โครงงานนี้มุ่งเน้นการศึกษาและพัฒนาระบบการลงทุนระยะสั้นโดยซื้อขายทองคำในตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ โดยประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อวิเคราะห์และคาดการณ์แนวโน้มของกราฟราคา ระบบที่พัฒนานี้ใช้กระบวนการเฟ้นสุ่ม (Stochastic Process) ในการกำหนดจุดตัดขาดทุน (Stop Loss) เพื่อเพิ่มค่าผลตอบแทนที่คาดหวังสูงสุด และใช้แนวคิดจากทฤษฎีเกม (Game Theory) ในการตัดสินใจเกี่ยวกับการถือครองหรือปิดคำสั่งซื้อขาย (Orders) ระบบดังกล่าวถูกพัฒนาและทดสอบบนแพลตฟอร์ม MetaTrader 5 (MT5) โดยโครงงานนี้นำเสนอรายละเอียดเกี่ยวกับกระบวนการทำงาน ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกสอนโมเดลเรียนรู้ของเครื่อง การสร้างแบบจำลองเพื่อประมาณการแจกแจงของทิศทางราคาทองคำ การกำหนดกลยุทธ์การวางจุดตัดขาดทุน การออกแบบแบบจำลองการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ตามทฤษฎีเกม ตลอดจนการพัฒนาโปรแกรมเทรดอัตโนมัติ และการทดสอบย้อนหลังเพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบ
การลงทุนระยะสั้น คือ การพยากรณ์ว่าราคาในอนาคตอันใกล้เพิ่มขึ้นหรือลดลงในปริมาณ เท่าไรและเก็งกำไรจากส่วนต่างของราคาที่จะเกิดขึ้น ยิ่งการพยากรณ์มีความแม่นยำมาก ก็จะยิ่งได้ ผลตอบแทนมากตาม ผู้วิจัยได้รับแรงบันดาลใจจากการศึกษาการลงทุนระยะสั้นในรูปแบบ Price Action ซึ่งตั้งอยู่ บนสมมติฐานที่ว่า ข้อมูลราคาในอดีตมีความเพียงพอในการทำนายแนวโน้มราคาในอนาคต โดยไม่ จำเป็นต้องใช้ตัวชี้วัดทางเทคนิค (indicator) เนื่องจากตัวชี้วัดเหล่านั้นล้วนแล้วแต่คำนวณมาจาก ข้อมูลราคาในอดีตเช่นกัน ด้วยเหตุนี้ ผู้วิจัยจึงมุ่งเน้นที่จะนำเทคโนโลยี Deep Learning มาใช้ในการ สร้างแบบจำลองที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลราคาในอดีตเพื่อทำการพยากรณ์แนวโน้มราคาตลาดใน อนาคต และนำผลลัพธ์ไปประยุกต์ใช้ในการกำหนดจุด take profit อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งนี้ การ เลือกใช้ Deep Learning มีพื้นฐานมาจากคุณสมบัติในการเรียนรู้และประมวลผลข้อมูลเชิงซ้อน รวมถึงความสามารถในการจับความสัมพันธ์เชิงลึกของข้อมูลที่ไม่สามารถมองเห็นได้ด้วยวิธีการทั่วไป นอกจากนั้น ผู้วิจัยยังได้รับแรงบันดาลใจจากการศึกษาแนวคิด Drunkard Walk ซึ่งได้ถูกในไปใช้หา ความน่าจะเป็นที่คนเมาจะเดินกลับถึงบ้านหรือเดินกลับไปที่สถานบันเทิงจากความน่าจะเป็นที่คนเมา จะเดินไปทางซ้ายหรือเดินไปทางขวาและการประยุกต์ใช้ Absorbing Markov Chain เพื่อวิเคราะห์ ความน่าจะเป็นของการเคลื่อนไหวของกราฟราคา โดยแนวคิดนี้สามารถนำมาใช้ในการคำนวณความ น่าจะเป็นที่ราคาจะเคลื่อนที่ไปถึงจุด take profit หรือ stop loss ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการกำหนด กลยุทธ์การลงทุน ผู้วิจัยจึงประยุกต์ใช้แนวคิดนี้ในการพัฒนาแบบจำลองที่สามารถคำนวณค่า ผลตอบแทนเฉลี่ยเพื่อช่วยในการกำหนดจุด stop loss ที่เหมาะสม ยิ่งไปกว่านั้น จากประสบการณ์ใน การเทรดจริง ผู้วิจัยได้พบเจอปัญหาในการตัดสินใจเมื่อคำสั่งเทรดยังคงเปิดอยู่และไม่สามารถประเมิน ได้ชัดเจนว่าควรปิดคำสั่งเทรดก่อน หรือรอให้ราคาถึงจุดที่ตั้งไว้ หากปิดคำสั่งก่อนและราคากลับไปถึง จุด stop loss การตัดสินใจนั้นถือว่าถูกต้อง แต่หากราคาถึงจุด take profit การตัดสินใจนั้นก็จะถือ ว่าผิดพลาด ด้วยเหตุนี้ ผู้วิจัยจึงเลือกนำแนวคิดจากทฤษฎีเกม (Game Theory) มาช่วยในการวางกลยุทธ์ การตัดสินใจที่เหมาะสม โดยใช้กลยุทธ์แบบผสม (Mixed Strategy) และการวิเคราะห์การแจกแจง ความน่าจะเป็นของกราฟราคา เพื่อให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีเหตุผลและมีประสิทธิภาพสูงสุด
คณะวิทยาศาสตร์
โรคหูชั้นกลางอักเสบ เกิดจากการที่ผู้ป่วยติดเชื้อโรคในหูชั้นกลาง ซึ่งสามารถพบได้ในทุกเพศทุกวัย อย่างไรก็ดี การวินิจฉัยสามารถทำได้โดยการนำภาพถ่ายจากกล้องออโตสโคปมาวิเคราะห์โดยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ แต่กระนั้น จำต้องอาศัยประสบการณ์ทางการแพทย์เพื่อลดทอนระยะเวลาในการวินิจฉัย ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงนำเสนอเทคโนโลยีทางคอมพิวเตอร์วิทัศน์ มาประยุกต์ใช้เพื่อวินิจฉัยโรคเบื้องต้นประกอบการตัดสินใจให้กับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก และโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน อย่างสถาปัตยกรรม YOLOv8 และ Inception v3 เพื่อจำแนกประเภทของโรค และคุณลักษณะของโรคหูชั้นกลางอักเสบทั้ง 5 อย่างที่แพทย์ใช้ในการพิจารณาประเภทของโรคอันได้แก่ สี ความโปร่งใส ของเหลว การหดตัว และการทะลุ นอกจากนี้ ยังใช้วิธีการแบ่งส่วนรูปภาพ และการจำแนกประเภทรูปภาพในการวิเคราะห์และทำนายประเภทของโรคหูชั้นกลางอักเสบ ซึ่งสามารถแบ่งประเภทของโรคได้สี่ประเภท คือ โรคหูชั้นกลางอักเสบแบบมีน้ำขัง แบบเฉียบพลัน โรคหูชั้นกลางทะลุ และแก้วหูปกติ ผลการทดลองพบว่าโมเดลจำแนกประเภทสามารถจำแนกประเภทของโรคหูชั้นกลางอักเสบโดยตรงได้ดีพอประมาณ โดยผลลัพธ์ค่า Accuracy อยู่ที่ 65.7% ค่า Recall อยู่ที่ 65.7% และค่า Precision อยู่ที่ 67.6% และนอกจากนี้ยังให้ผลลัพธ์สำหรับการจำแนกคำตอบของคุณลักษณะหูทะลุได้ดีที่สุด โดยผลลัพธ์ค่า Accuracy อยู่ที่ 91.8% ค่า Recall อยู่ที่ 91.8% และค่า Precision อยู่ที่ 92.1% ในขณะที่โมเดลจำแนกซึ่งมีการประยุกต์ใช้เทคนิคการแบ่งส่วนรูปภาพมีประสิทธิภาพดีที่สุดโดยภาพรวม มีค่า mAP50-95 อยู่ที่ 79.63% ค่า Recall อยู่ที่ 100% และค่า Precision อยู่ที่ 99.8% ทั้งนี้ โมเดลดังกล่าวยังไม่ได้ถูกนำไปทดสอบการจำแนกประเภทของโรคหูชั้นกลางอักเสบ
คณะศิลปศาสตร์
เจลลี่ลูกชกที่ผลิตจากผลไม้ท้องถิ่นของจังหวัดพังงา โดยใช้ความหวานจากหญ้าหวานแทนน้ำตาล ถือเป็นผลิตภัณฑ์แปรรูปที่มีมูลค่าเพิ่มจากทรัพยากรท้องถิ่น ช่วยตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคที่ใส่ใจสุขภาพและต้องการลดการบริโภคน้ำตาล นอกจากนี้ ยังเป็นผลิตภัณฑ์ที่ยั่งยืน เนื่องจากใช้วัตถุดิบในท้องถิ่น และมีศักยภาพในการเป็นของฝากที่เป็นเอกลักษณ์ของจังหวัดพังงา ซึ่งจะช่วยส่งเสริมการเกษตรในท้องถิ่นและกระตุ้นเศรษฐกิจของภูมิภาค"
คณะวิทยาศาสตร์
งานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา และประมวลผลปัจจัยที่ส่งผลต่อค่าใช้จ่ายพลังงานของครัวเรือนในประเทศไทย และวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อค่าใช้จ่ายพลังงานของครัวเรือนในประเทศไทย โดยกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในงานวิจัย คือ 57,600 ครัวเรือน ผลการวิจัยพบว่ากลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่ เป็นเพศชายมากกว่าเพศหญิง มีอายุเฉลี่ยอยู่ที่ 54.31 ปี มีสถานภาพสมรสแล้ว ซึ่งส่วนใหญ่มีระดับการศึกษาอยู่ที่ระดับประถมศึกษา และมัธยมศึกษา ส่วนใหญ่ประกอบอาชีพธุรกิจส่วนตัวไม่มีลูกจ้าง, อาชีพลูกจ้างเอกชน และอื่น ๆ ในด้านลักษณะทางสังคมขนาดของครัวเรือนเฉลี่ยของผู้ตอบแบบสอบถามอยู่ที่ 2.71 คน มีที่อยู่อาศัยส่วนใหญ่ตั้งอยู่ที่ภาคกลาง, ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ และภาคเหนือ ซึ่งมีจำนวนใกล้เคียงกัน รองลงมาเป็นภาคใต้ และกรุงเทพมหานคร ตามลำดับ ส่วนใหญ่อาศัยในบ้านเดี่ยว และลักษณะที่อยู่อาศัยเป็นแบบตึก รองลงมาเป็นแบบครึ่งตึกครึ่งไม้ ส่วนสถานภาพการครอบครองที่อยู่อาศัยพบว่าเกือบทั้งหมด เป็นเจ้าของบ้าน โดยมีจำนวนห้องในที่อยู่อาศัยเฉลี่ยที่ 2.88 ห้อง มีไฟฟ้าใช้ในที่อยู่อาศัยทุกครัวเรือน มียานพาหนะที่ใช้พลังงานเฉลี่ย 2.30 คันต่อครัวเรือน รวมถึงมีเครื่องใช้ไฟฟ้าเฉลี่ย 22 ชิ้น และในด้านลักษณะทางเศรษฐกิจส่วนใหญ่มีสิทธิเบิกค่ารักษาพยาบาลจากหน่วยงานราชการ/รัฐวิสาหกิจ และได้รับผลประโยชน์จากโครงการช่วยเหลือของรัฐ ซึ่งส่วนใหญ่ไม่เคยกู้ยืมเงินจากกองทุนต่าง ๆ ที่รัฐจัดให้ สำหรับค่าใช้จ่ายเกี่ยวกับการสื่อสารผู้ตอบแบบสอบถามมีค่าใช้จ่ายเฉลี่ยอยู่ที่ 788.46 บาท และมีค่าเฉลี่ยหนี้สินของครัวเรือนอยู่ที่ 4,760.74 บาท ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 พบว่าปัจจัยที่มีผลต่อค่าใช้จ่ายพลังงานของครัวเรือนในประเทศไทย ได้แก่ เพศ, ระดับการศึกษา, สถานภาพสมรส, อาชีพ, จำนวนสมาชิก, ภาคที่อยู่อาศัย, ประเภทที่อยู่อาศัย, ลักษณะที่อยู่อาศัย, สถานภาพการครอบครองที่อยู่อาศัย, จำนวนห้อง, จำนวนยานพาหนะ, จำนวนเครื่องใช้ไฟฟ้า, สวัสดิการด้านการรักษาพยาบาล, การได้รับผลประโยชน์จากโครงการช่วยเหลือของรัฐ, การกู้ยืมเงินจากกองทุนต่าง ๆ ที่รัฐจัดให้, ค่าใช้จ่ายเกี่ยวกับการสื่อสาร และจำนวนหนี้สินของครัวเรือน ส่วนอายุไม่มีผลต่อค่าใช้จ่ายพลังงานของครัวเรือนในประเทศไทย และผลการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณเชิงเส้นตรงพบว่ามีตัวแปรอิสระเชิงปริมาณ 6 ตัว ได้แก่ ค่าใช้จ่ายเกี่ยวกับการสื่อสาร, จำนวนเครื่องใช้ไฟฟ้าในครัวเรือน, จำนวนยานพาหนะที่ใช้พลังงานในครัวเรือน, จำนวนหนี้สินของครัวเรือน, จำนวนห้อง และขนาดของครัวเรือน ที่มีส่วนในการอธิบายความผันแปรของค่าใช้จ่ายพลังงานของ โดยมีค่า Adjusted R Square เท่ากับ 0.561