
Freshwater scarcity is a global crisis due to limited accessible freshwater resources and rising demand. Seawater desalination is a key solution but is energy-intensive and reliant on fossil fuels, leading to high costs and environmental impacts. This study aims to investigate the use of solar thermal energy from an evacuated tube collector for freshwater production via evaporation and condensation. The focus is on analyzing system efficiency by comparing freshwater yield with energy input. The findings may contribute to the development of sustainable desalination technologies suitable for freshwater-scarce regions.
ปัจจุบันโลกปกคลุมด้วยน้ำถึง 70% ของพื้นที่ทั้งหมด แต่มีทรัพยากรน้ำที่เป็นน้ำจืด (fresh water) ที่สามารถใช้อุปโภค บริโภคได้เพียง 3% ประกอบกับจำนวนประชากรที่เพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง จึงเกิดวิกฤตการขาดแคลนน้ำ การแยกเกลือออกจากน้ำทะเลเป็นแนวทางสำคัญในการแก้ไขปัญหานี้ โดยงานวิจัยของเรามุ่งพัฒนาเทคโนโลยีแยกเกลือออกจากน้ำทะเลโดยใช้พลังงานแสงอาทิตย์ ผ่านระบบท่อสุญญากาศ (ETSC) เพื่อลดต้นทุน พึ่งพาพลังงานสะอาด และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตน้ำจืด โดยเฉพาะในพื้นที่แห้งแล้งที่ขาดแคลนน้ำ

คณะศิลปศาสตร์
**Innovative Walking Stick "Buddy Take Care"** The "Buddy Take Care" walking stick is designed to physically support the elderly or individuals recovering from injuries, enabling convenient mobility, reducing the risk of falls, and enhancing walking safety. It is crafted as a keychain-style walking stick with a one-touch open-close mechanism. Building upon existing market products, the Buddy walking stick incorporates additional functionalities such as a portable flashlight, a medicine compartment, and an AirTag slot to maximize utility. Its design prioritizes ease of use, convenience, and safety, specifically tailored for elderly users

คณะแพทยศาสตร์
This study explores the application of deep convolutional neural networks (CNNs) for accurate pill identification, addressing the limitations of traditional human-based methods. Using a dataset of 1,250 images across 10 household remedy drugs, various CNN architectures, including YOLO models, were tested under different conditions. Results showed that natural lighting was optimal for imprinted pills, while a lightbox improved detection for plain pills. The YOLOv5-tiny model demonstrated the best detection accuracy, and efficientNet_b0 achieved the highest classification performance. While the model showed strong results, its generalization is limited by sample size and drug variability. Nonetheless, this approach holds promise for enhancing medication safety and reducing errors in outpatient care.

คณะเทคโนโลยีการเกษตร
-