A new jelly snack alternative for health-conscious individuals—delicious, convenient, and gut-friendly. Rich in probiotics and prebiotics, packed with antioxidants, and essential vitamins. Suitable for health enthusiasts and lactose-intolerant individuals. Free from artificial colors and flavors
เนื่องจากในปัจจุบันผู้คนนิยมหันมารับประทานอาหารที่มีโพรไบโอติกกันจำนวนมาก เช่น การรับประทานคีเฟอร์ แต่การรับประทานคีเฟอร์นมนั้นก็มีรสชาติและสัมผัสที่ทำให้รับประทานได้ยาก พวกเราจึงคิดผลิตภัณฑ์ Muly mul เจลลี่คีเฟอร์นมรสมัลเบอร์รี ที่มาในรูปแบบซอง เนื้อเจลลี่นุ่มละมุน สามารถรับประทานได้ง่าย และสะดวกสบายมากขึ้น Mulylul ตอบโจทย์ต่อผู้บริโภคที่ต้องการหาขนมที่มีประโยชน์ในการรับประทาน โดยMuly Mul เจลลี่คีเฟอร์นมรสมัลเบอร์รีมีทั้งซินไบโอติกซึ่งมีส่วนช่วยในการขับถ่ายโดยการเพิ่มแบคทีเรียที่ดีให้แก่ร่างกาย ช่วยในการลดการอักเสบ กระตุ้นภูมิคุ้มกัน และยังสารต้านอนุมูลอิสระ และวิตามินต่างๆที่จำเป็นต่อร่างกายอีกด้วย นอกจากนี้Muly mul ยังใช้วัตถุดิบจากเกษตรกรในจังหวัดสระบุรี ซึ่งจะช่วยเพิ่มมูลค่าของวัตถุดิบ สนับสนุนเกษตรกรในพื้นที่และยังช่วยยกระดับเศรษฐกิจในท้องถิ่นด้วย
คณะวิทยาศาสตร์
This work presents the fabrication of the handheld meter for potentiometric detection of Hg (II). The meter was constructed based on using an ion-sensitive field-effect transistor (ISFET) platform. The developed meter provides high accuracy and precision (%Recovery was in the range of 92.55 - 109.32 and %RSD was 2.38). It was applied to the analysis of cosmetic samples. The results by the developed electrode were not significantly different at a 95% confidence level compared to the results by using ICP-OES.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Jaundice, a common condition in infants that results from high bilirubin levels in the blood, often requires early diagnosis and monitoring to prevent severe complications, especially in newborns. Traditional diagnostic methods can be time-consuming and subject to human error. This study proposes an approach for real-time jaundice detection using advanced image processing techniques and machine learning algorithms. By analyzing images captured in RGB color spaces, pixel values are extracted and processed through Otsu’s thresholding and morphological operations to detect color patterns indicative of jaundice. A classifier model is then trained to distinguish between normal and jaundiced conditions, offering an automated, accurate, and efficient diagnostic tool. The system’s potential to operate in real-time makes it particularly suited for clinical settings, providing healthcare professionals with timely insights to improve patient outcomes. The proposed method represents a significant innovation in healthcare, combining artificial intelligence and medical imaging to enhance the early detection and management of jaundice, reducing reliance on manual interventions and improving overall healthcare delivery.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project focuses on the development of an automatic license plate recognition system that supports both standard and special license plates in Thailand. By utilizing Machine Learning technology, the system enhances the efficiency of license plate reading. It can process data from both images and videos. Users can register and subscribe to the service, allowing them to send data for processing through RESTful API, WebSocket, and registered IP cameras.