The research on improving the strength of solid electrolytes aims to enhance the properties of solid electrolyte materials produced from cement and additives that help develop the cement structure to generate electricity. The main components include sodium chloride (NaCl) and graphite, which contribute to the material’s ability to generate a weak electrical current. The objective is to develop an electricity-generating flooring material. This study involves preparing a mixture of cement, water, sodium chloride (NaCl), and graphite to enhance the material’s electrical conductivity. It is highly anticipated that this research will lead to the development of concrete flooring capable of generating electricity and can be further expanded for future applications.
ในปัจจุบัน ความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้าเพิ่มขึ้นนอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้เกิดการพัฒนาเทคโนโลยีและนวัตกรรมใหม่ ๆ เพื่อเพิ่มแหล่งพลังงานทางเลือกที่มีความยั่งยืนและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม หนึ่งในแนวทางที่ได้รับความสนใจ คือการพัฒนาวัสดุที่สามารถผลิตและกักเก็บพลังงานไฟฟ้าได้ในตัวเอง ซึ่งสามารถนำไปใช้ในโครงสร้างพื้นฐานต่าง ๆเช่น พื้นทางเดิน อาคาร หรือพื้นที่สาธารณะ ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงมีเป้าหมายเพื่อพัฒนาและปรับปรุงคุณสมบัติของเซลล์อิเล็กโทรไลต์ชนิดแข็งที่มีโครงสร้างพื้นฐานจากซีเมนต์ โดยมุ่งเน้นการเพิ่มความแข็งแรงของวัสดุควบคู่ไปกับการรักษาคุณสมบัติการนำไฟฟ้า เพื่อให้สามารถนำไปใช้งานเป็นวัสดุปูพื้นที่สามารถผลิตกระแสไฟฟ้าได้ งานวิจัยนี้คาดหวังว่าจะเป็นแนวทางสำคัญในการ พัฒนาวัสดุก่อสร้างสามารถต่อยอดไปสู่การประยุกต์ใช้ในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Jaundice, a common condition in infants that results from high bilirubin levels in the blood, often requires early diagnosis and monitoring to prevent severe complications, especially in newborns. Traditional diagnostic methods can be time-consuming and subject to human error. This study proposes an approach for real-time jaundice detection using advanced image processing techniques and machine learning algorithms. By analyzing images captured in RGB color spaces, pixel values are extracted and processed through Otsu’s thresholding and morphological operations to detect color patterns indicative of jaundice. A classifier model is then trained to distinguish between normal and jaundiced conditions, offering an automated, accurate, and efficient diagnostic tool. The system’s potential to operate in real-time makes it particularly suited for clinical settings, providing healthcare professionals with timely insights to improve patient outcomes. The proposed method represents a significant innovation in healthcare, combining artificial intelligence and medical imaging to enhance the early detection and management of jaundice, reducing reliance on manual interventions and improving overall healthcare delivery.
คณะบริหารธุรกิจ
The goal of the processed pineapple study is to reduce the number of pineapples wasted as a result of climate change and to determine the best way for processing different pineapple species. The drying method, also known as dehydration, is chosen for processing because it is appropriate for the variety's features and will provide the maximum benefit while reducing waste, resulting in the most value for the product. This study was carried out to develop the processing of new kinds, use various processing principles to adapt to this pineapple variety, raise the value of agricultural goods, significantly reduce waste, and provide marketing potential in the future.
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.