-
ในยุคปัจจุบัน นักศึกษาจำนวนมากต้องการพาหนะที่สะดวก ประหยัด และเหมาะสมกับไลฟ์สไตล์ที่คล่องตัว ทว่าตลาดยานยนต์ขนาดเล็ก (Micro Car) ในปัจจุบันยังขาดการออกแบบที่สามารถสะท้อนตัวตนและไลฟ์สไตล์ของนักศึกษาได้อย่างแท้จริง ด้วยเหตุนี้ บริษัท Nike ซึ่งเป็นแบรนด์ชั้นนำด้านกีฬาและไลฟ์สไตล์ที่เน้นความคล่องตัว นวัตกรรม และการออกแบบที่โดดเด่น จึงได้พัฒนาแนวคิด Micro Car ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากเอกลักษณ์ของแบรนด์ 1. ตอบโจทย์ไลฟ์สไตล์นักศึกษา – นักศึกษามีความต้องการพาหนะที่ขับขี่ง่าย ประหยัดพลังงาน และสะดวกต่อการเดินทางในเมือง ซึ่ง Micro Car สามารถตอบสนองได้อย่างมีประสิทธิภาพ 2. การออกแบบที่สะท้อนตัวตนของ Nike – มีเอกลักษณ์ด้านความเร็ว คล่องตัว และนวัตกรรม โครงการนี้จึงมุ่งเน้นการนำดีไซน์ที่มีเอกลักษณ์ของ Nike เช่น รูปทรงพลิ้วไหว เทคโนโลยีล้ำสมัย 3. สร้างประสบการณ์ใหม่ให้กับผู้ใช้ – การออกแบบ Micro Car โดยมีแรงบันดาลใจจากรองเท้ากีฬา Nike หรือเทคโนโลยีที่ใช้ในผลิตภัณฑ์ของแบรนด์ จะช่วยสร้างความรู้สึกเป็นส่วนหนึ่งของไลฟ์สไตล์ที่มีพลังและทันสมัย
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Banana Blossom Chips is a healthy snack rich in dietary fiber, antioxidants, and plant-based protein. It is a result of combining local Thai ingredients: banana blossoms, which are high in dietary fiber and antioxidants, chickpea flour, a source of plant-based protein, and red jasmine brown rice, which has a low GI value and high antioxidants. It is processed to create crispiness and a unique shape, reduces fat, is gluten-free, and helps maintain nutritional value. Therefore, it is a new alternative for health-conscious consumers and adds value to Thai agricultural products.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
-
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.