Nowadays, consumers may have experienced situations where they don't know which product to use based on their skin problems, the product they use doesn't give the desired results, the product is not worth the price, allergic to certain chemicals in the product ,or use multiple products and have ingredients that should not be used together leading to irritation. For this reason, we develop an application to analyze skin care product ingredients to solve such problems. This allows consumers to correctly understand information about the ingredients in products and know which products they should use according to their skin problems without having to rely on chemical knowledge and get products that are the best value for money. The project has integrated software knowledge to develop an application for analyzing skin care product ingredients. To find and recommend suitable skin care products to consumers. The information on various important ingredients has been collected from reliable articles and research.
ในยุคที่ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ง่าย ผู้บริโภคมักสับสนกับผลิตภัณฑ์ดูแลผิวมากมายบนท้องตลาด ผู้บริโภคอาจเคยประสบเหตุการณ์ที่ไม่รู้ว่าจะเลือกผลิตภัณฑ์ใดตามปัญหาผิว, ผลิตภัณฑ์ที่ใช้นั้นไม่ให้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ, ผลิตภัณฑ์นั้นไม่คุ้มค่ากับราคา, แพ้สารเคมีบางชนิดในผลิตภัณฑ์ หรือใช้ผลิตภัณฑ์หลายชิ้นแล้วมีส่วนผสมที่ไม่ควรใช้ร่วมกันนำไปสู่การระคายเคือง ด้วยเหตุนี้ คณะผู้จัดทำจึงพัฒนาแอปพลิเคชันวิเคราะห์ส่วนผสมของผลิตภัณฑ์ดูแลผิว เพื่อช่วยให้ผู้บริโภคเข้าใจข้อมูลส่วนผสมในผลิตภัณฑ์ได้อย่างถูกต้องและรู้ว่าควรใช้ผลิตภัณฑ์ใดตามปัญหาผิวโดยไม่ต้องอาศัยความรู้ด้านเคมี โดยแอปพลิเคชันแสดงรายละเอียดส่วนผสมทั้งหมดในผลิตภัณฑ์ พร้อมทั้งอธิบายหน้าที่ ประสิทธิภาพและความปลอดภัยเพียงแค่ถ่ายรูปส่วนผสมของผลิตภัณฑ์นั้น ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจเลือกซื้อผลิตภัณฑ์ที่เหมาะกับสภาพผิวและความต้องการ มีการแสดงผลิตภัณฑ์ที่ให้ผลลัพธ์คล้ายกันแต่คุ้มค่ากว่า โดยพิจารณาจากส่วนผสมหลักและกลไกการออกฤทธิ์ ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ใด ๆ ได้ง่ายขึ้น สามารถพิมพ์ปัญหาผิว เช่น ฝ้า, สิว, ผิวคล้ำ เพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ช่วยแก้ปัญหาผิวได้ ช่วยให้ผู้บริโภคที่ไม่รู้จักผลิตภัณฑ์ใด ๆ ในท้องตลาดเลยก็สามารถเลือกซื้อผลิตภัณฑ์ด้วยตนเองได้ นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันที่ให้ผู้ใช้เพิ่มผลิตภัณฑ์ที่ใช้เป็นประจำลงไปเพื่อตรวจสอบว่ามีส่วนผสมจากผลิตภัณฑ์ใดที่ไม่ควรใช้ร่วมกันหรือไม่ เพื่อช่วยให้ผู้บริโภคหลีกเลี่ยงสาเหตุของการระคายเคืองได้
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to study and compare the performance of predicting the air quality index (AQI) using five ensemble machine learning methods: random forest, XGBoost, CatBoost, stacking ensemble of random forest and XGBoost, and stacking ensemble of random forest, SVR, and MLP. The study uses a dataset from the Central Pollution Control Board of India (CPCB), which includes fifteen pollutants and nine meteorological variables collected between January, 2021 and December, 2023. In this study, there were 1,024,920 records. The performance is measured using three methods: root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination. The study found that the random forest and XGBoost stacking ensemble had the best performance measures among the three methods, with the minimum RMSE of 0.1040, the minimum MAE of 0.0675, and the maximum of 0.8128. SHAP-based model interpretation method for five machine learning methods. All methods reached the same conclusion: the two variables that most significantly impacted the global prediction were PM2.5 and PM10, respectively.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This research investigates the traditional knowledge, biological characteristics, and bioactive compounds of Melaleuca cajuputi Powell, with a focus on its conservation and sustainable utilization. The study encompasses its applications in agriculture, healthcare, and bioenergy.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project aims to design and develop an electric tuk-tuk by converting the traditional combustion engine system to an electric system, supporting the reduction of air pollution and promoting sustainable automotive technology. The electric tuk-tuk is designed using a BLDC electric motor and a control system specifically adapted for the unique driving style of three-wheeled vehicles in Thailand. The study considers suitable energy systems and includes interviews with traditional tuk-tuk drivers to ensure the vehicle meets everyday usability needs. The findings suggest that adopting electric tuk-tuks not only reduces emissions and PM2.5 particulate matter but also enhances an eco-friendly image for Thailand’s tourism sector while supporting domestic innovation and economic growth.