With the development of space technology, wide-field sky surveys using telescopes have expanded the range of new data available for time-domain astronomical research. Traditional data analysis methods can no longer respond quickly and accurately enough to the growing volume of data. Thus, classifying time-series data, such as light curves, has become a significant challenge in the era of big data. In modern times, analyzing light curves has become essential for using machine learning techniques to handle and filter through massive amounts of data. Machine learning algorithms can be divided into two categories: shallow learning and deep learning. Numerous researchers have proposed and developed a variety of algorithms for light curve classification. In this study, we experimented with Support Vector Machine (SVM) and XGBoost, which are shallow machine learning algorithms, as well as 1D-CNN and Long Short-Term Memory (LSTM), which are deep learning algorithms, which are branches of deep machine learning, to classify variable stars. The training and testing data used in this study were from the Optical Gravitational Lensing Experiment-III (OGLE-III), consisting of variable star data from the Large Magellanic Cloud (LMC), categorized into five main classes: Classical Cepheids, δ Scutis, eclipsing binaries, RR Lyrae stars, and Long-period variables. The results demonstrate the performance analysis of each machine learning algorithm type applied to light curve data, while also highlighting the accuracy and statistical metrics of the algorithms used in the experiments.
ในงานนี้เราได้เสนอการใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำการแบ่งอัลกอริทึมได้เป็น 2 ประเภท คือ แบบตื้นและแบบลึกมาทดสอบประสิทธิภาพโดยแบบตื้นมีมีอัลกอริทึม Support Vector Machine (SVM) และ XGBoost แบบลึกมีอัลกอริทึม 1D-CNN และ Long Short-Term Memory (LSTM) เราพิจารณาข้อมูลการสังเกตที่ได้จากฐานข้อมูล Optical Gravitational Lensing Experiment-III (OGLE-III) ที่เป็นดาวแปรแสงในพื้นที่ Large Magellanic Cloud (LMC) ด้วยกล้องโทรทรรศน์ขนาด 1.3-m Warsaw ที่ติดตั้งที่หอดูดาวลาสคัมปานัส ประเทศชิลี ข้อมูลนี้ประกอบด้วยการสังเกตดาวแปรแสงมากกว่าหนึ่งแสนครั้งโดยพิจารณาจากกราฟแสง และใช้ข้อมูลสถิติต่างๆ เช่น Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUG, mPa, mcc และ kappa ซึ่งงานวิจัยนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อที่จะทดสอบประสิทธิภาพในการจำแนกประเภทของดาวแปรแสงโดยใช้ข้อมูลการวิเคราะห์ light curve ด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องทั้งสองประเภท เพื่อให้เห็นถึงความเข้าใจในลักษณะและพฤติกรรมของดาวแปรแสง ซึ่งใช้ในประโยชน์ต่างๆ เช่น ความรู้ในด้านดาราศาสตร์ฟิสิกส์หรือการค้นพบดาวเคราะห์ดวงใหม่ๆ และการป้องกันภัยจากดาวแปรแสงมีอาจจะมีผลกระทบต่อโลก อีกทั้งในเรื่องการประหยัดเวลาและทรัพยากรในการที่จะจำแนกประเภทดาวแปรแสงอย่างมีระบบและมีประสิทธิภาพ
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This app encourages users to clean by turning it into a fun game. Users can choose cleaning tasks, track dust levels, and earn reward points, making the cleaning process more engaging and enjoyable.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Major medical and veterinary pests including the mosquitoes, houseflies and cockroaches pose health problems for humans and mammals and create more visual obstruction. Therefore, this research discovered a formula of essential oils and active ingredients from herbal plants that are highly effective in controlling and eliminating these insects compared to chemical insecticides, are safe for non-target organisms living in the environment, and are stable and maintain the active properties of the compounds. These formulas can be developed into environmentally friendly natural products to replace or reduce the use of chemical insecticides.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This research gives a comprehensive overview of the use of antibiotics in livestock production, highlighting both the benefits and the risks associated with their use. The benefits, such as improving immunity, digestion, and reducing infections, are contrasted with the growing concern over antibiotic residues and the development of drug resistance. The shift towards alternatives like probiotics is explored as a sustainable solution, with a specific focus on lactic acid bacteria (LAB) found in the digestive systems of livestock. Thailand’s regulations, which control antibiotic use in animal feed, are also discussed, setting the stage for the study on LAB as a potential replacement for imported probiotics. 1. Use of Antibiotics in Livestock: Antibiotics have been used to promote growth, improve digestion, and prevent infections in livestock. However, the improper use of antibiotics can lead to residues in animal products and the development of drug-resistant bacteria. 2. Global Trends in Antibiotic Use: Many countries, like the European Union and Japan, have banned antibiotics as growth promoters, while others, like China and the U.S., are planning similar bans. 3. Thailand's Approach: Thailand has implemented a regulation since September 2020 to control the use of antibiotics in animal feed, requiring control at both feed mills and farms that mix their own feed. 4. Probiotics as an Alternative: Probiotics, particularly lactic acid bacteria (LAB), are being studied as an alternative to antibiotics. LAB are naturally found in the digestive tracts of livestock and are considered beneficial for maintaining gut health and replacing the need for antibiotics. The study examines the potential of LAB from Thai livestock (broilers, pigs, and cattle) as a sustainable alternative to imported probiotics, aiming to overcome issues like low survival rates of foreign probiotics in practice.