
เนื่องจากตลาดทุนมีบทบาทสำคัญต่อเศรษฐกิจไทยและมีจำนวนบริษัทไทยที่เข้าร่วมและให้ความสนใจเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ข้อเท็จจริงเหล่านี้เป็นแรงบันดาลใจให้ดำเนินการศึกษาวิเคราะห์ว่า ตลาดหลักทรัพย์สามารถเป็นปัจจัยกระตุ้นที่ช่วยยกระดับผลการดำเนินงานของบริษัทได้จริงหรือไม่ รวมถึงลักษณะของบริษัทที่ได้รับประโยชน์จากการเป็นบริษัทจดทะเบียน ผลลัพธ์จากการศึกษานี้สามารถส่งเสริมความสนใจในการเข้าจดทะเบียนของบริษัทต่างๆ มอบแนวทางที่เป็นประโยชน์ให้กับองค์กรที่ต้องการพัฒนาศักยภาพในการแข่งขัน และเสนอแนะแนวทางในการปรับปรุงตลาดหลักทรัพย์เพื่อเสริมสร้างการเข้าถึงเงินทุนและความแข็งแกร่งของตลาดทุนไทยในระยะยาว สมมติฐานหลักที่เป็นแนวทางในการศึกษาครั้งนี้คือ การอยู่ในตลาดหลักทรัพย์เป็นระยะเวลานาน ("aging in the market") ส่งผลให้ผลการดำเนินงานของบริษัทดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราต้องการวิเคราะห์ว่าการจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยมีความสัมพันธ์กับการพัฒนาด้านการดำเนินงานของบริษัทหรือไม่ ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจถึงประโยชน์ที่แท้จริงของการเป็นบริษัทมหาชนต่อผลการดำเนินงานในระยะยาว
Given the fact that the equity market contributes a significant amount to Thai economy and increasing participants and interest by Thai companies, these facts inspire and motivate us to establish a study to analyze whether the stock market can indeed be an active booster of company performances and characteristics of companies which will be beneficial from being in the stock market. These results can support higher listing interest from companies, provide actionable ideas to companies aiming to improve their performance in the competitive arena, and suggest improvements for the stock market to further establish a stronger capital market penetration and foundation in Thailand.

คณะแพทยศาสตร์
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Deep Convolutional Neural Networks - CNNs) สำหรับการระบุเม็ดยาอย่างแม่นยำ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดของการพิสูจน์เอกลักษณ์เม็ดยาด้วยทรัพยากรมนุษย์ โดยใช้ข้อมูลรูปภาพจำนวน 1,250 ภาพ จากยาสามัญประจำบ้าน 10 ชนิด นำมาทดสอบกับโมเดล YOLO ที่แตกต่างกันภายใต้เงื่อนไขต่างๆ ผลการทดลองพบว่า การใช้แสงธรรมชาติให้ผลดีกว่าเมื่อทดสอบด้วยระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน เมื่อเปรียบเทียบกับแสงจากกล่องสตูดิโอ นอกจากนี้ โมเดล YOLOv5-tiny แสดงความแม่นยำสูงสุดในการตรวจจับเม็ดยา ขณะที่โมเดล EfficientNet_b0 ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดในการจำแนกเม็ดยา แม้ว่าระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่พัฒนาขึ้นนี้จะให้ผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจ แต่ยังมีข้อจำกัดในเรื่องชนิดของเม็ดยาและจำนวนภาพที่ใช้ในการศึกษา อย่างไรก็ตาม งานวิจัยนี้มีศักยภาพในการส่งเสริมความปลอดภัยในการใช้ยาทั้งในระบบสาธารณสุขและผู้ป่วยนอก รวมถึงลดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ยาผิดพลาด

คณะวิศวกรรมศาสตร์
ระบบสร้างภาษามือไทยเชิงกำเนิดมีเป้าหมายในการพัฒนาแพลตฟอร์ม การสร้างแบบจำลอง 3 มิติและแอนิเมชัน ที่สามารถแปลง ประโยคภาษาไทยเป็นท่าทางภาษามือไทย (TSL) ที่ถูกต้องและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ช่วยเสริมสร้างการสื่อสารสำหรับ ชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย โดยใช้แนวทางที่อิงกับ แลนมาร์ก (Landmark-Based Approach) ผ่านการใช้ Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) และ Large Language Model (LLM) ในการสร้างภาษามือ ระบบเริ่มต้นด้วยการ ฝึกโมเดล VQVAE โดยใช้ข้อมูลแลนมาร์กที่สกัดจากวิดีโอภาษามือ เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ การแทนค่าแบบแฝง (Latent Representations) ของท่าทางภาษามือไทย หลังจากนั้น โมเดลที่ฝึกแล้วจะถูกใช้เพื่อ สร้างลำดับแลนมาร์กของท่าทางเพิ่มเติม ซึ่งช่วยขยายชุดข้อมูลฝึกโดยอ้างอิงจาก BigSign ThaiPBS Dataset เมื่อชุดข้อมูลได้รับการขยายแล้ว ระบบจะทำการ ฝึก LLM เพื่อสร้างลำดับแลนมาร์กที่ถูกต้องจากข้อความภาษาไทย โดยลำดับแลนมาร์กที่ได้จะถูกนำไปใช้ สร้างแอนิเมชันของโมเดล 3 มิติใน Blender เพื่อให้ได้ท่าทางภาษามือที่ลื่นไหลและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ถูกพัฒนาด้วย Python โดยใช้ MediaPipe สำหรับการสกัดแลนมาร์ก OpenCV สำหรับการประมวลผลภาพแบบเรียลไทม์ และ Blender’s Python API สำหรับสร้างแอนิเมชัน 3 มิติ ด้วยการผสานเทคโนโลยี AI, การเข้ารหัสผ่าน VQVAE และการสร้างแลนมาร์กด้วย LLM ระบบนี้มุ่งหวังที่จะ เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อความภาษาไทยและภาษามือไทย เพื่อมอบแพลตฟอร์มการแปลภาษามือแบบโต้ตอบ ในเวลาจริง ให้กับชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย

คณะวิศวกรรมศาสตร์
งานวิจัยนี้นำเสนอการออกแบบเครื่องมือระบบการนับยุง ยุงที่ถูกนับตายเพื่อไม่ให้วัดข้อมูลการนับซ้ำ ทันทีที่เครื่องนับแหล่งที่มาอินพุตตรวจจับยุงได้ สัญญาณทริกเกอร์เดี่ยวจะถูกส่งไปยังระบบ IOT เพื่อขัดจังหวะเซิร์ฟเวอร์ทันที จำนวนยุงจริงไม่ได้ส่งสัญญาณไปยัง IOT แต่เป็นเพียงสัญญาณรบกวนเซิร์ฟเวอร์เท่านั้น เซิร์ฟเวอร์จะบันทึกจำนวนสัญญาณขัดจังหวะด้วยนาฬิกาแบบเรียลไทม์ จากนั้นข้อมูลขัดจังหวะจะได้รับการจัดการต่อไป เครื่องนับส่วนหน้าประกอบด้วยเครื่องสร้างไฟฟ้าแรงสูงที่มีค่าแรงดันไฟฟ้าและระยะห่างของอิเล็กโทรดที่เหมาะสมกับขนาดยุงที่ต้องการ สัญญาณพัลส์ทริกเกอร์ต่ำของยุงที่ถูกฆ่าด้วยไฟฟ้าแรงสูงจะถูกส่งไปยังชุดควบคุม ทันที สัญญาณการนับจำนวนยุงรบกวนจะถูกส่งไปยังการรวบรวมข้อมูลกระแสใหญ่บนระบบ IOT โดยเทคนิคการประทับเวลา สร้างผลการตรวจวัดตัวอย่างยุงตัวเป็นๆ จำนวน 10 ตัว ในกล่องพื้นที่จำกัดในการบิน โดยเครื่องนับแสดงว่าผลการนับถูกต้อง 100%