This study focuses on formula development and properties analysis of collagen-fortified kombucha jelly in terms of taste, appearance, and benefits to create a novel product that meets the needs of the health and beauty beverage market. Sensory testing was conducted to evaluate the quality and consumer satisfaction.
ปัจจุบันผู้บริโภคให้ความสำคัญกับผลิตภัณฑ์เพื่อสุขภาพและความงามมากขึ้น โดยเฉพาะสินค้าที่รับประทานง่ายและมีคุณค่าทางโภชนาการ การผลิต เจลลี่คอมบูชาเสริมคอลลาเจน จึงเป็นทางเลือกใหม่ที่รวมคุณสมบัติของ คอมบูชา ซึ่งอุดมด้วยจุลินทรีย์โปรไบโอติกและสารต้านอนุมูลอิสระที่ดีต่อระบบย่อยอาหาร กับ คอลลาเจน ที่ช่วยเสริมสร้างความยืดหยุ่นของผิว ผลิตภัณฑ์นี้ออกแบบให้อยู่ในรูปแบบเจลลี่เพื่อความสะดวกในการบริโภคและพกพา คอมบูชาเป็นชาหมักที่ได้รับความนิยมมายาวนาน มีสารโพรไบโอติกช่วยปรับสมดุลลำไส้และเสริมภูมิคุ้มกัน อีกทั้งยังมีสารต้านอนุมูลอิสระที่ช่วยลดความเสี่ยงของโรคต่างๆ เช่น โรคทางเดินอาหารและระบบภูมิคุ้มกันบกพร่อง ในขณะเดียวกัน คอลลาเจนเป็นโปรตีนสำคัญที่ช่วยบำรุงผิวพรรณ ผม และเล็บ การผสมผสานทั้งสองเข้าด้วยกันในรูปแบบเจลลี่ ทำให้สามารถบริโภคได้ง่ายขึ้นและเสริมประโยชน์ต่อสุขภาพแบบองค์รวม
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
A mixed-used complex consisting of commercial spaces, agricultural informative center, workshop, vertical farming and home office.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
The reuse of cooking oil in food preparation leads to oil degradation and the formation of harmful compounds due to oxidation. This study focuses on enhancing the stability of used palm oil through ultrasound-assisted infusion with three varieties of banana blossoms: Kluai Khai, Kluai Hom, and Kluai Nam Wa, which are rich in phenolic compounds and antioxidants. The research investigates the restoration of used palm oil by infusing dried and powdered banana blossoms using ultrasonic treatment at different temperatures and durations. The quality of the infused oil was evaluated through physical (water activity, moisture content, and color), chemical (peroxide value, acid value, and Thio barbituric acid reactive substances), and antioxidant activity (DPPH, ABTS, and FRAP) analyses.
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