Ballet dancing requires clear and precise body gestures. To raise standard and motivation for Thai ballet dancers, this testing console is developed such that dancers and beginners are able to learn and keep track of their dancing progress. Their gestures can be compared with internationally recognized ballet dancers without face-to-face learning. This enables self-development according to their purposes and pace. The portable console is easy to use. Connect it to a monitor, turn on, and enjoy.
แม้ว่าบัลเลต์จะเป็นนาฏศิลป์แบบคลาสสิคที่กำเนิดมาตั้งแต่สมัยเรอเนสซองส์ในคริสต์ศตวรรษที่ 15 บัลเลต์ก็ยังเป็นที่นิยมในปัจจุบันทั้งในกลุ่มนักเต้นอาชีพและบุคคลทั่วไป ตลอดจนเป็นรากฐานและนำมาประยุกต์ให้เข้ากับการเต้นในหลายๆรูปแบบ โดยนักเต้นอาชีพที่มีชื่อเสียงมักมีประสบการณ์ในการเต้นบัลเลต์ไม่มากก็น้อย สำหรับในประเทศไทยนั้น แม้ว่าจะมีนักบัลเลต์ที่มีชื่อเสียงในระดับนานาชาติหลายท่าน แต่ก็ยังถือว่ามีจำนวนน้อยเมื่อเทียบกับจำนวนนักเรียน ดังนั้น เพื่อเป็นการสร้างมาตรฐานและแรงบันดาลใจสำหรับนักเรียนหรือนักเต้นชาวไทย ผู้วิจัยจึงสร้างอุปกรณ์นี้ขึ้นมาเพื่อให้นักเต้นและบุคคลทั่วไปสามารถเรียนรู้และตรวจสอบพัฒนาการในการเต้นของตัวเอง โดยเทียบเคียงกับนักบัลเลต์ที่มีชื่อเสียงระดับนานาชาติได้ โดยไม่จำเป็นที่จะต้องเรียนแบบ Face-to-face กับนักบัลเลต์ท่านนั้นโดยตรง เพื่อประโยชน์ในการปรับปรุงตัวเองให้มีความสามารถสูงขึ้นตามจุดประสงค์ของแต่ละคน
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Spent coffee grounds (SCGs) are waste from coffee drink process, which are rich of a varieties of nutrients. This research applied SCGs as ingredient in cracker. The optimized formula and process are studied as well as addition of different levels of SCGs were studied. It was found that addition of SCGs in cracker had hedonic score in high level from panels, especially panels who drink coffee. Moreover, it was observed that SCGs could increase nutrients especially carbohydrate and fiber to the product.
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.