การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลของระดับความเค็มที่แตกต่างกันต่ออัตรารอดและการเจริญเติบโตของหอยเชอรี่สีทอง (Pomacea canaliculata) โดยทำการทดลองเลี้ยงในระบบน้ำที่มีระดับความเค็ม 0, 5, 10 และ 15 พีพีที แต่ละชุดการทดลองมี 4 ซ้ำ ใช้ระยะเวลาทดลอง 8 สัปดาห์ ผลการศึกษาพบว่าหอยเชอรี่สีทองที่เลี้ยงในน้ำที่มีความเค็ม 5-10 พีพีที มีอัตรารอดและการเจริญเติบโตไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p>0.05) เมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุมที่เลี้ยงในน้ำจืด (0 พีพีที) ผลการศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการพัฒนาการเลี้ยงหอยเชอรี่สีทองในระบบน้ำกร่อยและการเลี้ยงแบบผสมผสานร่วมกับสัตว์น้ำกร่อยชนิดอื่น
หอยเชอรี่สีทอง (Pomacea canaliculata) เป็นสัตว์น้ำจืดที่มีศักยภาพทางเศรษฐกิจ เนื่องจากมีลักษณะเด่นด้านสีสันที่สวยงาม การเจริญเติบโตที่รวดเร็ว และมีความทนทานต่อสภาพแวดล้อม อย่างไรก็ตาม การเลี้ยงหอยชนิดนี้ในน้ำจืดอาจประสบปัญหาด้านคุณภาพเนื้อและรสชาติที่ยังไม่เป็นที่นิยมเท่าที่ควร รวมถึงความเสี่ยงจากการติดเชื้อปรสิตในแหล่งน้ำจืด การพัฒนาระบบการเลี้ยงในน้ำกร่อยอาจเป็นทางเลือกใหม่ที่น่าสนใจ เนื่องจากความเค็มของน้ำมีผลต่อคุณภาพเนื้อและรสชาติของสัตว์น้ำ อีกทั้งยังช่วยลดความเสี่ยงจากปรสิตน้ำจืด นอกจากนี้ การศึกษาความสามารถในการปรับตัวของหอยเชอรี่สีทองต่อความเค็มยังเปิดโอกาสในการพัฒนาระบบการเลี้ยงแบบผสมผสานร่วมกับสัตว์น้ำกร่อยชนิดอื่น ซึ่งสอดคล้องกับแนวคิดเศรษฐกิจหมุนเวียนและการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ในปัจจุบัน ยังไม่มีการศึกษาที่ชัดเจนเกี่ยวกับผลของความเค็มต่อการเจริญเติบโตและอัตรารอดของหอยเชอรี่สีทอง การวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นศึกษาความเป็นไปได้ในการเลี้ยงหอยเชอรี่สีทองในน้ำกร่อยที่ระดับความเค็มต่างๆ เพื่อเป็นข้อมูลพื้นฐานในการพัฒนาระบบการเลี้ยงรูปแบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืน อันจะนำไปสู่การเพิ่มมูลค่าผลผลิตและการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรอย่างคุ้มค่าในอนาคต
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
โครงการที่ประกอบด้วยศูนย์การค้าชุมชน ศูนย์กลางข้อมูลทางเกษตรกรรมที่มีศูนย์ข้อมูล พื้นที่โรงประลอง ห้องสมุดวัสดุและการปลูกพืชแนวตั้ง รวมถึงบ้านพักอาศัยแบบโฮมออฟฟิศ 4 จำนวนหลัง
คณะบริหารธุรกิจ
หนังสือเล่มนี้มุ่งให้ความรู้พื้นฐานการจัดการธุรกิจเทคโนโลยี โดยมีกรณีศึกษาที่ครอบคลุมธุรกิจเทคโนโลยีในหลากหลายสาขา
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศไทยและเป็นสินค้าส่งออกที่มีปริมาณสูงที่สุดในโลก อย่างไรก็ตาม การผลิตทุเรียนให้มีคุณภาพสูงจำเป็นต้องอาศัยการดูแลสุขภาพของต้นทุเรียนให้แข็งแรงและปราศจากโรค เพื่อให้สามารถให้ผลผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นกับทั้งต้นและผลทุเรียน โรคที่พบได้บ่อยและสามารถแพร่กระจายได้อย่างรวดเร็ว มักเป็นโรคที่เกิดขึ้นบริเวณใบ ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อการเจริญเติบโตของต้นทุเรียนและคุณภาพของผลผลิต การตรวจสอบและควบคุมโรคทางใบจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาคุณภาพของทุเรียน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเทคโนโลยีการวิเคราะห์ภาพถ่ายร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) มาประยุกต์ใช้ในการจำแนกโรคที่เกิดขึ้นในใบทุเรียน เพื่อให้เกษตรกรสามารถตรวจสอบโรคได้ด้วยตนเองโดยไม่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญ โดยจำแนกใบออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่ ใบสุขภาพดี (Healthy: H) ใบที่ติดเชื้อแอนแทรคโนส (Anthracnose: A) และใบที่ติดเชื้อจุดสาหร่าย (Algal Spot: S) ทั้งนี้ ได้นำอัลกอริทึม Convolutional Neural Networks (CNN) ได้แก่ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet มาใช้ในการพัฒนาแบบจำลองเพื่อจำแนกประเภทของโรค ผลการทดลองพบว่า แบบจำลองที่ใช้ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet ให้ค่าความแม่นยำในการจำแนกใบเท่ากับ 93.57%, 93.95% และ 68.69% ตามลำดับ