JALA is a brand that established a business around jasmine rice wax scented candles with the aim of addressing the stress people face in everyday life. The brand utilizes "Aromatherapy" to help relax the mind and alleviate stress. The scented candles made from jasmine rice wax are an innovative product, distinguished by their clean burn, safety for users and the environment, and high vitamin E content that nourishes the skin. They also retain a unique fragrance that provides true relaxation. JALA aims to offer products that blend traditional Thai elements with modern design, making their scented candles not only therapeutic but also a reflection of Thai culture and modern identity. The brand caters to health-conscious and environmentally aware consumers.
ผู้คนในยุคปัจจุบันเจอกับสภาวะที่กดดันจากการเรียน การทํางาน ซึ่งทําให้เกิดการเหนื่อยล้าในแต่ละวัน จนเกิดเป็นความเครียดสะสม ทางแบรนด์ได้เล็งเห็นถึงปัญหานี้ จึงหยิบยกการบําบัดความเครียดด้วยกลิ่น ซึ่งเป็นศาสตร์ของ “สุคนธบําบัด” หรือที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายในชื่อ อโรมาเธอราพี (Aromatherapy) ซึ่งเป็นการบําบัดจากความรู้สึกของการรับกลิ่น การได้รับกลิ่นที่ผ่อนคลายสามารถเยียวยาทางจิตใจ และปรับปรุงอารมณ์ให้ดียิ่งขึ้นอีกทั้งทางแบรนด์ได้ใช้ผลิตภัณฑ์ที่เป็นธรรมชาติ โดยเทียนหอมที่วางจำหน่ายทั่วไปมักทำจากพาราฟิน ซึ่งมีสารเคมีอันตราย และเทียนหอมที่มีราคาอยู่ในระดับกลางถึงสูงมักนิยมใช้ไขถั่วเหลืองที่เป็นสินค้านำเข้าจากต่างประเทศ ทั้งนี้ทั้งนั้นเพื่อสร้างความแตกต่างจากสินค้าประเภทเดียวกันในตลาด ทางแบรนด์จึงเลือกใช้ไขข้าวหอมมะลิ ซึ่งเป็นวัตถุดิบที่ไม่เพียงแต่หาได้จากธรรมชาติ แต่ยังเป็นนวัตกรรมจากฝีมือคนไทย วัตถุดิบนี้นอกจากจะช่วยลดการพึ่งพาวัตถุดิบนำเข้าแล้วยังเป็นการยกระดับคุณค่าและเอกลักษณ์ของสินค้า นอกจากการเลือกใช้วัตถุดิบที่มีคุณภาพแล้ว ทางแบรนด์ยังมุ่งเน้นการเพิ่มมูลค่าสินค้าด้วยการนำเสนอความเป็นไทยในรูปแบบใหม่ที่ทันสมัยและเข้าถึงได้ง่ายในสไตล์ "ไทยโมเดิร์น" ให้ความสำคัญกับการออกแบบที่มีความสวยงามและแฝงไปด้วยความเป็นไทยอย่างมีสไตล์
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
The "PRIVARY" product is an innovative herbal jelly beverage designed to support weight management and promote health through the benefits of four Thai herbs: roselle, safflower, chrysanthemum, and bitter melon. These herbs are rich in active compounds such as flavonoids, beta-carotene, and anthocyanins, which help reduce blood lipids, prevent inflammation, and exhibit antioxidant properties. The product emphasizes convenience and caters to health-conscious consumers using advanced production techniques like Inverse and External Gelation to create spheres encapsulating key bioactive compounds. Additionally, the product aligns with sustainability goals by enhancing the value of Thai herbs and supporting local communities.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This experiment aimed to study the suitable types of polymers for coating with chlorophyll extract and the quality of cucumber seeds after coating. The experiment was planned using a Completely Randomized Design (CRD) with four replications, consisting of five methods involving seeds coated with different types of polymers: Polyvinylpyrrolidone, Sodium Alginate, Carboxy Methyl Cellulose, and Hydroxypropyl Methylcellulose, each polymer being coated alongside chlorophyll, with uncoated seeds serving as the control method. The coating substance was prepared by extracting chlorophyll from mango leaves, then mixed with each type of polymer at a concentration of 1%, using an 8% concentration of chlorophyll extract. The properties of each coating method, such as pH and viscosity of the coating substance, were examined before coating the cucumber seeds with a rotary disk coater model RRC150 at a coating rate of 1,100 milliliters per 1 kilogram of seeds. Subsequently, the seeds were dried to reach the initial moisture level using a hot air blower, and seed quality was assessed in various aspects, including seed moisture, germination rate under laboratory conditions, germination index, and seed fluorescence under a portable ultraviolet light illuminator, as well as light emission spectrum analysis using a Spectrophotometer. The experiment found that each type of polymer could be used to form a film together with chlorophyll, which had appropriate pH and viscosity for the coating without affecting seed quality and showed fluorescence on the seed surface both under portable ultraviolet light and spectral emission analysis with a Spectrophotometer. Using HPMC as the film-forming agent with chlorophyll was the most suitable method, enhancing seed fluorescence efficiency.
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