The Herby gel are products developed to relieve stress and headaches, which often result from heavy work, a fast-paced lifestyle, or hot and humid weather. The patches are made from natural ingredients such as peppermint, neem leaves, gotu kola, aloe vera, and other herbs that effectively alleviate these symptoms. Free from alcohol, this product is safe to use and provides a cooling, soothing, and refreshing effect on the skin. It is easy to use, convenient to carry, and suitable for use in any situation, making it a practical solution for everyday discomfort.
ที่มา จากการศึกษาคุณสมบัติของสมุนไพรไทยที่มีประโยชน์ในการบรรเทาอาการต่างๆ โดยเฉพาะในเรื่องของการลดความร้อนและการบรรเทาอาการปวดหัว สมุนไพรบางชนิด เช่น ตะไคร้, มะกรูด, และใบสะระแหน่ มีคุณสมบัติในการเย็นและลดอาการปวดได้ดี ซึ่งได้ถูกนำมาใช้ในการพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์ที่สะดวกและใช้งานง่ายในรูปแบบของแผ่นเจลแปะหน้าผาก ที่สามารถแปะบนหน้าผากเพื่อช่วยลดอาการไม่สบายต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัย ความสำคัญ การตอบโจทย์ความต้องการของผู้บริโภคในยุคปัจจุบันที่ต้องการความสะดวกสบายและปลอดภัยในการบรรเทาอาการต่างๆ โดยไม่ต้องพึ่งพายาหรือวิธีการรักษาที่ซับซ้อน แผ่นเจลแปะหน้าผากที่ใช้สมุนไพรจากธรรมชาติช่วยให้ผู้ใช้สามารถบรรเทาอาการปวดหัวหรือไข้ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ อีกทั้งยังลดความเสี่ยงจากผลข้างเคียงที่อาจเกิดจากการใช้สารเคมีหรือยาที่มีสารเสพติด
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This research focuses on the development of a 3D-printed spectrophotometer. The device was designed using AutoCAD, ensuring durability, low cost, and portability. It is intended for measuring the amount of formaldehyde in fresh seafood.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
-
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This research presents a deep learning method for generating automatic captions from the segmentation of car part damage. It analyzes car images using a Unified Framework to accurately and quickly identify and describe the damage. The development is based on the research "GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding," which has been adapted for car image analysis. The improvement aims to make the model generate precise descriptions for different areas of the car, from damaged parts to identifying various components. The researchers focuses on developing deep learning techniques for automatic caption generation and damage segmentation in car damage analysis. The aim is to enable precise identification and description of damages on vehicles, there by increasing speed and reducing the work load of experts in damage assessment. Traditionally, damage assessment relies solely on expert evaluations, which are costly and time-consuming. To address this issue, we propose utilizing data generation for training, automatic caption creation, and damage segmentation using an integrated framework. The researchers created a new dataset from CarDD, which is specifically designed for cardamage detection. This dataset includes labeled damages on vehicles, and the researchers have used it to feed into models for segmenting car parts and accurately labeling each part and damage category. Preliminary results from the model demonstrate its capability in automatic caption generation and damage segmentation for car damage analysis to be satisfactory. With these results, the model serves as an essential foundation for future development. This advancement aims not only to enhance performance in damage segmentation and caption generation but also to improve the model’s adaptability to a diversity of damages occurring on various surfaces and parts of vehicles. This will allow the system to be applied more broadly to different vehicle types and conditions of damage inthe future