การทดลองนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลของน้ำที่ผ่านการฉายพลาสมาในเวลาที่แตกต่างกันต่อคุณภาพการงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่ เพื่อเป็นการยกระดับคุณภาพความงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่
การเสื่อมคุณภาพของเมล็ดพันธุ์ หมายถึง เมล็ดที่มีพัฒนาการจนถึงจุดสุกแก่ทางสรีรวิทยาถือว่าเป็นจุดที่เมล็ดมีการพัฒนาสมบูรณ์ที่สุด ณ จุดนี้เมล็ดจะมี คุณภาพสูงสุดขณะเดียวกันเมล็ดก็เริ่มมีการเสื่อมคุณภาพ เกิดขึ้นที่จุดนี้ด้วย เมื่อเวลาผ่านไป การเสื่อมคุณภาพของเมล็ดจะเพิ่มมากขึ้น เนื่องจากการเสื่อมสภาพต่างๆ ทั้งทางโครงสร้างสรีรวิทยาหรือชีวเคมีของเมล็ดพันธ์ุ การเสื่อมสภาพลาดับแรกสุดจะเกิดที่เยื่อหุ้มเซลล์ ต่อมากิจกรรมของเอนไซม์ลดลง อัตราการหายใจลดลง กรดไขมันอิสระเพิ่มขึ้น อัตราการงอกลดลง เมล็ดพันธ์ุงอกในสภาพแวดล้อมจำกัด ความสามารถในการเก็บรักษาลดลง รวมทั้งอัตราการเจริญเติบโตและพัฒนาการของต้นกล้าลดลงซึ่งอาจมีผลไปถึงความสม่ำเสมอของต้นกล้าที่นำไปปลูก
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
ปลาทรายแดงเป็นปลาที่มีความสำคัญทางเศรษฐกิจสามารถพบเจอได้จากการทำประมงทั้งฝั่งอ่าวไทยและอันดามันและมีราคาถูก อีกทั้งในปัจจุบันการบริโภคปลาดิบแบบซาชิมิได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้นในประเทศไทย จึงต้องมีการส่งเสริมการบริโภคเพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับปลาทรายแดง การศึกษานี้ได้ศึกษาวิธีการรักษาสภาพปลาทรายแดง (N. furcosus) เพื่อการบริโภคแบบดิบหรือซาชิมิ โดยการรักษาสภาพปลาทรายแดงประกอบไปด้วยการฆ่าปลาแบบ Ikejime (K) และ น็อคด้วยน้ำทะเลเย็น (S) และเก็บรักษาปลาแบบผ่าท้อง (G) และทั้งตัว (W) และเก็บรักษาไว้ 3 วัน ด้วยน้ำแข็ง (I) หรือตู้เย็น (F) ประเมินคุณภาพความสดของปลาทรายแดงด้วยวิธีทางประสาทสัมผัส, ทางเคมีกายภาพ (TVB-N, TMA-N และ pH) ดัชนีความสด (Ki-value) และทางจุลชีววิทยา พบว่าหลังจากเก็บรักษาไว้นาน 3 วัน ปลาทรายแดงกลุ่ม KGF มีคะแนนทางประสาทสัมผัสโดยรวมมากที่สุด คือ 8.36±0.80 คะแนน และปลาทรายแดงกลุ่ม KWI, SWI และ SWF มีคะแนนทางประสาทสัมผัสโดยรวมน้อยที่สุด คือ 8.13±0.77, 8.13±0.77 และ 8.13±0.81 คะแนน ตามลำดับ และคะแนนทางประสาทสัมผัสโดยรวมของปลาทุกกลุ่มการทดลองเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<0.05) ค่าTVB-N ของปลาทรายแดงกลุ่ม KGF มีค่า TVB-N น้อยที่สุด คือ 1.37±0.93 มิลลิกรัมไนโตรเจน/ตัวอย่าง 100 กรัม ปลาทรายแดงกลุ่ม SGI มีค่า TVB-N มากที่สุด คือ 2.36±1.15 มิลลิกรัมไนโตรเจน/ตัวอย่าง 100 กรัม และ TVB-N ของปลาทุกกลุ่มการทดลองเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<0.05) ค่า TMA-N ของปลาทรายแดงกลุ่ม KGF มีค่า TMA-N น้อยที่สุด คือ 1.56±0.88 มิลลิกรัมไนโตรเจน/ตัวอย่าง 100 กรัม ปลาทรายแดง กลุ่ม SWF มีค่า TMA-N มากที่สุด คือ 2.17±1.22 มิลลิกรัมไนโตรเจน/ตัวอย่าง 100 กรัม และ TMA-N ของปลาทุกกลุ่มการทดลองเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<0.05) ค่า pH ของปลาทรายแดงกลุ่ม KGF มีค่า pH น้อยที่สุด คือ 6.40±0.12 ปลาทรายแดงกลุ่ม SWF มีค่า pH มากที่สุด คือ 6.78±0.25และ pH ของปลาทุกกลุ่มการทดลองเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<0.05) Ki value ของปลาทรายแดงกลุ่ม KGF มีค่า Ki value น้อยที่สุด คือ 9.05±0.73% ปลาทรายแดงกลุ่ม KWI มีค่า Ki value มากที่สุด คือ 12.88±4.19% และ Ki value ของปลาทุกกลุ่มการทดลองเพิ่มขึ้นอย่างไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ (p>0.05) และ คุณภาพความสดทางด้านจุลชีววิทยาพบว่าในปลาทรายแดงทุกกลุ่มการทดลองพบจุลินทรีย์ชนิด Salmonella spp., S. aureus, B. cereus, C. perfringens และ E. coli และจุลินทรีย์ทุกชนิดของปลาทรายแดงทุกกลุ่มเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<0.05) โดยเมื่อนำมาเปรียบเทียบกับเกณฑ์คุณภาพความสดทั้งทางด้านประสาทสัมผัส เคมีกายภาพ ดัชนีความสดและจุลชีววิทยาพบว่าปลาทรายแดงทุกกลุ่มมีความสดมากและเหมาะสมต่อการบริโภคแบบดิบในระหว่างการรักษาสภาพและเก็บรักษาไว้นาน 3 วัน หลังจากการเก็บรักษาไว้นาน 3 วัน ควรบริโภคปลาทรายแดงแบบปรุงสุกเนื่องจากคุณภาพความสดของปลาไม่เหมาะสมต่อการนำมาบริโภคแบบดิบจากการเพิ่มขึ้นของค่าพารามิเตอร์ต่างๆ ซึ่งการเพิ่มขึ้นของค่าพารามิเตอร์ต่างๆมีผลมาจากการเสื่อมสภาพของปลาและกิจกรรมจากจุลินทรีย์ ดังนั้นปลาทรายแดงเหมาะสมที่จะมีการส่งเสริมให้มีการบริโภคแบบดิบในระยะเวลาการเก็บรักษาภายใน 3 วัน อีกทั้งการรักษาสภาพปลาโดยเฉพาะวิธี Ikejime แล้วผ่าท้องและเก็บรักษาไว้ในตู้เย็น สามารถช่วยให้ปลามีคุณภาพความสดที่ดีมากยิ่งขึ้น ซึ่งผลการศึกษานี้สามารถนำไปพัฒนาเทคนิคในการรักษาสภาพปลาที่เกิดขึ้นหลังการจับให้กับชาวประมงและสามารถส่งเสริมให้มีการเพิ่มมูลค่าปลาทรายแดงได้ในอนาคต
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
งานวิจัยนี้นำเสนอวิธีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างคำบรรยายอัตโนมัติจากการแบ่งส่วนความเสียหายของชิ้นส่วนรถยนต์ โดยการวิเคราะห์จากข้อมูลภาพของรถยนต์โดยใช้โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวม (Unified Framework) เพื่อช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งและอธิบายความเสียหายที่เกิดขึ้นกับรถยนต์ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว โดยการพัฒนาประยุกต์จากพื้นฐานงานวิจัยที่มีชื่อว่า ”GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding” ที่ผู้วิจัยได้ทำการพัฒนาและปรับแต่งให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์ภาพที่เกี่ยวข้องกับรถยนต์โดยเฉพาะ การปรับปรุงนี้มีจุดประสงค์เพื่อทำให้แบบจำลองสามารถสร้างคำบรรยายสำหรับบริเวณต่างๆ ของรถยนต์ได้อย่างแม่นยำ ตั้งแต่บริเวณที่ได้รับความเสียหายไปจนถึงการระบุส่วนประกอบต่างๆ บนรถยนต์ ทางผู้วิจัยได้เน้นการพัฒนาเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ เพื่อช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งและอธิบายความเสียหายที่เกิดขึ้นกับยานยนต์ได้อย่างแม่นยำ ช่วยเพิ่มความรวดเร็ว ลดภาระของผู้เชี่ยวชาญในการประเมินความเสียหาย โดยวิธีการเเบบดั้งเดิมอาศัยการประเมินจากผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน เพื่อลดปัญหานี้ ทางเราเสนอให้ใช้ประโยชน์จากการสร้างข้อมูลเพื่อฝึกฝนการสร้างคำบรรยายาย เเละ แบ่งส่วนความเสียหายอย่างอัตโนมัติ โดยใช้ โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวม ซึ่งการพัฒนานี้เป็นการขยายความสามารถของแบบจำลองให้สามารถประยุกต์ใช้ได้กว้างขวางมากขึ้นในภาคส่วนของยานยนต์ ทางผู้วิจัยได้สร้างชุดข้อมูลใหม่จาก CarDD ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการตรวจจับความเสียหายของรถยนต์ ในชุดข้อมูลนี้มีการติดป้ายกำกับความเสียหายบนรถยนต์ และผู้วิจัยได้นำข้อมูลชุดดังกล่าวมาเข้าสู่แบบจำลองเพื่อแยกส่วนของรถยนต์เป็นชิ้นส่วนต่างๆ เพื่อจัดทำการติดป้ายกำกับคำอธิบายที่แม่นยำสำหรับแต่ละชิ้นส่วนและหมวดหมู่ความเสียหาย ผลลัพธ์เบื้องต้นจากเเบบจำลอง แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ได้อยู่ในเกณฑ์พอใช้ ด้วยผลลัพธ์นี้ เเบบจำลองนี้ถือเป็นพื้นฐานสำคัญที่จะถูกพัฒนาต่อยอดในอนาคต การพัฒนาต่อยอดนี้ไม่เพียงแต่มุ่งเน้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพในการแบ่งส่วนความเสียหายและสร้างคำบรรยายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการปรับปรุงความสามารถในการตอบสนองต่อความหลากหลายของความเสียหายที่เกิดขึ้นบนพื้นผิวและส่วนต่างๆ ของรถยนต์ ซึ่งจะช่วยให้ระบบสามารถประยุกต์ใช้ได้กับยานยนต์หลากหลายรูปแบบและสภาพความเสียหายที่แตกต่างกันมากขึ้นในอนาคต
คณะบริหารธุรกิจ
ปัจจุบันปัญหาที่จอดรถในเขตเมืองเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความแออัดของจราจร การบริหารพื้นที่ และสิ่งแวดล้อม ระบบจอดรถอัตโนมัติ (Automated Parking System: APS) เป็นนวัตกรรมที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้พื้นที่ ลดระยะเวลาค้นหาที่จอด และลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก งานวิจัยนี้ศึกษาพฤติกรรมและปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับเทคโนโลยี APS โดยใช้กรอบแนวคิด UTAUT2 และตัวแปรสำคัญ เช่น ความคาดหวังด้านประสิทธิภาพ (Performance Expectancy), ความง่ายในการใช้งาน (Effort Expectancy), อิทธิพลทางสังคม (Social Influence), ความเชื่อมั่นในเทคโนโลยี (Trust in Technology) และจิตสำนึกด้านสิ่งแวดล้อม (Environmental Consciousness) โดยโครงการ APS Evolution นำเสนอโซลูชันการจอดรถอัจฉริยะที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พื้นที่ ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และสร้างประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้นสำหรับผู้ใช้ในเมือง โดยมุ่งเน้น การพัฒนาเทคโนโลยีที่ตอบโจทย์พฤติกรรมผู้ใช้และการบริหารจัดการเมืองอัจฉริยะ