Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
Physical Sciences and Mathematics Commons™
Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
- Discipline
-
- Environmental Sciences (1081)
- Computer Sciences (463)
- Chemistry (449)
- Engineering (156)
- Computer Engineering (150)
-
- Polymer Chemistry (141)
- Mathematics (120)
- Statistics and Probability (58)
- Earth Sciences (56)
- Physics (56)
- Geology (32)
- Life Sciences (16)
- Biotechnology (15)
- Artificial Intelligence and Robotics (11)
- Education (9)
- Educational Assessment, Evaluation, and Research (9)
- Databases and Information Systems (6)
- Chemical Engineering (4)
- Business (2)
- Catalysis and Reaction Engineering (1)
- Environmental Health (1)
- Environmental Public Health (1)
- Intellectual Property Law (1)
- Law (1)
- Management Information Systems (1)
- Medicine and Health Sciences (1)
- Operations Research, Systems Engineering and Industrial Engineering (1)
- Pharmacology, Toxicology and Environmental Health (1)
- Programming Languages and Compilers (1)
- Keyword
- Publication Year
- Publication
- Publication Type
Articles 211 - 240 of 2268
Full-Text Articles in Physical Sciences and Mathematics
Hydrogen Production By Steam Reforming Of Bioethanol And Fusel Oil Over Ni/Zsm-5 Nanosheet And Ni/Sic, Porapak Suriya
Hydrogen Production By Steam Reforming Of Bioethanol And Fusel Oil Over Ni/Zsm-5 Nanosheet And Ni/Sic, Porapak Suriya
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
In this research, hydrogen production is performed by steam reforming of bio-alcohol over Ni-based catalysts. First section of the study, Ni/SiC catalyst was synthesized and used in steam reforming of fusel oil (FSR). The SiC support was prepared by pyrolysis of rice husk at 1500 °C to obtain β-SiC phase, which benefit to reduce the carbon formation due to its good thermal conductivity and durability. The Ni/SiC1500 indicated 90% of fusel oil gas conversion and 29% of hydrogen yield during a 300 min of steam reforming of fusel oil at 700 °C, hence presenting a good performance, and remaining stable …
Cyanide Fluorescent Sensors From Indolium-Fluorophore Conjugates, Siraporn Soonthonhut
Cyanide Fluorescent Sensors From Indolium-Fluorophore Conjugates, Siraporn Soonthonhut
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Indolium conjugated with three fluorophores including julolidine, triphenylamine, and pyrene (INJ, INT, INP) were successfully synthesized via condensation reaction with an excellent yield over 80%. All of derivatives were fully characterized and investigated the photophysical properties revealing that synthesized indolium-fluorophore conjugates has a negligible quantum yield. All synthesized compounds expressed the great selectivity toward cyanide ion indicating by colorimetric and fluorescence signal change due to internal charge transfer process (ICT) was interrupted. The sensitivity on cyanide detection was carried on both colorimetric and fluorescence mode resulting the excellent sensitivity on INT and INJ which can be operated for analysis of …
Computational Fluid Dynamics Model Of Ethylene-Butene Copolymerization In Fluidized Bed Reactor, Suchart Kreesaeng
Computational Fluid Dynamics Model Of Ethylene-Butene Copolymerization In Fluidized Bed Reactor, Suchart Kreesaeng
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Computational fluid dynamics (CFD) is a powerful tool for studying fluid phenomena in various systems. In this study, the focus is on developing a CFD model to investigate the copolymerization reaction in a fluidized bed reactor. The CFD model consists of two main parts: the hydrodynamic model and the polymerization model. The hydrodynamic model was used to analyze the particle segregation behavior within the system. The simulations revealed that the introduction of baffles into the reactor could reduce segregation. Particularly, inserting a baffle at a 45-degree angle in the middle of the reaction zone, and adding another baffle layer above …
Content And Community Based Hybrid Tag Recommendation, Umaporn Padungkiatwattana
Content And Community Based Hybrid Tag Recommendation, Umaporn Padungkiatwattana
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Personalized hashtag recommendations can provide relevant hashtags for a microblog. Despite performance improvement, three challenges remain unexplored. First, previous works construct user and hashtag representations based on relations from themselves. We argue that users and hashtags are influenced not only by their own relations (i.e., first-order relations) but also by the relations of a distant user/hashtag that is indirectly connected in multiple communities (i.e., high-order relations). Second, prior works perform personalization at the microblog level while ignoring the user aspects presented for each word in the microblog. Third, past studies capture correlations among hashtags in the same microblog by considering …
Random Forest Algorithm Using Quartile-Patternbootstrapping For Class Imbalanced Problem, Worawit Jitpakdeebodin
Random Forest Algorithm Using Quartile-Patternbootstrapping For Class Imbalanced Problem, Worawit Jitpakdeebodin
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Nowadays, classification in machine learning serves as a valuable tool for extracting and analyzing real-world datasets. However, an important issue in classification is the problem of class imbalance, which significantly impacts the performance of classifiers. In 2019, a novel approach for a decision tree induction was introduced to address This problem—the Minority Condensation Entropy (MCE) measure that can effectively handle imbalanced datasets. Subsequently, in 2021, a new outlier factor called the Mass ratio - variance Outlier Factor (MOF) was presented that can rank instances based on the dataset density. This thesis proposes a random forest algorithm using quartile-pattern Bootstrapping that …
การนำกลับแมงกานีสจากแบตเตอรี่ปฐมภูมิที่ใช้งานแล้วโดยการตกตะกอนทางเคมีและเคมีไฟฟ้า, กัญญาณัฐ ก้อนเกตุ
การนำกลับแมงกานีสจากแบตเตอรี่ปฐมภูมิที่ใช้งานแล้วโดยการตกตะกอนทางเคมีและเคมีไฟฟ้า, กัญญาณัฐ ก้อนเกตุ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ปัจจุบันมีการใช้เครื่องมืออิเล็กทรอนิกส์อย่างแพร่หลายที่ใช้แบตเตอรี่แบบใช้งานได้ครั้งเดียวหรือไม่สามารถอัดประจุซ้ำได้ (Non-chargeable batteries) ซึ่งการกำจัดขยะแบตเตอรี่ในหลายพื้นที่ของประเทศนิยมทำด้วยวิธีการฝังกลบดิน (Landfill) ผสมกับขยะประเภทอื่น ๆ เนื่องจากเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดแต่วิธีการนี้ก่อให้เกิดปัญหาทางด้านสิ่งแวดล้อมตามมา การนำแบตเตอรี่ที่ใช้งานแล้วกลับมาผ่านกระบวนการเพื่อนำวัสดุภายในกลับใช้ใหม่จึงเป็นทางออกที่เหมาะสมกว่า อีกทั้งเป็นการหมุนเวียนการใช้วัสดุให้เกิดประโยชน์สูงที่สุด ด้วยเหตุนี้งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นไปที่การนำผงสารประกอบออกไซด์ของแมงกานีสจากขั้วบวกของทั้งแบตเตอรี่แอลคาไลน์และสังกะสี-คาร์บอนที่ใช้งานแล้ว ซึ่งอยู่ในรูปของผสมของสารประกอบหลายชนิดได้แก่ แมงกานีส (III) ออกไซด์ (Mn2O3) และ สังกะสี-แมงกานีส (III) ออกไซด์ (ZnMn2O4) มาผ่านกระบวนการสัณฐานโลหวิทยาความร้อนสูงและสารละลายเพื่อให้ได้เป็นสารประกอบใหม่คือ แมงกานีส (II) ออกไซด์ (MnO) แมงกานีส (II) ซัลเฟต (MnSO4) และแมงกานีสไดออกไซด์ (MnO2) ผลทดสอบโครงสร้างผลึกของสารด้วยเทคนิค X-ray diffraction (XRD) พบว่า MnO2 ที่ได้เป็นเฟสผสมของ แอลฟ่า เบต้า และแกรมม่า โดยมีร้อยละผลผลิตมากกว่า 95 เมื่อนำ MnO2 มาใช้เป็นผงขั้วบวกในแบตเตอรี่สังกะสี-ไอออน ได้ทำการทดสอบสมรรถนะทางเคมีไฟฟ้าด้วยเทคนิค Galvanostatic charge-discharge (GCD) ความหนาแน่นกระแสต่างกันได้แก่ 5 10 20 50 100 และ 200 มิลลิแอมแปร์ต่อกรัม พบว่าค่าความจุจำเพาะที่ได้ของ MnO2 ที่เตรียมได้จากผงแบตเตอรี่แอลคาไลน์ที่ใช้งานแล้วมีค่ามากกว่ากรณีที่เตรียมได้จากผงแบตเตอรี่สังกะสี-คาร์บอน โดยค่าความจุจำเพาะสูงสุดที่ได้มีค่าประมาณ 105.26 มิลลิแอมแปร์-ชั่วโมงต่อกรัม (รอบที่ 5) ที่ความหนาแน่นกระแส 5 มิลลิแอมแปร์ต่อกรัม
ผลของชนิดอิเล็กโทรไลต์และสารเติมแต่งต่อขั้วสังกะสีในแบตเตอรี่สังกะสี-ไอออนโดยใช้การหาลักษณะเฉพาะแบบอิน-ซิทู, พรนภา ภุมมารี
ผลของชนิดอิเล็กโทรไลต์และสารเติมแต่งต่อขั้วสังกะสีในแบตเตอรี่สังกะสี-ไอออนโดยใช้การหาลักษณะเฉพาะแบบอิน-ซิทู, พรนภา ภุมมารี
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
โลหะสังกะสีมักถูกนำมาใช้เป็นวัสดุในแบตเตอรี่สังกะสี-ไอออน เนื่องจากราคาถูก และเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม แต่ยังมีข้อจำกัดจากการเกิดเดนไดรต์ การกัดกร่อน และการเกิดปฏิกิริยาข้างเคียงที่ผันกลับไม่ได้ส่งผลให้แบตเตอรี่มีเสื่อมสภาพ ในปัจจุบันเทคนิคอิน-ซิทูได้รับความสนใจอย่างมากในการศึกษา เพราะสามารถศึกษาได้โดยไม่ต้องแยกส่วนแบตเตอรี่ และวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น ณ เวลาจริงได้ โดยในงานวิจัยนี้ใช้การวิเคราะห์แบบอิ-ซิทูกล้องจุลทรรศน์แบบใช้แสงเพื่ออธิบายสัณฐานวิทยาที่ขั้วสังกะสีโดยเฉพาะอย่างยิ่งโครงสร้างเดนไดรต์ขที่บริเวนส่วนต่อระหว่างสารละลายอิเล็กโทรไลต์กับขั้วสังกะสีในเซลล์สมมาตรของขั้วสังกะสี (Zn/Zn) ในระหว่างที่เกิดการละลาย/พอกพูนของสังกะสี ตัวแปรที่ได้ทำการศึกษาคือ ชนิดของเกลือในสารละลายอิเล็กโทรไลต์ ชนิดของสารเติมแต่ง และความเข้มข้นของสารเติมแต่ง ชนิดของเกลือได้แก่ ZnSO4 และ Zn(CF3SO3 โดยกำหนดให้ความเข้มข้นของเกลืออยู่ที่ 1 โมลาร์ในน้ำซึ่งเป็นตัวทำละลายของสารละลายอิเล็กโทรไลต์และสารเติมแต่งคือ MnSO4 SiO2 และ PEG นำมาใช้แค่ในระบบสารละลายอิเล็กโทรไลต์ ZnSO4 ความเข้มข้น 1 โมลาร์ ความหนาแน่นกระแสที่ใช้คือ 0.5 1.0 2.0 และ 4.0 มิลลิแอแปร์ต่อตารางเซนติเมตร และความจุ 2 มิลลิแอแปร์-ชั่วโมงต่อตารางเซนติเมตร และจำนวนรอบของการอัดและจ่ายประจุคือ 10 25 50 100 และ 200 รอบ โดยที่ความหนาแน่นกระแสสูง 4.0 มิลลิแอแปร์ต่อตารางเซนติเมตร จะเกิดเดนไดรต์อย่างรุนแรงจนสามารถทะลุแผ่นกั้นส่งผลให้เกิดการลัดวงจรอ้างอิงจากผลทางเคมีไฟฟ้า การถ่ายภาพจากกล้องจุลทรรศน์แบบใช้แสง และการถ่ายภาพด้วยรังสีเอกซ์เรย์ซินโครตรอน จากผลวิจัยพบว่าการเติมซิลิกาปริมาณ 0.5 % โดยมวลต่อปริมตารช่วยยับยั้งการเกิดเดนไดรต์ได้ ยิ่งไปกว่านั้นยังลดการเกิดการกัดกร่อนและการเกิดปฏิกิริยาข้างเคียงที่ผันกลับไม่ได้บนผิวขั้วสังกะสีได้อีกด้วย สอดคล้องกับผลทางเคมีไฟฟ้าที่มีเสถียรภาพสูงและจากภาพถ่ายกล้องจุลทรรศน์ที่พื้นผิวของขั้วสังกะสีนั้นไม่เปลี่ยนแปลงจากเดิม และจากผลของรามานสเปกโตสโกปีพบว่าพื้นผิวของขั้วสังกะสีนั้นไม่มี ZnO, Zn(OH)2 และ Zn4SO4(OH)6
การนำกลับทองจากน้ำเสียการผลิตแผงวงจรโดยใช้ตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงคู่ควบทังสเตนไตรออกไซด์, สัจจพร สังขนาค
การนำกลับทองจากน้ำเสียการผลิตแผงวงจรโดยใช้ตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงคู่ควบทังสเตนไตรออกไซด์, สัจจพร สังขนาค
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้ศึกษากัมมันตภาพในการนำกลับทองจากน้ำเสียผลิตแผงวงจรพิมพ์โดยใช้ตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงคู่ควบทังสเตนไตรออกไซด์ ตัวแปรที่ศึกษา คือ ปริมาณของซิงค์ออกไซด์ (2.5 – 25 โดยน้ำหนัก) พีเอชเริ่มต้นของน้ำเสีย (ประมาณ 7.02 – 11.2) ชนิดของสารล่าโฮล (เมทานอล เอทานอล และไอโซโพรพานอล) ปริมาณสารล่าโฮล (ร้อยละ 10 – 30 โดยโมล) และปริมาณตัวเร่งปฏิกิริยา (1.0 – 2.5 กรัมต่อลิตร) พบว่าตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงคู่ควบ ZnO/WO3 ที่ร้อยละ 5 โดยน้ำหนัก (5.0ZW) สามารถนำกลับทองได้มากที่สุดคือร้อยละ 99.87 ภายใน 5 ชั่วโมง ค่าพีเอชเริ่มต้นของน้ำเสียจากการผลิตแผงวงจรพิมพ์เท่ากับ 11.21 ความเข้มข้นเอทานอลร้อยละ 20 โดยปริมาตร ปริมาณตัวเร่งปฏิกิริยา 2 กรัมต่อลิตร ความเข้มแสง 3.57 มิลลิวัตต์ต่อตารางเซนติเมตร เนื่องจากตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสง 5.0ZW มีปริมาณที่ว่างออกซิเจนและมีโครงสร้างแบบเฮเทอโรจังชัน (Heterojunction) ที่เหมาะสมส่งผลให้อัตราการรวมตัวกลับระหว่างอิเล็กตรอนและโฮลลดลง รวมทั้งมีตำแหน่งแถบพลังงานเหมาะสมกับช่วงของศักย์ไฟฟ้าการเกิดปฏิกิริยารีดักชันของสารประกอบเชิงซ้อนทองไซยาไนด์ โดยตัวเร่งปฏิกิริยาดังกล่าวมีเสถียรภาพคงที่แม้ผ่านการใช้งานซ้ำ 6 ครั้ง
Spatio-Temporal Copula-Based Graph Neural Networks For Traffic Forecasting, Pitikorn Khlaisamniang
Spatio-Temporal Copula-Based Graph Neural Networks For Traffic Forecasting, Pitikorn Khlaisamniang
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Modern cities heavily rely on complex transportation, making accurate traffic speed prediction crucial for traffic management authorities. Classical methods, including statistical techniques and traditional machine learning techniques, fail to capture complex relationships, while deep learning approaches may have weaknesses such as error accumulation, difficulty in handling long sequences, and overlooking spatial correlations. Graph neural networks (GNNs) have shown promise in extracting spatial features from non-Euclidean graph structures, but they usually initialize the adjacency matrix based on distance and may fail to detect hidden statistical correlations. The choice of correlation measure can have a significant impact on the resulting adjacency matrix …
Multi-Output Learning For Predicting Evaluation And Reopening Of Github Pull Requests On Open-Source Projects, Peerachai Banyongrakkul
Multi-Output Learning For Predicting Evaluation And Reopening Of Github Pull Requests On Open-Source Projects, Peerachai Banyongrakkul
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
GitHub's pull-based development model is widely used by software development teams to manage software complexity. Contributors create pull requests for merging changes into the main codebase, and integrators review these requests to maintain quality and stability. However, a high volume of pull requests can overburden integrators, causing feedback delays. Previous studies have used machine learning and statistical techniques with tabular data as features, but these may lose meaningful information. Additionally, acceptance and latency may not be sufficient for the pull request evaluation. Moreover, reopened pull requests can add maintenance costs and burden already-busy developers. This thesis proposes a novel multi-output …
A Comparison Of Imbalanced Data Handling Methods For Pre-Trained Model In Multi-Label Classification Of Stack Overflow, Arisa Umparat
A Comparison Of Imbalanced Data Handling Methods For Pre-Trained Model In Multi-Label Classification Of Stack Overflow, Arisa Umparat
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Tag classification is essential in Stack Overflow. Instead of combining through pages or replies of irrelevant information, users can easily and quickly pinpoint relevant posts and answers using tags. Since User-submitted posts can have multiple tags, classifying tags in Stack Overflow can be challenging. This results in an imbalance problem between labels in the whole labelset. Pretrained deep learning models with small datasets can improve tag classification accuracy. Common multi-label resampling techniques with machine learning classifiers can also fix this issue. Still, few studies have explored which resampling technique can improve the performance of pre-trained deep models for predicting tags. …
Mathematical Modeling Of The Mechanical Response Of Coupled Inner-Ear Hair Cells With Opposite Polarity, Tanawat Ngampattrapan
Mathematical Modeling Of The Mechanical Response Of Coupled Inner-Ear Hair Cells With Opposite Polarity, Tanawat Ngampattrapan
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Hair cells are specialized receptors that detect mechanical forces in the auditory and vestibular systems of vertebrates. In vivo hair-cell bundles are typically anchored to an overlying structure which provides mechanical coupling between neighboring hair cells. Cooperativity between hair bundles has been previously proposed to have strong effects on signal detection. While the coupling of hair cells with the same polarity as those in the auditory organs has been extensively studied, the dynamics of hair cells with opposite polarity in the vestibular system and the inner ear of lizards remain unexplored. In this study, we aim to investigate the dynamics …
Random Walks On Quasi-1d Infinite Structures, Srawut Sasom
Random Walks On Quasi-1d Infinite Structures, Srawut Sasom
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
In the present thesis a random walk on quasi-1d lattices as a model for transport processes on quasi-1d materials is analytically investigated. The scope of the present work is to shed light on the asymptotic behavior of basic statistical properties of the random walk on such structures including the first and the second moments of the walker location along the structure axis, the probability of return to the starting site, the probability of ever reach a given site, the conditional mean first-passage time to a given site and the expected number of distinct sites visited. The first part of the …
การแบ่งส่วนตับและเนื้องอกในภาพสเปคซีทีของเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ สำหรับการวางแผนการรักษาด้วยการนำสารกัมมันตรังสีเข้าสู่ร่างกายเฉพาะจุดด้วยโครงข่ายประสาทเชิงลึก, สุกัญญา แซ่คู
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การบำบัดด้วยรังสีเฉพาะจุดเป็นวิธีการสลายลิ่มเลือดด้วยรังสีที่ใช้ในการรักษาเนื้องอกร้ายในตับ อัตราส่วนเนื้องอกต่อเนื้อตับเป็นพารามิเตอร์ที่สำคัญสำหรับการวางแผนการรักษาด้วยการนำสารกัมมันตรังสีเข้าสู่ร่างกายเฉพาะจุดด้วยอนุภาคเรซินไมโครสเฟียร์เคลือบสารกัมมันตรังสีอิตเทรียม-90 (90Y) เพื่อใช้ประเมินปริมาณสารกัมมันตรังสีอิตเทรียม-90 จากปริมาตรของเนื้อตับและเนื้องอกตับของคนไข้ด้วยสารเภสัชรังสีการปล่อยโฟตอนเดี่ยวเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ ในการศึกษานี้เสนอ Multi-Scale Attention U-Net (MA-Net) ที่รวมคุณสมบัติที่หลากหลายของรูปภาพที่มีการตัดเฉพาะส่วนช่องท้อง และใช้ฮิสโตแกรมจัดการรูปภาพสเปค-ซีที ที่มีการกระจายค่าแสงแบบปกติและผิดปกติ โดยใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า Noisy student และการเพิ่มความหลากหลายของภาพ งานวิจัยนี้นำเสนอโมเดลที่แยกระหว่างการแบ่งส่วนเนื้อตับจากภาพซีทีและการแบ่งส่วนเนื้องอกตับจากภาพสเปค-ซีที และโมเดลรวมการแบ่งส่วนเนื้อตับและเนื้องอกตับจากการฟิวชั่นภาพซีทีและภาพสเปค-ซีที ในงานวิจัยนี้ใช้ชุดข้อมูลสาธารณะ 3DIRCADb-01 ร่วมกับชุดข้อมูลภาพเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ ซีที สำหรับการแบ่งส่วนเนื้อตับและชุดข้อมูลภาพเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ สเปค-ซีที สำหรับเนื้องอกตับที่รวบรวมจากหน่วยเวชศาสตร์นิวเคลียร์โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์สภากาชาดไทย วิธีการที่นำเสนอโมเดลแยกการแบ่งเนื้อตับและเนื้องอกตับมีค่า Dice Similarity Coefficient (DSC) เท่ากับ 0.90, 0.66 และ Intersection over Union (IoU) เท่ากับ 0.84 และ 0.55 ตามลำดับ ซึ่งมีประสิทธิภาพการแบ่งส่วนที่แม่นยำกว่าโมเดลการเรียนรู้เดียวกันโดยใช้รูปภาพฟิวชั่นภาพ ซีที และสเปค-ซีที การแบ่งส่วนเนื้อตับและเนื้องอกตับ มีค่า DSC เท่ากับ 0.83, 0.62 และ IoU เท่ากับ 0.74 และ 0.51 ตามลำดับ การแบ่งส่วนที่แม่นยำจะทำให้การบำบัดด้วยรังสีเฉพาะจุดมีประสิทธิภาพที่ดี
Identifying The Most Distinctive Characteristics Of A Good Solution For Non-Euclidean Cvrp Using Statistical Learning Model, Piyabut Inbunsong
Identifying The Most Distinctive Characteristics Of A Good Solution For Non-Euclidean Cvrp Using Statistical Learning Model, Piyabut Inbunsong
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
A capacitated vehicle routing problem (CVRP) is a well-known NP-hard combinatorial optimization. Therefore, heuristics are the common methods used to search for a good solution. The algorithms will perform better if characteristics of good solutions of the problem are known. There was a research study in the characteristics of Euclidean CVRP solutions and the knowledge was later applied in a metaheuristic. That study becomes our motivation to study the characteristics of non-Euclidean CVRP solutions. To that end, we considered the solutions of non-Euclidean CVRP in the new Euclidean space with the same or higher dimensions using multi-dimensional scaling in which …
การเปรียบเทียบวิธีการใส่ค่าสูญหาย ในตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นพหุที่ตัวแปรอิสระมีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลที่สัมพันธ์กัน, ศุภสันติ์ ดีมาก
การเปรียบเทียบวิธีการใส่ค่าสูญหาย ในตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นพหุที่ตัวแปรอิสระมีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลที่สัมพันธ์กัน, ศุภสันติ์ ดีมาก
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการประมาณสูญหายในตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ ที่ตัวแปรอิสระมีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลที่มีความสัมพันธ์กัน ในการศึกษานี้มีวิธีการที่ถูกพัฒนาขึ้นคือ Expected Regression Imputation (ERI) และ Conditional Expected Regression Imputation (CERI) โดยจะเปรียบเทียบประสิทธิภาพวิธีการที่พัฒนาขึ้นมากับอีก 3 วิธีการ ได้แก่ วิธี K-Nearest Neighbor Imputation (KNN), วิธี Expectation Maximization Algorithm (EM) และ วิธี Predictive Mean Matching Imputation (PMM) ) การศึกษานี้ได้ควบคุมปัจจัยความแปรปรวนของตัวแปรอิสระ, ความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระ, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานค่าความคลาดเคลื่อน, ร้อยละการสูญหายและระดับ Nonignorability โดยวิธีการที่ให้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (Average mean square error) น้อยที่สุดจะเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพสูงที่สุด ผลการวิจัยพบว่า เมื่อข้อมูลมีการกระจายตัวสูงและกลางวิธี KNN มีประสิทธิภาพสูงสุดในทุกกรณีที่ศึกษา แต่ถ้าข้อมูลกระจายตัวต่ำ วิธี KNN จะดีเมื่อกรณีตัวแปรมีความสัมพันธ์กันสูงและร้อยละการสูญหายต่ำ วิธี EM จะประสิทธิภาพสูงเมื่อร้อยละการสูญหายสูงในทุกระดับความสัมพันธ์ วิธี ERI จะประสิทธิภาพสูงเมื่อตัวแปรมีความสัมพันธ์เชิงบวกในระดับกลางลงไปในเกือบทุกกรณีที่ศึกษา วิธี CERI จะประสิทธิภาพสูงเมื่อตัวแปรมีความสัมพันธ์เชิงลบในระดับกลางลงไปและร้อยละการสูญหายต่ำ
Remote Sensing And Luminescence Dating Of Archaeological Sites In Buriram Province, Northeastern Thailand, Sutthikan Khamsiri
Remote Sensing And Luminescence Dating Of Archaeological Sites In Buriram Province, Northeastern Thailand, Sutthikan Khamsiri
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This research aims to apply remote sensing and luminescence dating to study archaeological sites in Buriram Province, Northeastern Thailand. There are three main objectives including 1) to model the ancient path from the mountain passes along the Dângrêk mountain to ancient community on Angkor Highland or Northeast Thailand, 2) to directly date slag from the ancient iron smelting site at Ban Sai To 7, and 3) determine the terminal age of Ban Sai To 7 site using technical ceramics. Firstly, the results of the GIS-based least cost path (LCP) route, using topographic factors, show that Ta Muen, Sai Ta Ku, …
การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อสมบัติของยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม, สายสุณี จิตกล้า
การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อสมบัติของยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม, สายสุณี จิตกล้า
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ถึงแม้ว่าสมบัติเชิงกลของยางแผ่นรมควันจะเหนือกว่ายางแห้งชนิดอื่นก็ตาม แต่ความไม่สม่ำเสมอในคุณภาพของยางส่งผลให้ปริมาณการใช้งานยางแผ่นรมควันในอุตสาหกรรมล้อยางลดลงอย่างต่อเนื่อง ปัจจุบันการยางแห่งประเทศไทยได้กำหนดมาตรฐานการผลิตยางแผ่นรมควันขึ้นเพื่อควบคุมและให้ได้ยางแผ่นรมควันที่มีสมบัติต่าง ๆ คงที่ ซึ่งยางที่ได้จะเรียกว่า “ยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม” หรือ “ยางแผ่นรมควันเกรด P” เพื่อให้เข้าใจถึงสาเหตุที่ส่งผลให้สมบัติต่าง ๆ ของยางแผ่นรมควันแปรปรวนดียิ่งขึ้น งานวิจัยนี้ได้ศึกษาถึงอิทธิพลด้านภาวะการผลิต ช่วงฤดูกาลกรีดยาง รวมไปถึงพิ้นที่ปลูกยางต่อสมบัติทั้งทางกายภาพและเชิงกลของยางแผ่นรมควัน ผลการทดลองที่ได้พบว่า เมื่อใช้น้ำยางที่มีปริมาณเนื้อยางแห้งแตกต่างกันและใช้ความเข้มข้นกรดฟอร์มิกในการจับตัวเนื้อยางแตกต่างกัน สมบัติของยางแผ่นรมควันจะแตกต่างกันไป โดยพบว่าเมื่อปริมาณเนื้อยางแห้งและความเข้มข้นกรดฟอร์มิกเพิ่มขึ้นส่งผลให้ค่าสิ่งระเหยในยางแผ่นรมควันเพิ่มขึ้น เนื่องจากก้อนยางที่ได้จากการจับตัวของเนื้อยางด้วยกรดค่อนข้างแข็ง ทำให้เมื่อนำไปรีดเป็นแผ่นบางทำได้ยาก น้ำในเนื้อยางจึงระเหยออกมาได้ไม่ดี เมื่อเพิ่มปริมาณเนื้อยางแห้งจะทำให้ค่า PO, PRI และความหนืดมูนีเพิ่มขึ้น การแปรปริมาณเนื้อยางแห้งในน้ำยางจาก 20% (ภาวะใช้ในการผลิตยางแผ่นรมควันพรีเมียม) เป็น 18, 20 และ 25% โดยน้ำหนัก ส่งผลให้ความทนต่อแรงดึงของยางแตกต่างกันมากที่สุดอยู่ที่ 2.1 MPa การเพิ่มความเข้มข้นกรดฟอร์มิกจะส่งผลทำให้ค่า PO, PRI และความหนืดมูนีลดลง การแปรความเข้มข้นกรดฟอร์มิกจาก 4% (ภาวะที่ใช้ในการผลิตยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม) เป็น 2, 3, 5, 8 และ 10% โดยปริมาตร ส่งผลให้ความทนต่อแรงดึงของยางแตกต่างกันมากที่สุดอยู่ที่ 3.2 MPa เมื่อพิจารณาฤดูกาลกรีดยางแตกต่างกัน น้ำยางที่ได้จากช่วงการผลัดใบของต้นยางจะมีปริมาณเนื้อยางแห้งในน้ำยางลดลง และปริมาณธาตุต่างๆ ในยางเพิ่มขึ้น ซึ่งจะส่งผลต่อค่าเถ้าและไนโตรเจนในยางแผ่นรมควันแตกต่างกัน ค่าความหนืดมูนีของยางแผ่นรมควันขึ้นอยู่กับช่วงฤดูกาลกรีดยางค่อนข้างชัดเจน โดยยางแผ่นรมควันที่เตรียมจากน้ำยางที่ได้จากการกรีดในช่วงกรีดปกติจะมีความหนืดมูนีที่สูงกว่ายางแผ่นรมควันที่เตรียมจากน้ำยางที่ได้จากการกรีดในช่วงก่อนปิดกรีด ยางแผ่นรมควันที่ได้จากภาคตะวันออกเฉียงเหนือมีปริมาณเถ้ามากกว่าที่ได้จากภาคใต้ ซึ่งปริมาณเถ้าเกิดจากปริมาณสารและแร่ธาตุต่าง ๆ ในดินที่ไม่เหมือนกัน อย่างไรก็ตาม ยางที่ได้จากทั้งสองบริเวณที่มีค่า PO , PRI และ ความหนืดมูนี ไม่ได้แตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด
โมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อทำนายความต้องการในการอัดประจุรถยนต์พลังงานไฟฟ้า, ปรัชญา อุดมปริฉัตร
โมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อทำนายความต้องการในการอัดประจุรถยนต์พลังงานไฟฟ้า, ปรัชญา อุดมปริฉัตร
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การควบคุมการอัดประจุรถยนต์พลังงานไฟฟ้าอัจฉริยะ (Smart Charging) เป็นวิธีการจัดกำหนดการอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าให้ได้อย่างเหมาะสม ทำให้สถานีอัดประจุสาธารณะทำกำไรได้มากขึ้น ผลกำไรดังกล่าวนี้มักมาจากการลดค่าใช้จ่ายของค่าความต้องการพลังงานไฟฟ้าสูงสุดโดยที่ยังคงสามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าได้ สถานีอัดประจุสาธารณะที่มีการใช้ Smart charging ส่วนใหญ่จะให้ผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าเป็นผู้กำหนดความต้องการของพวกเขาเอง อย่างไรก็ตามผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าอาจจะป้อนข้อมูลความต้องการที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง ส่งผลให้ผลกำไรของสถานีอัดประจุสาธารณะลดลงได้ ในงานวิจัยนี้ผู้ทำจิจัยได้ทำการนำเสนอ End-to-end framework ซึ่งมีเป้าหมายในการสร้างกำไรสูงสุดแก่สถานีอัดประจุสาธารณะโดยที่ยังคงตอบสนองกับความต้องการของผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้า โดย framework จะประกอบด้วยโมดูลหลักสองอย่าง ได้แก่ โมดูลการพยากรณ์ความต้องการของผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าอันได้แก่ระยะเวลาในการเชื่อมต่อและความต้องการพลังงานไฟฟ้า ที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต่างๆ เช่น XGBoost, Random Forest (RF), และ TabNet กับโมดูลการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดในการจัดกำหนดการอัดประจุของรถยนต์ไฟฟ้าที่มีพื้นฐานจากเทคนิค Model predictive control (MPC) ซึ่งโมดูลการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดนี้ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นโดยใช้ข้อมูลจากการป้อนกลับและพฤติกรรมของการดึงกระแสของรถยนต์ไฟฟ้าที่เรียกว่า Constant Current Constant Voltage (CC-CV) การทดลองได้ทำกับข้อมูลธุรกรรมการอัดประจุจริงจากกับสี่สถานีอัดประจุ จากผลการทดลองพบว่า framework นั้นสามารถทำให้สถานีอัดประจุได้รับกำไรที่มากขึ้น
การวิเคราะห์คุณลักษณะของเสียงเพื่อทำนายคะแนนแอตเทนชันในแบบประเมินโมคา, วิโรจน์ ตรีมงคลโชค
การวิเคราะห์คุณลักษณะของเสียงเพื่อทำนายคะแนนแอตเทนชันในแบบประเมินโมคา, วิโรจน์ ตรีมงคลโชค
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาเพื่อค้นหาคุณลักษณะทางเสียงที่มีความสำคัญในการประเมินคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันของแบบประเมินไทยโมคา โดยใช้ชุดข้อมูลเสียงที่บันทึกจากแอปพลิเคชันไทยโมคา โดยเลือกแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง (Digit Forward Span, DFS) และแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหลังไปหน้า (Digit Backward Span, DBS) ซึ่งเป็นแบบทดสอบการทำงานของสมองด้านแอตเทนชัน ผู้วิจัยพัฒนาโมเดลเพื่อสกัดคุณลักษณะเสียง และเปรียบเทียบหาชุดคุณลักษณะสำคัญทางเสียงที่ด้วยวิธีการกำจัดคุณลักษณะแบบเรียกซ้ำ (Recursive Feature Elimination, RFE) ซึ่งมีความแม่นยำในการจำแนกข้อมูลคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันของแบบประเมินไทยโมคาสูงที่สุด โดยจากการวิจัยนั้นผู้วิจัยได้รับชุดคุณลักษณะสำคัญทางเสียงที่ประกอบด้วย 3 คุณลักษณะ คือ ผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง ที่ตรวจสอบจากความเข้มของเสียง ผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง ที่ตรวจสอบจากคอนทัวร์ของระดับเสียง และผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหลังไปหน้า ที่ตรวจสอบจากคอนทัวร์ของระดับเสียง และชุดคุณลักษณะนี้มีความแม่นยำในการจำแนกข้อมูลคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันร้อยละ 72.0 ซึ่งมากกว่าการใช้คุณลักษณะทางเสียงทั้งหมดในการจำแนกข้อมูล
Threshold Numbers Of Some Complete Multipartite Graphs And Their Complements, Thanaporn Sumalroj
Threshold Numbers Of Some Complete Multipartite Graphs And Their Complements, Thanaporn Sumalroj
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
No abstract provided.
Detecting Spammer Groups Using Centrality Measure, Natthanicha Suriyamongkol
Detecting Spammer Groups Using Centrality Measure, Natthanicha Suriyamongkol
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The practice of hiring professional spammers to create fake reviews on e-commerce platforms in order to attract customers can easily be found on the internet. As a result, the number of suspicious spammers has rapidly increased, hindering the performance of fraud/spam specialists' investigations. This study proposes a solution to mitigate the overwhelming number of investigative cases and improve investigation performance. The study utilizes XGBoost for classification to detect individual spammers; and centrality measure and the Structural Clustering Algorithm for Networks (SCAN) to identify spammer groups. Experimental evaluations show that this approach effectively reduces the number of spammers and increases accuracy …
Lead Removal From Water By Modified Activated Carbon Produced From Banana Stem, Imelda Octa Tampubolon
Lead Removal From Water By Modified Activated Carbon Produced From Banana Stem, Imelda Octa Tampubolon
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Banana stem-activated carbon (BSAC) and modified banana stem-activated carbon, containing sulfur, nitrogen, and oxygen-containing groups derived from banana stem, were prepared and studied for Pb(II) ion removal. The materials were characterized by scanning electron microscopy, X-Ray diffraction, surface area analysis, and Fourier transform infrared spectroscopy. SEM images showed that the materials are porous, and XRD confirmed that the structures are amorphous and resemble the graphitic hexagonal structure of carbon materials. Surface areas of these materials ranged from 517.67 m2/g for the bare banana stem activated carbon to 234.03, 453.74, 252.97, and 22.96 m2/g for sulfur, oxygen, sulfur and oxygen and …
Class-Level And Token-Level Approaches For Test Impact Analysis, Alon Basin
Class-Level And Token-Level Approaches For Test Impact Analysis, Alon Basin
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The objective of the thesis is to examine the efficacy of test impact analysis in a setting of continuous testing, where automated test cases are routinely run to guarantee the integration of high-quality codes. While continuous testing can enhance code quality and minimize maintenance workload, it also leads to a notable rise in overhead for test execution. In our study on test impact analysis, we developed a novel static class level technique that utilizes JavaParser to create a dependency graph between test cases and source code classes based on abstract syntax trees. We applied this technique to seven Java systems …
การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชันของธุรกิจจำหน่ายรถกระบะและรถบรรทุกมือสอง, ณัฐนิษฐ์ษา เจริญมรรคผล
การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชันของธุรกิจจำหน่ายรถกระบะและรถบรรทุกมือสอง, ณัฐนิษฐ์ษา เจริญมรรคผล
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในปัจจุบันคงปฏิเสธไม่ได้ว่าคนไทยหันมาซื้อสินค้าออนไลน์ผ่านแอปพลิเคชันต่าง ๆ โดยเฉพาะในช่วงการแพร่ระบาดของไวรัสโควิด-19 ที่ทำให้คนมีความกังวล ไม่ต้องการออกจากที่อยู่อาศัยเพื่อไปซื้อสินค้าต่าง ๆ จึงทำให้คนไทยใช้ช่องทางออนไลน์ในการซื้อสินค้าเพิ่มมากขึ้น และผู้บริโภคมีพฤติกรรมที่เปลี่ยนไป เช่น เดิมผู้ที่สนใจซื้อรถยนต์จะเดินทางไปที่โชว์รูมเพื่อชมรถยนต์ สอบถามรายละเอียดต่าง ๆ ของรถ และขอใบเสนอราคากับผู้ขายรถ ซึ่งอาจต้องเดินทางไปหลาย ๆ โชว์รูมเพื่อหาข้อเสนอพิเศษ หรือโปรโมชันที่ตรงกับความตรงการ แต่ในปัจจุบันผู้ที่สนใจซื้อรถยนต์ จะดูรูปภาพรถและหาข้อมูลต่าง ๆ ในช่องทางออนไลน์ รวมถึงการแช็ตเพื่อพูดคุยสอบถามข้อเสนอพิเศษกับผู้ขาย อย่างไรก็ตาม สินค้าประเภทรถยนต์ ยังไม่สามารถทำการเช่าซื้อผ่านช่องทางออนไลน์ได้อย่างเต็มรูปแบบ ดังนั้นจึงนำการคิดเชิงออกแบบมาช่วยในการออกแบบระบบที่สามารถเชื่อมกันระหว่างการซื้อสินค้าในช่องทางออฟไลน์และช่องทางออนไลน์ หรือเรียกว่า “Omni-Channel” เพื่อให้ผู้บริโภคสามารถเช่าซื้อรถยนต์ได้ตามความต้องการและตามพฤติกรรมการซื้อสินค้าที่เปลี่ยนไป ระบบต้นแบบของโครงการนี้ถูกสร้างจากเครื่องมือ “Figma” จะช่วยให้บริษัท ปิกอัพแอนด์ทรัค จำกัด สามารถพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชันของธุรกิจจำหน่ายรถกระบะและรถบรรทุกมือสอง ที่นำไปใช้ได้จริง ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานได้
การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันของธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยว, อริญชย์พิชญ์ บังเอิญ
การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันของธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยว, อริญชย์พิชญ์ บังเอิญ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในปัจจุบันธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยวนั้นถือเป็นรูปแบบของร้านอาหารที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมากในปัจจุบัน เป็นอาหารที่รสชาติถูกปากทั้งคนไทยและสามารถรับประทานได้ทุกวัน การเติบโตของธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยวนั้นก็เติบโตขึ้นอย่างมาก มิติการแข่งขันนั้นหลากหลายมากขึ้น ทั้งในส่วนของรสชาติ การคัดสรรวัตถุดิบ ราคา ภาพลักษณ์ของแบรนด์ เป็นต้น ในปัจจุบันเทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันมากขึ้น ทำให้ธุรกิจร้านอาหารนั้นต้องมีการปรับตัวให้เข้ากบัสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไป และพฤติกรรมของลูกค้านั้นก็เริ่มมีการสั่งอาหารออนไลน์มากขึ้น ทางร้านอาหารจึงอยากให้เทคโนโลยีนั้นมีบทบาทในการช่วยพัฒนาธุรกิจร้านอาหารมากขึ้น ดังนั้นการนำการคิดเชิงออกแบบมาประยุกต์กับเว็บแอปพลิเคชันของธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยวที่จะทำให้เกิดเว็บแอปพลิเคชันต้นแบบที่ช่วยให้ธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยวนี้ดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ระบบต้นแบบที่ได้จากโครงการนี้จะช่วยให้การดำเนินงานของธุรกิจร้านก๋วยเตี๋ยวประสบความสำเร็จมากขึ้น โดยะช่วยให้ได้เว็บแอปพลิเคชันที่ตอบโจทย์และตรงกับความต้องการของผู้ใช้งานมากยิ่งขึ้น
การเปรียบเทียบอัลกอริทึมระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงในเกมเป่ายิ้งฉุบ, ธันยวุฒิ อักขระสมชีพ
การเปรียบเทียบอัลกอริทึมระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงในเกมเป่ายิ้งฉุบ, ธันยวุฒิ อักขระสมชีพ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน ในตัวแบบการเรียนรู้แบบเสริมแรงกับการตัดสินใจเชิงพฤติกรรมของมนุษย์ ทั้งสองอัลกอริทึมเป็นอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาแบนดิทหลายแขน แต่ไม่ชัดเจนว่าทั้งสองอัลกอริทึมจะมีประสิทธิภาพอย่างไรกับปัญหาการตัดสินใจเชิงพฤติกรรมของมนุษย์ที่ความซับซ้อนทางด้านพฤติกรรม งานวิจัยนี้จำลองเกมเป่ายิ้งฉุบแทนปัญหาการตัดสินใจของมนุษย์ โดยมีองค์ประกอบเชิงพฤติกรรม 2 องค์ประกอบ คือ พฤติกรรมการใช้กลยุทธตามเข็มนาฬิกาแบบผสม และพฤติกรรมการใช้กลยุทธยุติการสูญเสีย โดยตัวแบบเกมเป่ายิ้งฉุบถูกจำลองขึ้นตามกระบวนการตัดสินใจแบบมาร์คอฟ ตัวแทนตัวแบบจากทั้งสองอัลกอริทึมจะแก้ไขปัญหาดังกล่าวและวัดประสิทธิภาพด้วยผลรางวัลสะสมภายใต้เงื่อนไขการจำลองในรูปแบบต่าง ๆ ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพพบว่า ตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบนมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันในการจำลองส่วนใหญ่ ยกเว้นกรณีการจำลองที่รูปแบบพฤติกรรมของมนุษย์มีความชัดเจนเป็นระยะเวลายาว ตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน
การศึกษาเปรียบเทียบตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอนเพื่อลดเวลาในกระบวนการทดสอบวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุดของฮาร์ดไดรฟ์, ภัทรดิศ ดำรงค์ศักดิ์
การศึกษาเปรียบเทียบตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอนเพื่อลดเวลาในกระบวนการทดสอบวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุดของฮาร์ดไดรฟ์, ภัทรดิศ ดำรงค์ศักดิ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ฮาร์ดไดรฟ์ (HDD) เป็นอุปกรณ์บันทึกข้อมูลแม่เหล็กที่มีความแม่นยำสูง ดังนั้นจึงมีค่าใช้จ่ายสูง และเสียเวลาในการวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุดฮาร์ดไดรฟ์ หากจ่ายกระแสไฟฟ้าเขียนไม่เหมาะสมจะส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของฮาร์ดไดรฟ์ ซึ่งเราใช้วิธีการเงื่อนไขการทดสอบแบบปรับตัว (Adaptive Test Condition) เป็นเทคนิคที่ปรับวิธีการทดสอบแบบดั้งเดิม ตามรูปแบบข้อมูลพารามิเตอร์ เพื่อปรับปรุงวิธีการทดสอบปัจจุบัน และลดเวลาการทดสอบ งานวิทยานิพนธ์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการใช้ตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอนสำหรับการลดช่วงการวัดค่ากระไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุด สำหรับการลดเวลาการทดสอบวัคค่ากระแสไฟฟ้าเขียน (write current test) โดยการคำนวณช่วงความเชื่อมั่นของผลทำนายที่ระดับความเชื่อมั่นที่ยอมรับได้ โดยใช้ค่าความไม่แน่นอนของข้อมูล (Data uncertainty) ที่ผ่านวิธีปรับการเทียบมาตรฐาน (Recalibration) แล้วนำมาลดช่วงวัดที่ได้จากการทดสอบฮาร์ดไดรฟ์ จากนั้นนำช่วงเชื่อมั่นของผลทำนายนั้นมาลดช่วงการวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียน โดยการศึกษา และเปรียบเทียบใช้ตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอน ได้แก่ NGBoost, XGB-Distribution และ CatBoost ซึ่งผลลัพธ์ของงานวิทยานิพนธ์คือ CatBoost สามารถลดเวลาในการทดสอบวัคค่ากระแสไฟฟ้าเขียนสูงสุดที่ช่วงความเชื่อมั่นของผลทำนาย ณ ระดับความเชื่อมั่นที่ยอมรับได้ ซึ่งครอบคลุมสัดส่วน 0.9 ของทุกชุดการทดสอบ
การวิเคราะห์ความคงทนของตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกต่อการโจมตีแบบพอยซันนิ่งแบบแกนส์ในงานภาพทางการแพทย์, ภาคภูมิ สิงขรภูมิ
การวิเคราะห์ความคงทนของตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกต่อการโจมตีแบบพอยซันนิ่งแบบแกนส์ในงานภาพทางการแพทย์, ภาคภูมิ สิงขรภูมิ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ปัจจุบันเทคโนโลยี deep learning ได้เข้ามีส่วนช่วยในการพัฒนางานทางด้านการแพทย์และสาธารณสุขเป็นอย่างมาก ด้วยการใช้สถาปัตยกรรมที่ล้ำสมัยและพารามิเตอร์ที่ถูกสอนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ทว่า model เหล่านี้สามารถถูกโจมตีได้ด้วย adversarial attack เพราะว่า model เหล่านี้ยังต้องพึ่งพารามิเตอร์ในการสร้างเอาต์พุตและลักษณะที่ไม่สามารถอธิบายได้ของ model นั้นก็ทำให้ยากที่จะหาทางแก้หากถูกโจมตีแล้ว ในทุกๆวันมีการใช้ model เหล่านี้เยอะมากขึ้นเพื่อช่วยบุคลากรทางการแพทย์ แต่ด้วยงานที่ต้องคำนึงถึงชีวิตของผู้คนเป็นหลักการทดสอบความปลอดภัยและความคงทนของตัว model จึงจำเป็น การโจมตีสามารถแบ่งได้ออกเป็นสองประเภทคือ evasion atttack และ poisoning attack ที่มีความยืดหยุ่นกว่า evasion attack ทั้งในเรื่องของการสร้างข้อมูลแปลกปลอมใหม่ขึ้นมาและวิธีการโจมตีทำให้การทดสอบความคงทนต่อ poisoning attack ในงานทางการแพทย์นั้นสำคัญเป็นอย่างยิ่ง วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ศึกษาความคงทนของ deep learning model ที่มีสถาปัตยกรรมล้ำสมัยที่ถูกพัฒนามาเพื่องานจำแนกภาพเอกซเรย์ปอดแบบไบนารีภายใต้การโจมตีแบบ poisoninng attack การโจมตีนั้นจะใช้ GANs ในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ปลอมขึ้นมาและทำการติดป้ายกำกับที่ผิดให้ในรูปแบบของ black box และใช้ปริมาณของตัววัดที่ลดลงเมื่อนำข้อมูลนี้ไปอัพเดท model เป็นตัวบ่งชี้ถึงคความคงทนของแต่ละสถาปัตยกรรมที่่แตกต่างกันออกไป จากการทดลองเราพบว่าสถาปัตยกรรม ConvNext นั้นมีความคงทนมากที่สุดและอาจจะสื่อได้ว่าเทคโนโลยีที่มาจาก Transformer นั้นมีส่วนช่วยสนับสนุนความคงทนของ model
ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมสำหรับการวิเคราะห์การรอดชีพเวลาไม่ต่อเนื่อง, มนัสพร ตรีรุ่งโรจน์
ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมสำหรับการวิเคราะห์การรอดชีพเวลาไม่ต่อเนื่อง, มนัสพร ตรีรุ่งโรจน์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การวิเคราะห์การรอดชีพไม่ต่อเนื่องจะศึกษาบนข้อมูลตามยาวซึ่งชุดข้อมูลตามยาวมักถูกจัดเก็บเป็นตารางโดยข้อมูลแต่ละแถวแสดงถึงการจัดเก็บข้อมูลของบุคคลหนึ่ง ณ เวลาหนึ่งๆ ดังนั้น ข้อมูลจากบุคคลเดียวกันจึงประกอบไปด้วยข้อมูลหลายแถวซึ่งมีความสัมพันธ์กัน การใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลดังกล่าวมักมองข้ามความสัมพันธ์ของข้อมูลที่เกิดจากคนเดียวกัน แต่จะสมมติว่าข้อมูลแต่ละแถวเป็นอิสระต่อกัน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการวิเคราะห์การรอดชีพไม่ต่อเนื่องโดยเปรียบเทียบผลลัพธ์จากการพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่างบุคคลคนเดียวกัน โดยใช้ตัวแบบการสุ่มป่าไม้, CatBoost และโครงข่ายประสาทเทียม ที่พิจารณาเฉพาะอิทธิพลคงที่ และตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมที่พิจารณาทั้งอิทธิพลคงที่และอิทธิพลสุ่ม เพื่อพยากรณ์การเกิดเหตุการณ์บนข้อมูลการรอดชีพ 2 ชุด คือ ข้อมูลท่อน้ำดีอักเสบปฐมภูมิ และข้อมูลการคัดกรองและผลการคัดกรองโรคเบาหวานของประชากรไทย ซึ่งเป็นข้อมูลที่ขาดความสมดุลสูง ผลการศึกษาพบว่าสำหรับตัวแบบอิทธิพลคงที่ การพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่างบุคคลคนเดียวกันให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ที่ดีขึ้นเฉพาะเมื่อใช้ตัวแบบ CatBoost ในขณะที่ตัวแบบอิทธิพลผสมไม่ได้ให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ที่ดีขึ้นเสมอไปเมื่อเทียบกับตัวแบบที่พิจารณาเฉพาะอิทธิพลคงที่ โดยสรุป งานวิจัยนี้ได้แสดงให้เห็นว่าการพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลไม่ได้ส่งผลให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ดีขึ้นเสมอไป ทั้งบนตัวแบบอิทธิพลคงที่และตัวแบบอิทธิพลผสม ขึ้นอยู่ข้อจำกัดและปัจจัยต่างๆ เช่น ลักษณะข้อมูล ตัวแบบ การกำหนดตัวแปรอิทธิพลสุ่ม และวิธีการสกัดอิทธิพลคงที่จากตัวแบบ อย่างไรก็ตาม การใช้ตัวแบบอิทธิพลผสมร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่องเป็นอีกหนึ่งวิธีการที่น่าลอง และสามารถทำให้ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นจากการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพียงอย่างเดียว