อย่างแท้จริง นอกจากนี้ยังนำแนวคิดเกมมิฟิเคชันมาช่วยเสริมด้านการออกแบบ เพื่อเพิ่มความน่าสนใจ และแรงจูงใจในการใช้งาน อีกทั้งยังพัฒนาส่วนติดต่อผู้ใช้งานด้วยเครื่องมือสร้างต้นแบบ เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อเสนอแนะและคำแนะนำในการพัฒนาระบบที่เป็นประโยชน์และตรงประเด็น ระบบต้นแบบที่ได้จากการพัฒนาโครงการนี้จะเป็นแนวทางในการพัฒนาโมบายแอปพลิเคชันสำหรับธุรกิจห้างค้าปลีกทองคำต่อไป เพื่อให้เกิดการนำเทคโนโลยีเข้ามาสนับสนุนการดำเนินธุรกิจ สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน กระบวนการดำเนินงานมีความทันสมัย และเข้าถึงลูกค้าได้มากขึ้น
การพัฒนาเครื่องมืออัตโนมัติสำหรับสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ของส่วนต่อประสานโปรแกรมประยุกต์เว็บเซอร์วิสแบบเรสต์ฟูล, วิภาดา กลึงเทศ
การพัฒนาเครื่องมืออัตโนมัติสำหรับสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ของส่วนต่อประสานโปรแกรมประยุกต์เว็บเซอร์วิสแบบเรสต์ฟูล, วิภาดา กลึงเทศ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ นิยมนำซอฟต์แวร์กลับมาใช้ใหม่เป็นจำนวนมาก เนื่องจากเป็นการลดต้นทุนในการพัฒนาซอฟต์แวร์ เอกสารต่าง ๆ ในการพัฒนาระบบจึงมีความสำคัญในการอ้างอิง งานวิจัยนี้ ให้ความสนใจกับแผนภาพยูเอ็มแอลที่เป็นส่วนหนึ่งของเอกสารส่วนต่อประสานโปรแกรมประยุกต์ จึงได้นำเสนอการออกแบบ และพัฒนาเครื่องมืออัตโนมัติสำหรับการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ของส่วนต่อประสานโปรแกรมประยุกต์เว็บเซอร์วิสแบบเรสต์ฟูลโดยใช้เครื่องมือเสริม PlantUML ที่เป็นเครื่องมือเสริมสำหรับการสร้างแผนภาพ ซึ่งงานวิจัยนี้ได้นำเครื่องมือเสริม PlantUML มาสร้างแผนภาพแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างคอนโทรลเลอร์ เมธอด และคุณลักษณะภายในของพารามิเตอร์ ที่นำเสนอในรูปแบบของแผนภาพยูเอ็มแอล ดังนั้น เมื่อนำเครื่องมือที่พัฒนาขึ้นไปประยุกต์ใช้ จะช่วยให้ปรับปรุงเอกสารส่วนต่อประสานโปรแกรมประยุกต์ได้ง่ายยิ่งขึ้น และยังช่วยให้เอกสารตรงกับรหัสต้นฉบับ จากการประยุกต์ใช้เครื่องมือกับโครงการ ทำให้ได้ผลลัพธ์ของความถูกต้องเป็น 100%
การจำแนกประเภทแบบหลายฉลากของบทความในฐานข้อมูลวารสารวิชาการไทยจากบทคัดย่อ, จินตรัย พุทธิพรชัย
การจำแนกประเภทแบบหลายฉลากของบทความในฐานข้อมูลวารสารวิชาการไทยจากบทคัดย่อ, จินตรัย พุทธิพรชัย
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
บทความวิจัยของไทยที่มีจำนวนเพิ่มมากขึ้นทำให้การจัดหมวดหมู่เป็นหมวดหมู่ย่อยเป็นเรื่องที่ท้าทาย ซึ่งต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญและต้องใช้เวลามากในการจัดประเภทบทความประเภทต่าง ๆ ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงนำเสนอวิธีการและเทคนิคในการจำแนกบทความวิทยาการคอมพิวเตอร์แบบหลายฉลากในวารสารไทยและนำเสนอการเปรียบเทียบวิธีการต่าง ๆ สำหรับการจำแนกประเภทหลายฉลาก คือ Binary Relevance (BR), Classifier Chains (CC) และ Label Power-set (LP) ด้วยวิธีการตัดคำที่ใช้ตัวแยกประเภทซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน พบว่าวิธีการ CC-SVM-RBF kernel ร่วมกับวิธีการตัดคำภาษาไทย pythainlp และ TF-IDF ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการเลือกตอบตามตัวอย่าง และ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการจำแนกประเภทหลายฉลาก โดยมี ML-accuracy = 0.578, Subset accuracy = 0.300, ค่าเรียกคืน = 0.670 และ ค่าเฉลี่ยไมโครสำหรับค่าเรียกคืน = 0.670 อย่างไรก็ตามวิธีการ BR-SVM-RBF kernel ร่วมกับวิธีการตัดคำภาษาไทย pythainlp ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการเลือกตอบตามตัวอย่าง และ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการจำแนกประเภทหลายฉลาก คือ Hamming loss = 0.106, ค่าแม่นยำ = 0.735, ตัววัด F1 = 0.665, ค่าเฉลี่ยไมโครสำหรับค่าแม่นยำ = 0.586 และ ค่าเฉลี่ยไมโครสำหรับตัววัด F1 = 0.715 งานในอนาคตควรปรับปรุง Subset accuracy สำหรับแบบจำลองการจำแนกประเภทหลายฉลากในภาษาไทย
การสกัดกิจกรรมสำคัญจากคำพิพากษาศาลฎีกา เพื่อสร้างรายงานประจำวันสำหรับตำรวจ, ณภัทร งามสดใส
การสกัดกิจกรรมสำคัญจากคำพิพากษาศาลฎีกา เพื่อสร้างรายงานประจำวันสำหรับตำรวจ, ณภัทร งามสดใส
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้มีเป้าหมายที่จะหาแนวทางแก้ปัญหาการบันทึกรายงานประจำวันของตำรวจ ที่จะช่วยให้พนักงานสอบสวนสามารถบันทึกรายงานประจำวันได้สะดวกมากยิ่งขึ้น โดยการสกัดสาระสำคัญทางคดีจากคำพิพากษาศาลฎีกาและคดีที่เกี่ยวข้อง เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างคำทั้งหมดที่ปรากฎบนคำพิพากษา และระบุค่าความสำคัญเหล่านั้นโดยใช้เทคนิคทางกราฟ ได้แก่ ค่ากลางคั่นกลาง (Betweenness Centrality) ค่ากลางเพจแรงก์ (PageRank) ค่ากลางความเป็นศูนย์กลาง (Degree Centrality) ค่ากลางความใกล้ (Closeness Centrality) และ ค่ากลางไอเกนเวกเตอร์ (Eigenvector Centrality) เพื่อนำมาสร้างกราฟสรุปสำหรับการสร้างรายงานประจำวัน ทั้งนี้ วิธีการสร้างรายงานประจำวัน ผู้วิจัยออกแบบขั้นตอนวิธีสำหรับการท่องไปในกราฟสรุป เพื่อให้ได้ใจความสำคัญที่สามารถนำมาเป็นรายละเอียดหรือพฤติการณ์ที่ปรากฎอยู่บนรายงานประจำวัน
การพัฒนาการประเมินความหลวมของสลักเกลียวจากภาพโครงสร้างเหล็กสำเร็จรูปโดยใช้โครงข่ายประสาทเชิงลึก, ณัชพล พันธ์เมธาฤทธิ์
การพัฒนาการประเมินความหลวมของสลักเกลียวจากภาพโครงสร้างเหล็กสำเร็จรูปโดยใช้โครงข่ายประสาทเชิงลึก, ณัชพล พันธ์เมธาฤทธิ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
คุณภาพของการเชื่อมต่อแบบสลักเกลียวมีความสําคัญต่อความปลอดภัยและความมั่นใจในการใช้งานโครงสร้างเหล็กแบบสำเร็จรูป งานวิจัยนี้พัฒนาการตรวจหาความหลวมของรอยต่อสลักเกลียวแบบอัตโนมัติโดยใช้เทคนิค Faster R- CNN (faster region-based convolutional neural networks) ร่วมกับเทคนิคเพิ่มความหลากหลายให้กับข้อมูลแบบ Grid Mask ซึ่ง Faster R-CNN มีความสามารถในการตรวจหาวัตถุ และระบุชนิดของวัตถุอย่างแม่นยํา โดยมีการพิจารณาใช้โมเดล backbone ประเภท ResNeXt-101 จะให้ผลลัพธ์ดีที่สุดเนื่องจาก ResNeXt-101 มีการเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยการเพิ่มพารามิเตอร์แบบคาร์ดินาลิตี้ เราได้นําความสามารถนี้ไปใช้ในการแยกประเภทระดับของการขันแบบแน่น หลวม และไม่สามารถระบุได้ โดยใช้การวิเคราะห์ท้ังด้วยการแบ่งความหลวมจากการขันสลักเกลียวที่บ่งชี้โดยช่างผู้เชี่ยวชาญ (ชุดข้อมูลที่ 1) และการแบ่งความหลวมโดยใช้มาตรฐานตามขนาดของแรงบิดสำหรับสลักเกลียวแต่ละประเภท (ชุดข้อมูลที่ 2) โดยในงานวิจัยนี้ได้ศึกษาสลักเกลียวสำหรับการแบ่งความหลวมโดยใช้มาตรฐานตามขนาดของแรงบิดแบบ M16 และ M22 โดยเฉพาะอย่างยิ่ง M16 ถูกใช้เป็นหลักในโครงสร้างเหล็กสำเร็จรูป ประกอบกับการเพิ่มความหลากหลายให้กับข้อมูลแบบ Grid Mask และการพลิกภาพทำให้ผลลัพธ์ค่า mAP และความแม่นยำในการตรวจจับความหลวมของสลักเกลียวในกรณีเฉพาะรอยต่อแบบแน่นและหลวม ในชุดข้อมูลแรกเป็น 65.51% และ 95.40% ตามลำดับ ในชุดข้อมูลที่สองสำหรับสลักเกลียวแบบ M16 เป็น 77.50% และ 91.30% ตามลำดับ และสลักเกลียวแบบ M22 เป็น 57.50% และ 84.29% การวิเคราะห์ความสามารถในการตรวจจับที่มุมระดับสายตาต่าง ๆ พบว่าถ้ามีการทำมุมระหว่างกล้องและรอยต่อที่ 0 – 15 องศาจะได้ผลลัพธ์ความแม่นยำสูงที่สุดเมื่อเทียบกับมุมระหว่างกล้องและรอยต่อที่มากขึ้น โดยจากผลการวิเคราะห์ภาพโดยใช้เทคนิค Grad-CAM พบว่าโมเดลจะพิจารณาความหลวมจากสายตาเช่นเดียวกับมนุษย์ ในชุดข้อมูลแรกและจากความยาวตั้งแต่ปลายเกลียวถึงน็อตในชุดข้อมูลที่ 2
การเปรียบเทียบการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียมสําหรับการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนอัตโนมัติ, ณิชาพรรณ น้อยอยู่
การเปรียบเทียบการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียมสําหรับการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนอัตโนมัติ, ณิชาพรรณ น้อยอยู่
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การตรวจสอบคุณภาพงานเขียนเรียงความในภาษาไทยยังคงเป็นงานที่ยุ่งยาก เนื่องจากเป็นภาษาที่ซับซ้อนมากทั้งในด้านเครื่องหมายวรรคตอน โครงสร้างประโยค การซ้ำคำ การสะกดคำ การแสดงความคิดเห็น และการให้เหตุผล ดังนั้นการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนเรียงความภาษาไทยจึงเป็นงานที่ต้องอาศัยทักษะของผู้ตรวจทั้งด้านการอ่านและการตีความ ทำให้ใช้เวลาในการตรวจคุณภาพงานเขียนมาก นอกจากนี้หากมีผู้ตรวจมากกว่า 1 คน อาจส่งผลต่อมาตรฐานที่ใช้ในการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนที่แตกต่างกัน งานวิจัยนี้ได้รวบรวมข้อมูลเรียงความภาษาไทยที่เขียนโดยนิสิตที่ลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรการเขียนย่อหน้า จากสถาบันภาษาไทยสิรินธรแห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และนำแบบจำลองหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว (LSTM) แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (CNN) แบบจำลองเบิร์ต (BERT) และแบบจำลองวังจันทร์เบอร์ต้า (WangchanBERTa) มาพัฒนาระบบสำหรับการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนอัตโนมัติ เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนเรียงความในภาษาไทย จากผลการทดลองแบบจำลอง WangchanBERTa ที่ประมวลผลด้วย Adam Optimizer และใช้ Binary Crossentropy เป็น Loss Function เหมาะกับปัญหาประเภทการจัดกลุ่ม โดยมีประสิทธิภาพในการทำนายคุณภาพการเขียนเรียงความในภาษาไทยสูง และมีค่าความถูกต้องสูงกว่า 90% ส่วนแบบจำลอง CNN มีค่าความถูกต้องสูงกว่า 87% ในขณะที่เมื่อประมวลผลด้วย RMSprop Optimizer และใช้ Mean Squared Error เป็น Loss Function เหมาะกับปัญหาประเภทการถดถอยและมีความถูกต้องอยู่ในช่วง 90% - 98% จึงสรุปได้ว่าแบบจำลอง WangchanBERTa เหมาะสำหรับปัญหาการจำแนกประเภท และแบบจำลอง CNN เหมาะสำหรับปัญหาการถดถอย เพื่อให้สามารถทำนายคุณภาพงานเขียนเรียงความในความภาษาไทยได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
เอกซ์จีบูสต์สำหรับการคัดเลือกหลักทรัพย์ขนาดใหญ่และกลางในประเทศไทยแบบพหุปัจจัย, ธนดล ประพฤทธิกุล
เอกซ์จีบูสต์สำหรับการคัดเลือกหลักทรัพย์ขนาดใหญ่และกลางในประเทศไทยแบบพหุปัจจัย, ธนดล ประพฤทธิกุล
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
วิธีการลงทุนแบบหมุนเวียนหลักทรัพย์ในพอร์ตโฟลิโอซึ่งจะทำการคัดเลือกหลักทรัพย์ที่มีค่าคะแนนสูงที่สุดเมื่อเปรียบเทียบกับหลักทรัพย์ตัวอื่นๆนี้ เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมเมื่อเปรียบเทียบกับการเข้าซื้อขายตามสัญญาณแบบดั้งเดิม โดยปัจจุบันเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาประยุกต์ใช้กับงานต่างๆในชีวิตประจำวัน รวมถึงการลงทุนในตลาดหลักทรัพย์ด้วย ซึ่งการเรียนรู้ของเครื่องนี้สามารถนำมาใช้กับการลงทุนเชิงปริมาณเพื่อเพิ่มสมรรถนะของพอร์ตโฟลิโอสำหรับการลงทุนในตลาดการเงิน งานวิจัยนี้เสนอการใช้เอกซ์จีบูสต์สำหรับการคัดเลือกหลักทรัพย์แบบรายเดือนและรายไตรมาส ซึ่งแบบจำลองทั้งสองนี้ถูกพัฒนาบนชุดข้อมูลหลักทรัพย์ขนาดใหญ่และขนาดกลางในประเทศไทยโดยมีปัจจัยทั้งหมด 27 ปัจจัยแบ่งออกตามกลุ่มต่างๆได้ ดังนี้ ปัจจัยเชิงคุณค่า, ปัจจัยการเติบโตของกิจการ, ปัจจัยแนวโน้มของราคา, ปัจจัยสภาพคล่อง, ปัจจัยคุณภาพ, ปัจจัยเงินปันผล และปัจจัยด้านขนาด เพื่อใช้เป็นตัวแปรต้น สำหรับให้แบบจำลองเรียนรู้และจากผลการศึกษา พบว่า ปัจจัยเชิงเทคนิคเป็นปัจจัยที่มีความสำคัญสำหรับการทำนายการเคลื่อนไหวของราคาสินทรัพย์แบบรายเดือน ซึ่งแตกต่างกับการเคลื่อนไหวของราคาสินทรัพย์แบบรายไตรมาสที่ปัจจัยพื้นฐานจะมีความสำคัญมากกว่าปัจจัยเชิงเทคนิค นอกจากนี้ เมื่อจำลองการสร้างพอร์ตโฟลิโอการหมุนเวียนหลักทรัพย์แบบรายเดือนและรายไตรมาส พบว่า พอร์ตโฟลิโอแบบรายเดือนให้ค่าสถิติในเชิงพอร์ตโฟลิโอที่ดีกว่าซึ่งเป็นเพราะพอร์ตโฟลิโอดังกล่าวมีโอกาสในการคัดเลือกหลักทรัพย์ใหม่ๆเข้ามาในพอร์ตโฟลิโอได้มากกว่า อย่างไรก็ตาม ในด้านค่าสถิติของการซื้อขายกลับพบว่าพอร์ตโฟลิโอแบบรายไตรมาสกลับให้ค่าที่ดีกว่า เนื่องจากระยะเวลาการถือครองหลักทรัพย์ที่นานขึ้นทำให้มีค่าผลตอบแทนคาดหวังต่อการซื้อขายที่สูงขึ้น ทั้งนี้ พอร์ตโฟลิโอทั้งสองยังคงให้ระดับผลตอบแทนต่อความเสี่ยงที่สูงกว่าดัชนีอ้างอิงทั้งหมดประกอบด้วย ดัชนี SET TRI, ดัชนีที่ให้น้ำหนักการลงทุนแบบเท่าเทียม, และดัชนีผลตอบแทนแบบปัจจัยเดียว
การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำนายคะแนนคุณภาพชีวิตด้วยโมเดลแบบลำดับและการกลั่นความรู้, ธนสิทธิ์ ฤทธิ์ธนโสภณ
การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำนายคะแนนคุณภาพชีวิตด้วยโมเดลแบบลำดับและการกลั่นความรู้, ธนสิทธิ์ ฤทธิ์ธนโสภณ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ภายในเมืองใหญ่ความเป็นอยู่อาศัยที่ดีของผู้อยู่อาศัยเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุด ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมการออกแบบเมืองและการพัฒนาอย่างยั่งยืนจึงเป็นหัวข้อที่สำคัญอย่างมาก คุณภาพชีวิตถูกใช้เป็นดัชนีชี้วัดความมีประสิทธิภาพของปัจจัยด้านปริมาณและคุณภาพของผังเมืองสำหรับผู้อยู่อาศัยภายในเมือง อีกทั้งคุณภาพชีวิตของผู้เดินทางเท้าก็เป็นสิ่งที่สำคัญเช่นกัน แนวคิดด้านความสามารถในการเดินจะเป็นตัวประเมินและวิเคราะห์คุณภาพชีวิตในฉากการเดิน อย่างไรก็ตามการทำแบบสอบถามเป็นสิ่งที่มีค่าใช้จ่ายและเวลาที่ต้องใช้สูง รวมถึงข้อจำกัดต่างๆในการประเมินพื้นที่ เพื่อที่จะจัดการกับข้อจำกัดเหล่านี้ งานวิจัยนี้ได้นำเสนอวิธีการที่นำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในการช่วยประเมินวัดผลความสามารถในการเดิน โดยที่มีการเก็บข้อมูลผ่านแบบสอบถามด้วยอุปกรณ์ความจริงเสมือน (VR) อีกทั้งงานวิจัยนี้ได้นำเสนอวิธีการถอดข้อมูลและการฝึกสอนแบบจำลองด้วยโครงข่ายประสาทเทียม convolutional เชิงลึก (Deep convolutional neural networks : DCNNs) ซึ่งใช้ในการทำนายผลคะแนนคุณภาพชีวิต รวมถึงนำวิธีการกลั่นข้อมูลเพื่อช่วยในการลดขนาดและเวลาในการประมวลผลของแบบจำลองลงทำให้ประสิทธิภาพของแบบจำลองดียิ่งขึ้น จากตัวอย่างผลการทดลองพบว่าวิธีการที่ได้นำเสนอนั้นสามารถนำไปใช้งานได้จริงและสามารถใช้เป็นหนึ่งในวิธีการทางเลือกที่สามารถช่วยเหลือในงานด้านคุณภาพชีวิตได้
กลยุทธ์การประมูลวิชาเรียนด้วยทรัพยากรที่จำกัดโดยใช้อัลกอริทึมเชิงพันธุกรรม, ธนัชพร ศรีอาจ
กลยุทธ์การประมูลวิชาเรียนด้วยทรัพยากรที่จำกัดโดยใช้อัลกอริทึมเชิงพันธุกรรม, ธนัชพร ศรีอาจ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในระบบการประมูลหลักสูตร มีนักเรียนมากกว่าจำนวนที่นั่งที่เปิดรับสำหรับรายวิชาหนึ่งๆ ในการลงทะเบียนหลักสูตร นักเรียนจะต้องเสนอราคาโดยใช้โทเคนของที่มีอยู่ และระบบจะเติมที่นั่งว่างให้กับผู้ประมูลสูงสุด เนื่องจากนักเรียนมีโทเคนจำกัด พวกเขาจึงต้องจัดสรรโทเคนอย่างชาญฉลาด ในบทความนี้ เราใช้อัลกอริธึมเชิงพันธุกรรมเพื่อค้นหาวิธีที่ดีที่สุดในการจัดสรรโทเคน ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการลงทะเบียนให้สำเร็จสูงสุด ในการประมาณความน่าจะเป็น เราฝึกการถดถอยโลจิสติกในข้อมูลการลงทะเบียนหลักสูตร และแบบจำลองมีความแม่นยำ 78.39% ด้วยการใช้ชุดข้อมูลที่สังเคราะห์ขึ้น เราจะเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโทเคนที่แนะนำโดยอัลกอริทึมเชิงพันธุกรรมกับแนวทางอื่นๆ เช่น กลยุทธ์ต่างๆ และ solver ในโปรแกรม excel ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมเชิงพันธุกรรมมีแนวโน้มที่จะให้ชุดของโทเคนที่สร้างโอกาสลงทะเบียนเรียนสูงสุดให้กับนักเรียนเมื่อเปรียบเทียบกับกลยุทธ์อื่นๆ
โมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อทำนายความต้องการในการอัดประจุรถยนต์พลังงานไฟฟ้า, ปรัชญา อุดมปริฉัตร
โมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อทำนายความต้องการในการอัดประจุรถยนต์พลังงานไฟฟ้า, ปรัชญา อุดมปริฉัตร
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การควบคุมการอัดประจุรถยนต์พลังงานไฟฟ้าอัจฉริยะ (Smart Charging) เป็นวิธีการจัดกำหนดการอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าให้ได้อย่างเหมาะสม ทำให้สถานีอัดประจุสาธารณะทำกำไรได้มากขึ้น ผลกำไรดังกล่าวนี้มักมาจากการลดค่าใช้จ่ายของค่าความต้องการพลังงานไฟฟ้าสูงสุดโดยที่ยังคงสามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าได้ สถานีอัดประจุสาธารณะที่มีการใช้ Smart charging ส่วนใหญ่จะให้ผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าเป็นผู้กำหนดความต้องการของพวกเขาเอง อย่างไรก็ตามผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าอาจจะป้อนข้อมูลความต้องการที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง ส่งผลให้ผลกำไรของสถานีอัดประจุสาธารณะลดลงได้ ในงานวิจัยนี้ผู้ทำจิจัยได้ทำการนำเสนอ End-to-end framework ซึ่งมีเป้าหมายในการสร้างกำไรสูงสุดแก่สถานีอัดประจุสาธารณะโดยที่ยังคงตอบสนองกับความต้องการของผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้า โดย framework จะประกอบด้วยโมดูลหลักสองอย่าง ได้แก่ โมดูลการพยากรณ์ความต้องการของผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าอันได้แก่ระยะเวลาในการเชื่อมต่อและความต้องการพลังงานไฟฟ้า ที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต่างๆ เช่น XGBoost, Random Forest (RF), และ TabNet กับโมดูลการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดในการจัดกำหนดการอัดประจุของรถยนต์ไฟฟ้าที่มีพื้นฐานจากเทคนิค Model predictive control (MPC) ซึ่งโมดูลการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดนี้ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นโดยใช้ข้อมูลจากการป้อนกลับและพฤติกรรมของการดึงกระแสของรถยนต์ไฟฟ้าที่เรียกว่า Constant Current Constant Voltage (CC-CV) การทดลองได้ทำกับข้อมูลธุรกรรมการอัดประจุจริงจากกับสี่สถานีอัดประจุ จากผลการทดลองพบว่า framework นั้นสามารถทำให้สถานีอัดประจุได้รับกำไรที่มากขึ้น
การจำแนกพฤติกรรมการนอนหลับตามการจัดกลุ่มของคุณภาพการนอนหลับ, ปวรรัตน์ ขุมเงิน
การจำแนกพฤติกรรมการนอนหลับตามการจัดกลุ่มของคุณภาพการนอนหลับ, ปวรรัตน์ ขุมเงิน
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การนอนหลับเป็นกิจกรรมสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการดำรงชีวิต ซึ่งความสำคัญของการนอนหลับคือการฟื้นฟู ซ่อมแซมเซลล์ภายในร่างกายและเตรียมพร้อมพลังงานสำหรับการเริ่มต้นในวันถัดไป การนอนหลับที่ดีสามารถสื่อได้ถึงสุขภาพกายและสุขภาพจิตที่แข็งแรงโดยสามารถวัดได้จากคุณภาพการนอนหลับ การศึกษาทั่วไปจะนิยมใช้ข้อมูลทั้งหมดในการสอนแบบจำลองแต่ในการศึกษานี้เชื่อว่ารูปแบบการนอนหลับในแต่ละบุคคลจะมีความแตกต่างกัน ดังนั้นวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ขอเสนอการจำแนกพฤติกรรมการนอนหลับตามการจัดกลุ่มของคุณภาพการนอนหลับ ขั้นตอนแรกคือการจัดกลุ่มคนที่มีรูปแบบการนอนหลับที่คล้ายคลึงกันโดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักและอัลกอริทึมเคมีน ต่อมาใช้อัลกอริทึมการถดถอยโลจิสติกและการป่าแแบบสุ่มในการจำแนกพฤติกรรมการนอนหลับ หลังจากนั้นทดสอบประสิทธิภาพการวิเคราะห์ของแบบจำลองด้วยการตรวจสอบไขว้แบบดึงข้อมูลออกทีละตัว จากผลการทดลองพบว่าค่าความแม่นยำแบบจำลองของอัลกอริทึมการป่าแแบบสุ่มในทุกกลุ่มให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าแบบจำลองของการถดถอยโลจิสติกระหว่าง 2.1% ถึง 7.6%
การวิเคราะห์คุณลักษณะของเสียงเพื่อทำนายคะแนนแอตเทนชันในแบบประเมินโมคา, วิโรจน์ ตรีมงคลโชค
การวิเคราะห์คุณลักษณะของเสียงเพื่อทำนายคะแนนแอตเทนชันในแบบประเมินโมคา, วิโรจน์ ตรีมงคลโชค
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาเพื่อค้นหาคุณลักษณะทางเสียงที่มีความสำคัญในการประเมินคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันของแบบประเมินไทยโมคา โดยใช้ชุดข้อมูลเสียงที่บันทึกจากแอปพลิเคชันไทยโมคา โดยเลือกแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง (Digit Forward Span, DFS) และแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหลังไปหน้า (Digit Backward Span, DBS) ซึ่งเป็นแบบทดสอบการทำงานของสมองด้านแอตเทนชัน ผู้วิจัยพัฒนาโมเดลเพื่อสกัดคุณลักษณะเสียง และเปรียบเทียบหาชุดคุณลักษณะสำคัญทางเสียงที่ด้วยวิธีการกำจัดคุณลักษณะแบบเรียกซ้ำ (Recursive Feature Elimination, RFE) ซึ่งมีความแม่นยำในการจำแนกข้อมูลคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันของแบบประเมินไทยโมคาสูงที่สุด โดยจากการวิจัยนั้นผู้วิจัยได้รับชุดคุณลักษณะสำคัญทางเสียงที่ประกอบด้วย 3 คุณลักษณะ คือ ผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง ที่ตรวจสอบจากความเข้มของเสียง ผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง ที่ตรวจสอบจากคอนทัวร์ของระดับเสียง และผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหลังไปหน้า ที่ตรวจสอบจากคอนทัวร์ของระดับเสียง และชุดคุณลักษณะนี้มีความแม่นยำในการจำแนกข้อมูลคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันร้อยละ 72.0 ซึ่งมากกว่าการใช้คุณลักษณะทางเสียงทั้งหมดในการจำแนกข้อมูล
การจำแนกระดับความคิดในการฆ่าตัวตายจากข้อความทวิตเตอร์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง, พันธพร เบ็ญจไชยรัตน์
การจำแนกระดับความคิดในการฆ่าตัวตายจากข้อความทวิตเตอร์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง, พันธพร เบ็ญจไชยรัตน์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ความคิดฆ่าตัวตายเป็นหนึ่งในภาวะสุขภาพจิตที่สำคัญอย่างมากในสังคมไทย ในปัจจุบันคนที่มีความคิดฆ่าตัวตายได้มีการแสดงความรู้สึกออกมาผ่านสื่อสังคมออนไลน์ต่าง ๆ ในวิทยานิพนธ์นี้จึงได้มีแนวคิดในการนำเอาเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่อง มาใช้ในการจำแนกข้อความที่เป็นภาษาไทยบนเครือข่ายสังคมออนไลน์ทวิตเตอร์เพื่อตรวจหาระดับความคิดฆ่าตัวตายทั้ง 6 ระดับ ได้แก่ 1) อยากตาย, 2) คิดฆ่าตัวตายแต่ยังไม่มีรายละเอียดที่เจาะจง, 3) คิดฆ่าตัวตายโดยกล่าวถึงวิธีการ แต่ยังไม่มีแผนและยังไม่ส่อเจตนาที่จะลงมือ, 4) คิดฆ่าตัวตายโดยมีเจตนาที่จะลงมือ ยังไม่มีแผนที่เจาะจง, 5) คิดฆ่าตัวตายโดยมีแผนที่เจาะจงและมีเจตนาที่จะลงมือ และ 6) อื่น ๆ (ไม่ใช่ความคิดฆ่าตัวตาย) โดยใช้อัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็ม, เอสวีเอ็ม, แรนดอมฟอเรสต์ และ เอกซ์จีบูสต์ จากการประเมินผลพบว่าอัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็มมีประสิทธิภาพโดยรวมดีที่สุด โดยมีค่าความเที่ยงเป็น 93.68% ค่าเรียกคืนเป็น 94.25% ค่าเอฟวันเป็น 93.88% และค่าความแม่นเป็น 95.05% งานวิจัยนี้ได้พัฒนาเว็บแอปพลิเคชันเพื่อใช้ทำนายระดับความคิดฆ่าตัวตายจากข้อความของผู้ใช้ที่โต้ตอบกับเว็บแอปพลิเคชัน เพื่อเสนอแนวทางการช่วยเหลือตัวเองในเบื้องต้นหรือให้คำแนะนำได้อย่างเหมาะสมตามระดับความคิดฆ่าตัวตายนั้น ๆ ตลอดจนให้ความรู้เกี่ยวกับความคิดด้านลบและวิธีการจัดการความคิดลบอัตโนมัติของตนเอง และมีช่องทางการติดต่อโรงพยาบาลและเบอร์ฉุกเฉินให้แก่ผู้ที่มีความเสี่ยงในการฆ่าตัวตายสูง เพื่อให้ผู้ใช้เข้าถึงความช่วยเหลือได้ทันที
ระบบการนับยานพาหนะแยกตามประเภทสำหรับวีดิทัศน์จราจรหลายมุมมอง, วิชุกร คันธินทระ
ระบบการนับยานพาหนะแยกตามประเภทสำหรับวีดิทัศน์จราจรหลายมุมมอง, วิชุกร คันธินทระ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การบริหารจัดการการจราจรถือเป็นความท้าทายสำคัญสำหรับเมืองขนาดใหญ่ในปัจจุบัน ข้อมูลปริมาณความหนาแน่นของยานพาหนะจะมีส่วนช่วยในการวางแผนจัดการจราจร อาทิเช่น การวางแผนระยะเวลาในการเปิด-ปิดไฟจราจรให้เหมาะสมตามปริมาณความหนาแน่นของยานพาหนะ เป็นต้น ปัจจุบันเราใช้คนในการประเมินจำนวนยานพาหนะซึ่งเกิดความล่าช้า และผิดพลาด ทำให้ไม่เหมาะสมในนำข้อมูลไปใช้ในการบริหารจัดการจราจร งานวิจัยนี้นำเสนอระบบนับแยกประเภทยานพาหนะจากวีดิทัศน์บันทึกภาพของกล้องจราจร โดยระบบจะประกอบด้วย object detection และ object tracking จากการทดสอบจะพบว่า YOLOX ทำประสิทธิภาพได้ดีกว่า YOLOv3 มากถึง 26.80% สำหรับชุดข้อมูลภาพมุมข้าง และ 8.34% สำหรับกรณีมุมบน เนื่องจาก YOLOX มีการแยกส่วนของ head ออกเป็น box classification และ box regression ซึ่งมีส่วนช่วยเพิ่มความแม่นยำ และ ByteTrack มีความเหมาะสมในการใช้ในการติตามวัตถุ object tracking อันเนื่องจาก ByteTrack สามารถในการจัดการการบดบังได้ดีกว่า Centroid track โดย ByteTrack จะการทำนายพิกัดของวัตถุที่เกิดการสูญหายขณะถูกบดบังด้วยเทคนิค kalman filter ทำให้ระบบสามารถติดตามวัตถุได้ต่อเนื่องเมื่อการบดบังสิ้นสุดลง จากผลการวิจัยสรุปได้ว่า การทำงานกันระหว่าง YOLOX และ ByteTrack ประกอบกับการนับแบบมี ROI จะช่วยให้ระบบคัดแยกประเภทยานพาหนะ และนับยานพาหนะตามประเภทมีค่าความผิดพลาดที่ต่ำอยู่ที่ 16.67% สำหรับวีดิทัศน์มุมข้างและ 23.40% สำหรับวีดิทัศน์มุมบน โดยระบบที่นำเสนอนี้สามารถใช้ในการช่วยติดตามดูแลสภาพจราจรในระบบขนส่งอัจฉริยะได้
การพยากรณ์จำนวนผู้ป่วย Covid-19 ประเทศไทยโดยการใช้ข้อมูลจากหลายประเทศ, สิรธีร์ วรธรรมทองดี
การพยากรณ์จำนวนผู้ป่วย Covid-19 ประเทศไทยโดยการใช้ข้อมูลจากหลายประเทศ, สิรธีร์ วรธรรมทองดี
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
สถานการณ์โรคระบาดโควิด-19 ได้แพร่กระจายไปทั่วโลกตั้งแต่ปีพ.ศ.2562 การศึกษานี้ได้ทำการพยากรณ์ผู้ป่วยจากโรคโควิด-19ของประเทศไทย โดยใช้ข้อมูลตั้งแต่ วันที่ 22 มกราคม พ.ศ.2563 จนถึงวันที่ 31 ธันวาคม พ.ศ.2564 ซึ่งมีจำนวนข้อมูลอยู่ 710 วัน โดยข้อมูลสาธารณะจากมหาวิทยาลัยจอนส์ ฮอปคินส์ ผู้วิจัยได้ใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในการพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยในประเทศเพื่อเป็นหนึ่งในข้อมูลในการช่วยรัฐบาลออกนโยบายการจัดการทรัพยากรเพื่อรับมือกับโรคระบาด การศึกษานี้ได้ใช้วิธีการจัดกลุ่มเคมีน (K-Means) ในการจัดกลุ่มของประเทศที่มีรูปแบบของจำนวนผู้ป่วยจากโรคคล้ายกันกับประเทศไทย ผลจากการจัดกลุ่มมีประเทศที่อยู่ใน Cluster เดียวกันกับประเทศไทยทั้งหมด 8 ประเทศ ได้แก่ ญี่ปุ่น (Japan), มาเลเซีย (Malaysia), ฟิลิปปินส์ (Philippines) ,บังกลาเทศ (Bangladesh) ,คิวบา (Cuba) ,อิรัก (Iraq) ,เม็กซิโก (Mexico) และ เวียดนาม (Vietnam) อยู่ในกลุ่มเดียวกับประเทศไทย จากนั้นทำการจับคู่ระหว่างประเทศไทยและประเทศที่อยู่ในกลุ่มเดียวกัน ใช้โมเดลหน่วยความจำระยะสั้นยาว (Long Short-Term Memory) เพื่อพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยโควิด-19 ของประเทศไทย ผลจากโมเดลแสดงได้ว่าการใช้ข้อมูลคู่ประเทศไทยและบังกลาเทศ ญี่ปุ่น และเม็กซิโกมีค่าเฉลี่ยของร้อยละความผิดพลาดสัมบูรณ์ (Mean Absolute Percentage Error) น้อยที่สุดตามลำดับ เมื่อเทียบกับการใช้ข้อมูลแค่ประเทศไทยอย่างเดียว
การแบ่งส่วนตับและเนื้องอกในภาพสเปคซีทีของเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ สำหรับการวางแผนการรักษาด้วยการนำสารกัมมันตรังสีเข้าสู่ร่างกายเฉพาะจุดด้วยโครงข่ายประสาทเชิงลึก, สุกัญญา แซ่คู
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การบำบัดด้วยรังสีเฉพาะจุดเป็นวิธีการสลายลิ่มเลือดด้วยรังสีที่ใช้ในการรักษาเนื้องอกร้ายในตับ อัตราส่วนเนื้องอกต่อเนื้อตับเป็นพารามิเตอร์ที่สำคัญสำหรับการวางแผนการรักษาด้วยการนำสารกัมมันตรังสีเข้าสู่ร่างกายเฉพาะจุดด้วยอนุภาคเรซินไมโครสเฟียร์เคลือบสารกัมมันตรังสีอิตเทรียม-90 (90Y) เพื่อใช้ประเมินปริมาณสารกัมมันตรังสีอิตเทรียม-90 จากปริมาตรของเนื้อตับและเนื้องอกตับของคนไข้ด้วยสารเภสัชรังสีการปล่อยโฟตอนเดี่ยวเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ ในการศึกษานี้เสนอ Multi-Scale Attention U-Net (MA-Net) ที่รวมคุณสมบัติที่หลากหลายของรูปภาพที่มีการตัดเฉพาะส่วนช่องท้อง และใช้ฮิสโตแกรมจัดการรูปภาพสเปค-ซีที ที่มีการกระจายค่าแสงแบบปกติและผิดปกติ โดยใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า Noisy student และการเพิ่มความหลากหลายของภาพ งานวิจัยนี้นำเสนอโมเดลที่แยกระหว่างการแบ่งส่วนเนื้อตับจากภาพซีทีและการแบ่งส่วนเนื้องอกตับจากภาพสเปค-ซีที และโมเดลรวมการแบ่งส่วนเนื้อตับและเนื้องอกตับจากการฟิวชั่นภาพซีทีและภาพสเปค-ซีที ในงานวิจัยนี้ใช้ชุดข้อมูลสาธารณะ 3DIRCADb-01 ร่วมกับชุดข้อมูลภาพเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ ซีที สำหรับการแบ่งส่วนเนื้อตับและชุดข้อมูลภาพเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ สเปค-ซีที สำหรับเนื้องอกตับที่รวบรวมจากหน่วยเวชศาสตร์นิวเคลียร์โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์สภากาชาดไทย วิธีการที่นำเสนอโมเดลแยกการแบ่งเนื้อตับและเนื้องอกตับมีค่า Dice Similarity Coefficient (DSC) เท่ากับ 0.90, 0.66 และ Intersection over Union (IoU) เท่ากับ 0.84 และ 0.55 ตามลำดับ ซึ่งมีประสิทธิภาพการแบ่งส่วนที่แม่นยำกว่าโมเดลการเรียนรู้เดียวกันโดยใช้รูปภาพฟิวชั่นภาพ ซีที และสเปค-ซีที การแบ่งส่วนเนื้อตับและเนื้องอกตับ มีค่า DSC เท่ากับ 0.83, 0.62 และ IoU เท่ากับ 0.74 และ 0.51 ตามลำดับ การแบ่งส่วนที่แม่นยำจะทำให้การบำบัดด้วยรังสีเฉพาะจุดมีประสิทธิภาพที่ดี
Indoor And Outdoor Localization In An Unknown Environment With Window Detection For Unmanned Aerial Vehicles, Laphonchai Jirachuphun
Indoor And Outdoor Localization In An Unknown Environment With Window Detection For Unmanned Aerial Vehicles, Laphonchai Jirachuphun
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
In this thesis, we design and build a system for unmanned aerial vehicles (UAVs). We combine, adjust and improve existing open-source algorithms for localization tasks in an indoor and outdoor environment with window detection for transitioning between the two environments. For outdoor localization, we mainly use GPS, while for indoor localization, we use Extended Kalman Filter (EKF). However, for the transitioning area where the GPS is unreliable and the environment has too few structures for EKf, we use an opening such as a window or a door for localization with a stereo camera. We compare our technique with GPS only, …
Content And Community Based Hybrid Tag Recommendation, Umaporn Padungkiatwattana
Content And Community Based Hybrid Tag Recommendation, Umaporn Padungkiatwattana
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Personalized hashtag recommendations can provide relevant hashtags for a microblog. Despite performance improvement, three challenges remain unexplored. First, previous works construct user and hashtag representations based on relations from themselves. We argue that users and hashtags are influenced not only by their own relations (i.e., first-order relations) but also by the relations of a distant user/hashtag that is indirectly connected in multiple communities (i.e., high-order relations). Second, prior works perform personalization at the microblog level while ignoring the user aspects presented for each word in the microblog. Third, past studies capture correlations among hashtags in the same microblog by considering …
ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันโทรเวชกรรม, มนัสวี ศรีราช
ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันโทรเวชกรรม, มนัสวี ศรีราช
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงสำรวจเพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันโทรเวชกรรม ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันที่เป็นสื่อกลางในการสื่อสารเนื้อหาทางการแพทย์จากแพทย์สู่ผู้เข้ารับบริการทางการแพทย์ ที่สามารถลดข้อจำกัดด้านเวลา ด้านสถานที่ รวมถึงเพิ่มความปลอดภัยจากโรคระบาด โดยศึกษาว่าปัจจัยใดบ้างที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันโทรเวชกรรมของคนไทย ซึ่งเกิดในปี พ.ศ. 2508 ถึง 2552 หรือครอบคลุมเจเนอเรชันเอ็กซ์ วาย และแซดที่ไม่มีประสบการณ์เข้ารับบริการจากแพทย์ผ่านแอปพลิเคชันโทรเวชกรรมมาก่อน โดยใช้หน่วยตัวอย่างจำนวน 500 คน เครื่องมือที่ใช้ในการเก็บข้อมูลคือแบบสอบถามออนไลน์ สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล คือสถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ร้อยละ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และการวิเคราะห์สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงอันดับของสเปียร์แมน ผลการวิจัย พบว่า ปัจจัยที่ส่งผลเชิงบวกต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันโทรเวชกรรมมากที่สุดในภาพรวม ได้แก่ ปัจจัยอิทธิพลทางสังคม สำหรับผู้ตอบแบบสอบถามเจเนอเรชันเอ็กซ์ ได้แก่ ปัจจัยอิทธิพลทางสังคม สำหรับผู้ตอบแบบสอบถามเจเนอเรชันวาย ได้แก่ ปัจจัยลักษณะนิสัย และสำหรับเจเนอเรชันแซด ได้แก่ ปัจจัยความคาดหวังในชื่อเสียง ผู้วิจัยมีความคาดหวังว่าผลการวิเคราะห์จากงานวิจัยชิ้นนี้จะเป็นประโยชน์ต่อสถาบันหรือผู้พัฒนาที่เกี่ยวข้อง โดยนำผลลัพธ์การวิจัยไปใช้เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันโทรเวชกรรมให้มีการบริการที่สอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้ได้ในอนาคต
Nft-Based Authentic Product Verification And Trading Platform, Natchapol Thongruang
Nft-Based Authentic Product Verification And Trading Platform, Natchapol Thongruang
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Counterfeit product has been a major problem to the economy for a while. The effect seems to be larger when it comes to the luxury product segment. When the consumers were unsure if the product that they are buying is genuine or not and its cost is very high, then the severity will become even greater. Among the countless number of attempts to fix this solution, utilizing blockchain technology is one of the most popular approaches for present days. In anti-counterfeit domain, associating an NFT token to a physical product is the most common approach. It allows us to unlock …
Investigate The Possibility Of Using Smart Contracts And Digital Signatures To Create A Legally Binding Contract, And To Create A Prototype Opensource Web Application As A Proof Of Concept, Yosnai Chanatrutipan
Investigate The Possibility Of Using Smart Contracts And Digital Signatures To Create A Legally Binding Contract, And To Create A Prototype Opensource Web Application As A Proof Of Concept, Yosnai Chanatrutipan
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
We investigated the possibility of using blockchain to create a legally binding contract. According to our study, blockchain can be used to authenticate the identities of the involved parties, to provide a cryptographically generated electronic signature used to sign a contract, and to automate and enforce the term of an agreement. The authentication and the signing are done using a blockchain-based self-sovereign identity framework called a decentralized identity and verifiable credentials. The term can be enforced by using a smart contract, a program that runs on the blockchain. Some contracts terms are too complex to be translated into a smart …
Estimating Stock Price Based On Information From Financial Statement Using Machine Learning Approach, Thitikun Kunathananon
Estimating Stock Price Based On Information From Financial Statement Using Machine Learning Approach, Thitikun Kunathananon
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This study introduces a new tool for stock market investors and institutions constructed from Long Short-Term Memory (LSTM) for predicting stock prices. By effectively analyzing financial statements and stock market data, LSTM provides a fast, unbiased, low-cost solution for stock price prediction, intending to increase profits for investors and reduce losses. The study results indicate that LSTM can maintain effectively captures complex relationships in the data and predicts stock prices. This research highlights the potential of LSTM as a valuable and innovative tool for investors and institutions in the stock market.
Combining Technical Analysis And Deep Learning Models For Stock Market Trading, Phurinut Pholsri
Combining Technical Analysis And Deep Learning Models For Stock Market Trading, Phurinut Pholsri
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The issuance of stocks constitutes a means by which ownership in a company is represented, and its distribution may vary depending on whether the company is limited or public. The stock market offers the potential for high returns, thereby serving as an attractive avenue for investment. Against this backdrop, the objective of this study is to develop a predictive model for stock prices that can facilitate profitable trading outcomes. To achieve this aim, the study focuses on intraday and hourly trading and utilizes a hybrid model that integrates Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) architectures, along …
Real-Time Object Detection For Screening Cannabis Seed Gender, Prachya Boonsri
Real-Time Object Detection For Screening Cannabis Seed Gender, Prachya Boonsri
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Perception and understanding of cannabis are more expansive than they formerly were. Almost all growers are primarily interested in getting harvests of big flower buds from cannabis female plants since THC, CBD and other cannabinoids are found in female flowers and valuable for medical and industrial market segments. Selecting only female seeds to cultivate is thus an important step to produce THC, CBD profitably. Unfortunately, outdoor cultivation in Thailand traditionally grows regular cannabis seeds that grow up of mixed male and female plants. The male plants will be later spot and eliminated during the pre-flowering stage. This incurs the higher …