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
คณะแพทยศาสตร์
This research studies the effect of CBD on the excitability of mice nociceptive trigeminal ganglion neurons. The electrophysiological parameters of the mouse trigeminal ganglion cells are measured using a Whole Cell Current Clamp Model on a primary cell culture treated with 0.5 uM CBD for 24 hours compared to a control group. After obtaining the results statistical analysis is done using a Mann Whitney-U test.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
Facial Expression Recognition (FER) has attracted considerable attention in fields such as healthcare, customer service, and behavior analysis. However, challenges remain in developing a robust system capable of adapting to various environments and dynamic situations. In this study, the researchers introduced an Ensemble Learning approach to merge outputs from multiple models trained in specific conditions, allowing the system to retain old information while efficiently learning new data. This technique is advantageous in terms of training time and resource usage, as it reduces the need to retrain a new model entirely when faced with new conditions. Instead, new specialized models can be added to the Ensemble system with minimal resource requirements. The study explores two main approaches to Ensemble Learning: averaging outputs from dedicated models trained under specific scenarios and using Mixture of Experts (MoE), a technique that combines multiple models each specialized in different situations. Experimental results showed that Mixture of Experts (MoE) performs more effectively than the Averaging Ensemble method for emotion classification in all scenarios. The MoE system achieved an average accuracy of 84.41% on the CK+ dataset, 54.20% on Oulu-CASIA, and 61.66% on RAVDESS, surpassing the 71.64%, 44.99%, and 57.60% achieved by Averaging Ensemble in these datasets, respectively. These results demonstrate MoE’s ability to accurately select the model specialized for each specific scenario, enhancing the system’s capacity to handle more complex environments.
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
-