The project "30 Days Harvest" is inspired by the significant role agriculture plays in human society, particularly in providing food for consumption. However, farmers often face numerous challenges arising from environmental issues. The developers chose to highlight these problems through the creation of 30 Days Harvest, aiming to raise awareness among players about the impacts that farmers must endure, while still ensuring the game is enjoyable. The game also offers players the opportunity to think critically and devise strategies to deal with various challenges on their own. When the game starts, players take on the role of a farmer who must manage their farm to harvest the highest yield possible. The produce can be used to prepare meals or sold to customers within a limited timeframe. The goal of the game focuses on maximizing profits, which requires careful planning and analysis to overcome environmental obstacles. Additionally, players must ensure that their agricultural production is sufficient for food preparation. Along the way, they will also learn about the environmental impacts affecting agriculture.
การทำความเข้าใจหลักเศรษฐศาสตร์พื้นฐาน ได้แก่ อุปสงค์ (Demand) อุปทาน (Supply) และกลยุทธ์การตั้งราคา มีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากในยุคปัจจุบันเป็นยุคที่วัยรุ่นเริ่มหันมาสนใจการทำธุรกิจส่วนตัวมากขึ้น รวมถึงการที่เทคโนโลยีมีความก้าวหน้ามากขึ้น ส่งผลให้ผู้คนสามารถเข้าถึงสินค้าในหลากหลายรูปแบบมากขึ้น ดังนั้นแล้วการเรียนรู้หลักเศรษฐศาสตร์พื้นฐาน จะมีผลต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ ทำให้สามารถวางแผนธุรกิจได้อย่างรอบคอบ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงยังส่งผลต่อการวางแผนทางการเงินในชีวิตประจำวัน ทำให้สามารถวิเคราะห์ถึงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของตลาด แต่การเรียนรู้ผ่านการอ่านหนังสือเป็นสิ่งที่ผู้คนให้ความสนใจน้อยลง ทางผู้พัฒนาจึงได้หยิบยกประเด็นความรู้นี้มานำเสนอผ่านรูปแบบเกม เพื่อให้กลุ่มวัยรุ่นสามารถเข้าถึงการเล่นเกมได้ง่ายกว่าการอ่านหนังสือ โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างเสริมความรู้เกี่ยวกับหลักเศรษฐศาสตร์ที่ได้กล่าวไปข้างต้น พร้อมทั้งสร้างความเพลิดเพลินในเวลาเดียวกัน โดยภายในเกมผู้เล่นจะได้รับบทเป็นเกษตรกรที่ต้องบริหารฟาร์ม เพื่อนำผลผลิตที่เก็บเกี่ยวได้จากฟาร์มไปขาย เพื่อนำเงินไปชำระหนี้ในแต่ละเดือน ในส่วนของฟาร์มผู้เล่นจะได้เพลิดเพลินไปกับความวุ่นวายกับการตอบสนองความต้องการของพืชที่จะคอยเรียกร้องอยู่ตลอดเวลา เมื่อผลผลิตสามารถเก็บเกี่ยวได้ ผู้เล่นจะต้องนำผลผลิตไปขายในตลาด พร้อมทั้งตัดสินใจเลือกปริมาณ และราคาขาย ซึ่งจะส่งผลต่อปริมาณกำไรที่จะได้รับเพื่อให้ได้กำไรสูงสุด ผู้เล่นจะได้เรียนรู้หลักเศรษฐศาสตร์ผ่านผลตอบรับต่างๆ ได้แก่ ปริมาณผลผลิตที่ขายได้ ผลตอบรับจากผู้บริโภค รวมไปถึงคะแนนความพึงพอใจที่ผู้บริโภคโหวตให้ร้านค้า ซึ่งได้รับจากการสรุปผลการขาย รวมถึงคำแนะนำต่างๆ ที่เกมมอบให้ตามสถานการณ์ของตลาดที่เปลี่ยนไป ผู้เล่นจะต้องอาศัยข้อมูลในเกม ประกอบกับการวางแผน และการตัดสินใจที่รอบคอบเพื่อให้สามารถทำยอดรายได้ให้บรรลุตามเป้าหมายหนี้ในแต่ละเดือน ตัวเกมเกษตรกิจจะถูกสร้างขึ้นมาในรูปแบบผู้เล่นคนเดียว (Single player) และทำงานบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล (Personal Computer) ในระบบปฏิบัติการวินโดวส์ (Windows)
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This research presents the development of an AI-powered system designed to automate the identification and quantification of dental surgical instruments. By leveraging deep learning-based object detection, the system ensures the completeness of instrument sets post-procedure. The system's ability to process multiple images simultaneously streamlines the inventory process, reducing manual effort and potential errors. The extracted data on instrument quantity and type can be seamlessly integrated into a database for various downstream applications.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Stirling engine is the external heated engine that heat is sup-plied externally to the heater part of the engine. Thus, Stirling cycle engine can be employed with various sources of renewable energy such as biomass, biofuel, solar energy, geothermal energy, recovery heat, and waste. The integration of gasifier, burner, and heat engine as a power system offers more fuel choices of each local area with potential resources resulting independent from shortage and cost fluctuation of fossil fuel. This research aims to investigate the integration of the Stirling engine with a wood pellet gasifier for electric power generation. Biomass can be controlled to have continuously combustion with ultra-low toxic emission. Stirling engine, therefore, is a promising alternative in small-scale-electricity production. Even though many biomass-powered Stirling engines were successfully constructed and marketed but these engines and the use of biomass resources as fuel for power generation are quite new concepts in some developing countries. Especially, the capital cost of this engine is high and unaffordable for installation compared to other power systems. Therefore, this research aims to the study attractive and feasibility of the compact Stirling engine with green energy.
วิทยาลัยอุตสาหกรรมการบินนานาชาติ
The capture of a target spacecraft by a chaser is an on-orbit docking operation that requires an accurate, reliable, and robust object recognition algorithm. Vision-based guided spacecraft relative motion during close-proximity maneuvers has been consecutively applied using dynamic modeling as a spacecraft on-orbit service system. This research constructs a vision-based pose estimation model that performs image processing via a deep convolutional neural network. The pose estimation model was constructed by repurposing a modified pretrained GoogLeNet model with the available Unreal Engine 4 rendered dataset of the Soyuz spacecraft. In the implementation, the convolutional neural network learns from the data samples to create correlations between the images and the spacecraft’s six degrees-of-freedom parameters. The experiment has compared an exponential-based loss function and a weighted Euclidean-based loss function. Using the weighted Euclidean-based loss function, the implemented pose estimation model achieved moderately high performance with a position accuracy of 92.53 percent and an error of 1.2 m. The in-attitude prediction accuracy can reach 87.93 percent, and the errors in the three Euler angles do not exceed 7.6 degrees. This research can contribute to spacecraft detection and tracking problems. Although the finished vision-based model is specific to the environment of synthetic dataset, the model could be trained further to address actual docking operations in the future.