Toys Design from Scrap Wood Waste by Pallet Maker Group Co., Ltd.
บริษัท พาเลท เมกเกอร์ กรุ๊ป จำกัด เป็นผู้ผลิตพาเลทไม้ ซึ่งมีกระบวนการผลิตที่ทำให้เกิดเศษไม้เหลือทิ้งจำนวนมาก เศษไม้เหล่านี้มักถูกกำจัดทิ้งหรือนำไปขายในราคาต่ำ ซึ่งนอกจากจะเป็นการสูญเสียทรัพยากรแล้วยังส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม เช่น การเพิ่มปริมาณขยะและปัญหาการตัดไม้ทำลายป่า โครงการนี้จึงมีแนวคิดในการนำเศษไม้เหล่านี้มาออกแบบและผลิตเป็นของเล่นเชิงการศึกษาที่ช่วยเสริมสร้างพัฒนาการของเด็ก โดยมุ่งเน้นให้เป็นของเล่นที่ปลอดภัยและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม นอกจากนี้ โครงการนี้ยังสอดคล้องกับแนวคิดเศรษฐกิจหมุนเวียน (Circular Economy) ที่มุ่งเน้นการใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่าและลดขยะ ด้วยการนำวัสดุเหลือใช้กลับมาใช้ใหม่ (Upcycling) อีกทั้งยังแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการออกแบบอย่างรับผิดชอบ ที่สามารถสร้างมูลค่าเพิ่มจากวัสดุที่ถูกมองข้ามได้อย่างสร้างสรรค์
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The Public Park Project: Bubbledel Park is a new-style public park located at Suan Phra Nakhon in Lat Krabang District, Bangkok. Designed to be modern and entertaining, the park incorporates the concept of using bubbles to add vibrancy and create a unique connection with nature, unlike any other place.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
This study aims to investigate the co-encapsulation technique of vitamin C and coenzyme Q10 within liposomes to enhance their stability and encapsulation efficiency and evaluate their antioxidant activity and release behavior under simulated gastrointestinal conditions. Liposomes were prepared using the High-Speed Homogenization Method, and their characteristics, including particle size, zeta potential, encapsulation efficiency, and antioxidant activity, were analyzed using DPPH, ABTS, and FRAP assays. The results demonstrated that co-encapsulation significantly improved the stability of vitamin C and coenzyme Q10 compared to single encapsulation. The liposomes exhibited high encapsulation efficiency and maintained strong antioxidant activity. The release profile under simulated gastrointestinal conditions also indicated a sustained and controlled release. These findings highlight the potential of the co-encapsulation technique in enhancing the efficacy of functional bioactive compounds, making it applicable to the food and nutraceutical industries.
วิทยาลัยอุตสาหกรรมการบินนานาชาติ
The capture of a target spacecraft by a chaser is an on-orbit docking operation that requires an accurate, reliable, and robust object recognition algorithm. Vision-based guided spacecraft relative motion during close-proximity maneuvers has been consecutively applied using dynamic modeling as a spacecraft on-orbit service system. This research constructs a vision-based pose estimation model that performs image processing via a deep convolutional neural network. The pose estimation model was constructed by repurposing a modified pretrained GoogLeNet model with the available Unreal Engine 4 rendered dataset of the Soyuz spacecraft. In the implementation, the convolutional neural network learns from the data samples to create correlations between the images and the spacecraft’s six degrees-of-freedom parameters. The experiment has compared an exponential-based loss function and a weighted Euclidean-based loss function. Using the weighted Euclidean-based loss function, the implemented pose estimation model achieved moderately high performance with a position accuracy of 92.53 percent and an error of 1.2 m. The in-attitude prediction accuracy can reach 87.93 percent, and the errors in the three Euler angles do not exceed 7.6 degrees. This research can contribute to spacecraft detection and tracking problems. Although the finished vision-based model is specific to the environment of synthetic dataset, the model could be trained further to address actual docking operations in the future.