-
ในปัจจุบันยังมีการใช้สารเคมีเป็นจำนวนมากในการควบคุมและจัดการกับโรคพืช เนื่องจากประสิทธิภาพในการควบคุมโรคพืชโดยชีววิธียังไม่สามารถเทียบเคียงสารเคมีได้ หากแต่การใช้สารเคมีก็มีผลกระทบทั้งต่อสิ่งแวดล้อม ต่อตัวเกษตรกร และผู้บริโภค การได้มาซึ่งจุลินทรีย์ปฏิปักษ์ที่มีประสิทธิภาพในการควบคุมโรคพืชจึงเป็นการส่งเสริมการควบคุมโรคพืชโดยชีววิธี อีกทั้งประเทศไทยเป็นประเทศที่มีความหลากหลายทางชีวภาพเป็นอย่างมาก เป็นแหล่งอาศัยของจุลินทรีย์มากมาย คณะผู้จัดทำจึงมีวัตถุประสงค์ที่จะแยกเชื้อจุลินทรีย์จากธรรมชาติและนำมาคัดเลือกเชื้อจุลินทรีย์ที่มีฤทธิ์ปฏิปักษ์ต่อเชื้อสาเหตุโรค 3 ชนิดที่สนใจ ได้แก่ เชื้อราสาเหตุโรครากเน่าโคนเน่าของทุเรียน เชื้อราสาเหตุสาเหตุโรคใบจุดสีน้ำตาลของข้าว และเชื้อแบคทีเรียสาเหตุโรคแคงเกอร์ของพืชตระกูลส้ม
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.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Coffee is a critical agricultural commodity to be used to produce a premium beverage to serve people worldwide. Coffee microbiome turned to be an essential tool to improve the bean quality through the natural fermentation. Therefore, understanding the microbial diversities could create the final product's better quality. This study investigated the natural microbial consortium during the wet process fermentation of coffee onsite in Thailand to characterize the microorganisms involved in correlation toward the biochemical characteristics and metabolic attributes. Roasting is another important step in developing the complex flavor/ aroma that make coffee to be enjoyable. During the roasting process, the beans undergo many complex and alternatively change in the physicochemical properties from the gained substances in the fermentation process. The changing in the formation of the substances responsible for the sensory qualities, physicochemical/ aroma attributes as well as the health benefits of the final product. Using the starter culture could also develop the distinguished characteristics of coffee (Research collaboration with Van Hart company)
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
-