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
The Thai Sign Language Generation System aims to create a comprehensive 3D modeling and animation platform that translates Thai sentences into dynamic and accurate representations of Thai Sign Language (TSL) gestures. This project enhances communication for the Thai deaf community by leveraging a landmark-based approach using a Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) and a Large Language Model (LLM) for sign language generation. The system first trains a VQVAE encoder using landmark data extracted from sign videos, allowing it to learn compact latent representations of TSL gestures. These encoded representations are then used to generate additional landmark-based sign sequences, effectively expanding the training dataset using the BigSign ThaiPBS dataset. Once the dataset is augmented, an LLM is trained to output accurate landmark sequences from Thai text inputs, which are then used to animate a 3D model in Blender, ensuring fluid and natural TSL gestures. The project is implemented using Python, incorporating MediaPipe for landmark extraction, OpenCV for real-time image processing, and Blender’s Python API for 3D animation. By integrating AI, VQVAE-based encoding, and LLM-driven landmark generation, this system aspires to bridge the communication gap between written Thai text and expressive TSL gestures, providing the Thai deaf community with an interactive, real-time sign language animation platform.
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
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The project focuses on designing and creating Art Toy Mascots that reflect the identities of the 12 departments in the Faculty of Agricultural Technology. It combines the concepts of art and agricultural technology to promote better understanding and easy recognition of each department. The project utilizes creative design and artistic toy production techniques.