cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.15468/dl.6vvrwz
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 9 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Mythimna hamifera (Walker, 1862)",
 "HasCoordinate is true",
 "Country is Japan",
 "HasGeospatialIssue is false"
 ]
}

 The dataset includes 9 records from 4 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0196726-220831081235567/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.qwuc7g
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 41588 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Broussonetia Vent."
 ]
}

 The dataset includes 41588 records from 433 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0242395-220831081235567/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.3535/sbd-jq1-744
title: Conus regonae Rolán & Trovão, 1990

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/taa-9n5-r8l
title: Cuboleacina solidula (L. Pfeiffer, 1840)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/md0-yvt-jk1
title: Gonospira mondraini (H. Adams, 1868)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/tvf-wwn-82k
title: Trochoidea trochoides (Poiret, 1789)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.378
title: Computational models for comparing spatial data forecast

description: Spatial data indicate the geographic location of various phenomena, which can be applied in many areas, such as urban expansion analysis or resource use planning. This study uses two groups of spatial data: weather data that affect solar irradiance and data on factors that affect the price of vacant land in Phra Nakhon Si Ayutthaya Province, using the eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) and Genetic Algorithm with eXtreme Gradient Boosting (GA- XGBoost) models for forecasting. In particular, incorporating the Genetic Algorithm (GA) with the machine learning model improves the efficiency of finding the appropriate parameter values and better supports the complexity of the spatial data. The experimental results show that XGBoost with seasonal variables provides the best solar intensity forecasting results (???????????????? = 80.36, ????2 = 0.9231) while eliminating seasonal variables significantly reduces the accuracy. Inland price forecasting, using XGBoost combined with data imputation by Multiple Linear Regression (MLR) can explain up to 98% of the price variance. In addition, the attractiveness of the land investment is analyzed and displayed on a GIS map to support informed investment decisions.
DOI: 10.3535/8xn-gq8-7pa
title: Limnoperna fortunei (Dunker, 1857)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/qfv-mlh-9r7
title: Isognomon [Lightfoot], 1786

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/ejv-khq-611
title: Lindapecten exasperatus (G. B. Sowerby II, 1842)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.379
title: Adaptive fuzzy time series forecasting with slime mould algorithm

description: Accurate crude oil price forecasting is essential due to the significant impact of crude oil on the global economy. Precise forecasts help investors, businesses, and policymakers make better-informed decisions. In this study, we propose a hybrid forecasting model called SMA-FTS, which combines the Slime Mould Algorithm (SMA) and Fuzzy Time Series (FTS), aiming to optimize the selection of fuzzy relationships and enhance prediction accuracy. Additionally, we introduce a new method for assigning temporal weights during the Defuzzification step, called the Exponential Increasing Weight Function, which prioritizes fuzzy sets based on their temporal proximity to the current time. This enhancement is designed to reduce uncertainty and improve the forecasting precision of the model. The model is trained on historical monthly Dubai crude oil prices from May 1, 2014, to December 1, 2024. Model performance is evaluated using Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and Mean Absolute Error (MAE). Experimental results show that the SMA-FTS with the Exponential Increasing Weight Function outperforms the traditional FTS approach, achieving the lowest RMSE, MAPE, and MAE of 5.6264, 5.3367%, and 4.6197, respectively. Moreover, we conduct a comprehensive evaluation using synthetic time series data generated under 84 different experimental conditions, varying the number of data points, noise levels, and missing data rates. The results demonstrate that the proposed SMA-FTS model with the Exponential Increasing Weight Function significantly outperforms baseline models. Furthermore, statistical tests show that the missing rate clearly affects the optimal value of the parameter h, which adjusts the final forecast. This indicates the model's ability to adapt under uncertainty, confirming the robustness of the SMA-FTS approach in real-world forecasting environments.
DOI: 10.3535/kdw-f92-q0m
title: Brachidontes exustus (Linnaeus, 1758)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/rkc-vm2-r36
title: Lucerna lamarckii (A. Férussac, 1821)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/0py-2k3-eg3
title: Pinctada radiata (Leach, 1814)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/yw5-ytp-kda
title: Barbatia domingensis (Lamarck, 1819)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/n6h-g2k-6yc
title: Arca zebra Swainson, 1833

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.380
title: Predictive analysis of medical student learning outcome in the student-selected components curriculum and comparison with the traditional curriculum

description: Personalized education, known as Student-Selected Components-based curriculum (SSCs), empowers students to partially design their study plans, allowing for individualized learning experiences. In medical education, SSCs aim to provide self directed learning, but evaluating student performance within such diverse curricula is challenging. Recently, an SSC-based curriculum was implemented at Ramathibodi Hospital, Mahidol University, Thailand. This study aims to assess the impact of the SSC curriculum on medical student performance by comparing failure rates on comprehensive exams with those of the traditional curriculum. Additionally, machine learning techniques were developed to identify key factors influencing learning outcomes and to predict the likelihood of fifth-year medical students passing or failing their exams. A dataset of 205 fifth-year medical students, encompassing 20 demographic and academic variables, was analyzed. The hypothesis testing and analysis were conducted by open-source tools including Python and Google Colab. The hypothesis testing result indicated that the SSC-based curriculum exhibited a slightly higher failure rate compared to traditional cohorts; however, this difference was not statistically significant. Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, Random Forest, Adaptive Boosting, and Extreme Gradient Boosting were employed and tuned with various data-balancing techniques in order to get best results. Those models were evaluated based on F1-score. The SVM model outperformed with the highest F1-score of 84.8%. Key predictors included GPA of pre-clinical years, followed by grades in Neurology, Ophthalmology-Otolaryngology, Pediatrics, and Mother-Baby care. These findings suggest potential challenges in adapting to the increased self-directed nature of the SSC curriculum. Although the predictive models could effectively identify students at risk of failing, enabling targeted early interventions, it could be improved with additional data on student performance metrics. While the SSC curriculum offers greater flexibility and personalization, further refinements are necessary to optimize learning outcomes and ensure consistent quality in medical education.
DOI: 10.3535/929-nkw-ql6
title: Limatula subauriculata (Montagu, 1808)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/ehf-jk7-s3d
title: Conus cedonulli Linnaeus, 1767

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/9cc-mnj-hhv
title: Amphidromus perversus (Linnaeus, 1758)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/g12-rdh-8gh
title: Conus daucus Hwass, 1792

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/nhg-yh9-hnk
title: Orthalicus floridensis Pilsbry, 1891

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/q4s-tt1-3zr
title: Conus ebraeus Linnaeus, 1758

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/pfk-rnb-p5j
title: Elona quimperiana (Blainville, 1821)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/84x-pfl-zvs
title: Xerocrassa barceloi (Hidalgo, 1878)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/a8w-xcd-2r7
title: Conus bitleri da Motta, 1984

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/589-k98-n4r
title: Dentellaria picturata (C. B. Adams, 1849)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/8ng-r4f-xej
title: Oospira cornea (Küster, 1844)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/k5m-jvl-fzv
title: Plagioptycha duclosiana (A. Férussac, 1822)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.383
title: Novel iterative methods enhanced by viscosity technique for some fractal generation and applications

description: This dissertation investigates the complicated structure of fractals, Julia sets, Mandelbrot sets, and biomorphs using the new iteration method based on the viscosity approximation method, which is a well-known fixed point iterative method commonly used to approximate fixed points for non-linear operators. Using this approach, we create the escape criteria for Julia and Mandelbrot sets, which also develop biomorphs for any complex function. In addition, we visualize the sets using the escape time method and the proposed iteration to develop algorithms to create Julia sets, Mandelbrot sets, and biomorphs. Then, using graphical and numerical experiments, we investigate how the form of the generated sets varies according to the iteration settings. The examples demonstrate that this transition may be complicated, resulting in various shapes. Moreover, using a modified viscosity approximation approach, we propose a general iterative strategy for introducing a condition that fulfils the escape condition of all complexvalued functions in a novel class that includes multiple types of complex-valued functions in the literature review. We provide a theory that establishes the escape criteria, or the condition when a sequence diverges to infinity, for the given complex functions.Furthermore, we establish corollaries that fulfill the suggested iteration approach for the provided theorem, as demonstrated using examples and visual representations. We also generate Julia and Mandelbrot sets based on escape conditions, with numerical examples provided in Mathematica software. We investigate the relationships between iterations using three numerical measures: average escape time, non-escaping region index, and fractal creation time.
DOI: 10.3535/32g-9sk-yel
title: Helicarion A. Férussac, 1821

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/5cc-7xe-a4v
title: Euconulus fulvus (O. F. Müller, 1774)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/m6k-qhn-9tr
title: Ostreidae Rafinesque, 1815

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.384
title: แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจำแนกประเภทแอปพลิเคชันมัลแวร์บนอุปกรณ์พกพาจากรายการสิทธิ์ใช้งาน

description: ในปัจจุบันมีผู้ใช้โทรศัพท์มือถือหรือสมาร์ทโฟนเป็นจำนวนมากโดยผลการสำรวจจาก สำนักงานสถิติแห่งชาติพบว่า ประชาชนอายุ 6 ปีขึ้นไป หรือประมาณ 63.8 ล้านคนมีผู้ใช้โทรศัพท์มือถือสูงถึง 60.5 ล้านคน (ร้อยละ 94.8%) อาจเป็นเหยื่อของผู้ไม่หวังดีในการโจมตีหรือขโมยข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้งานได้ ในงานวิจัยนี้นำเสนอการตรวจจับมัลแวร์ของแอปพลิชันบนระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ด้วยสิทธิ์การเข้าถึงบน Google PlayStore โดยนำข้อมูลสิทธิ์การเข้าถึงของแอปพลิเคชันมาวิเคราะห์เปรียบเทียบก่อนดำเนินการติดตั้งแอปพลิเคชัน โดยสามารถระบุ แอปพลิเคชันมัลแวร์ได้ก่อนที่ผู้ใช้งานจะดำเนินการติดตั้งแอปพลิเคชันได้ ชุดข้อมูลหนึ่งพันแอปพลิเคชันที่มีสิทธิ์การเข้าถึง 54 รายการได้รับการประมวลผลล่วงหน้าและนำไปใช้กับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง 5 อัลกอริทึม ได้แก่ Naïve Bayes, k-Nearest Neighbors, Support Vectors Machine, Multi-layer Perceptron และ Random Forest ชุดข้อมูลถูกแบ่งออกเป็นชุดทดสอบ (10%) และ 10-fold cross validation (90%) เพื่อตรวจสอบว่าไม่เกิดปัญหาการเข้ากันมากเกินไป (Overfitting Problem) เมื่อพบข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า Support Vectors Machine และ Random Forest มีค่าความแม่นยำสูงที่สุด (ความแม่นยำ 91%) โดยไม่มีปัญหาการเข้ากันมากเกินไป
DOI: 10.3535/agb-3lp-rlw
title: Rhagada convicta (J. C. Cox, 1870)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/v8p-h5t-zt1
title: Zachrysia auricoma (A. Férussac, 1821)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/bkx-mjg-p8d
title: Anadara pilula (Reeve, 1843)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/r9a-yz1-enr
title: Helicopsis filimargo (Krynicki, 1833)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/0ha-r7f-ne2
title: Cernuella virgata (Da Costa, 1778)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.385
title: การพัฒนาระบบการจัดการทรัพยากรบุคคลภาครัฐแนวใหม่เพื่อการขับเคลื่อนงานการปฏิรูปที่ดินเพื่อเกษตรกรรม

description: การบริหารทรัพยากรบุคคลเป็นองค์ประกอบสำคัญในการจัดการองค์กร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาครัฐที่ต้องปรับตัวให้สอดคล้องกับแนวทางการบริหารสมัยใหม่ ภายใต้แนวคิด Thailand 4.0 และ New Public Management (NPM) งานวิจัยนี้มุ่งศึกษาการประยุกต์ใช้ เทคโนโลยีแดชบอร์ด เพื่อนำเสนอข้อมูลทรัพยากรบุคคลของ สำนักงานการปฏิรูปที่ดิน เพื่อเกษตรกรรม (ส.ป.ก.) โดยพัฒนาแดชบอร์ดด้วย Microsoft Excel ร่วมกันกับ Google Looker Data Studio เพื่อให้สามารถติดตาม อัตรากำลัง, การกระจายบุคลากร, อัตราการเกษียณ, และแนวโน้มอัตรากำลัง จำแนกได้ทุกจังหวัด และสามารถตั้งเงื่อนไขคัดกรอง ได้อย่างสะดวก โดยการวิจัยใช้วิธีการวิเคราะห์เชิงปริมาณและคุณภาพ โดยเก็บข้อมูลจากบุคลากร ส.ป.ก. จำนวน 2,567 ราย และสัมภาษณ์เชิงลึกกับผู้บริหารและเจ้าหน้าที่ 15 ราย ผลการศึกษาแสดงว่า ผู้ใช้งานมีระดับความพึงพอใจสูง ในด้าน การนำไปใช้ประโยชน์ (4.93), คุณภาพของเนื้อหา (4.87), และการออกแบบ (4.73) อย่างไรก็ตาม พบว่าผู้ใช้งานบางกลุ่ม โดยเฉพาะ วัยทำงานช่วงต้น (20-30 ปี) ต้องการ การปรับปรุง UI/UX ให้เข้าถึงง่ายขึ้น ประกอบกับ การประมวลผลข้อมูลผ่านแดชบอร์ดดังกล่าวส่งผลให้สามารถนำมาคำนวณหาค่าประสิทธิภาพการใช้กำลังคนสูงสุด (Efficiency Index : EI) ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงปริมาณงานที่เจ้าหน้าที่ 1 อัตราให้บริการเกษตรกรราย/ปี โดยพบว่าค่า EI ของจังหวัดนครราชสีมา (164 ราย/บุคลากร/ปี) สกลนคร (90 ราย/บุคลากร/ปี) อุดรธานี (85 ราย/บุคลากร/ปี) บึงกาฬ (70 ราย/บุคลากร/ปี) และ สุรินทร์ (69 ราย/บุคลากร/ปี) มีค่าสูงเป็น 5 ลำดับแรกตามลำดับ ซึ่งจะเห็นได้ว่าแดชบอร์ดที่พัฒนาขึ้นช่วยให้ผู้บริหารสามารถใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจในการบริหารทรัพยากรบุคคลได้รวดเร็วและแม่นยำ และเจ้าหน้าที่สามารถใช้จัดทำรายงานอัตรากำลังได้สะดวก ประกอบกับการประมวลผลข้อมูลผ่านแดชบอร์ดดังกล่าวส่งผลให้สามารถนำมาคำนวณหาค่า EI และสามารถต่อยอดไปสู่การ ผสาน AI และ Big Data Analytics เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารทรัพยากรบุคคลขององค์กรในอนาคตได้
DOI: 10.3535/e7a-6lv-yj0
title: Sphincterochila fimbriata (Bourguignat, 1852)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/qz4-7v4-xle
title: Acanthosepion aculeatum (A. d'Orbigny, 1835)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/0py-hvd-tvv
title: Sinoennea hungerfordiana (Möllendorff, 1887)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/1yb-rl2-nlw
title: Hygromiidae Tryon, 1866

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/650-fer-mwc
title: Tapes literatus (Linnaeus, 1758)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.386
title: ปริมาณและลักษณะสมบัติฟลูออเรสเซนส์ของสารอินทรีย์ละลายน้ำที่ชะละลายจากพลาสติก

description: ขยะพลาสติกที่ลงสู่แหล่งน้ำสามารถส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมได้หลากหลายรูปแบบ โดยหนึ่งในผลกระทบที่เกิดขึ้นคือการชะละลายสารอินทรีย์ละลายน้ำ (Dissolved Organic Matter, DOM) ออกสู่สิ่งแวดล้อม งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปริมาณ และลักษณะสมบัติฟลูออเรสเซนส์ของ DOM ที่ชะละลายจากพลาสติกทั้ง 3 ประเภท ได้แก่ โพลีโพรพิลีน (Polypropylene, PP) โพลีเอทิลีนความหนาแน่นต่ำ (Low Density Polyethylene, LDPE) และ โพลิเอทิลีนเทเรฟทาเลต (Polyethylene Terephthalate, PET) ซึ่งเป็นพลาสติกที่ถูกใช้มากในประเทศไทย ด้วยเทคนิค Fluorescence Excitation-Emission Matrix (FEEM) Spectroscopy ผลการศึกษาพบว่ามี DOM ถูกชะละลายออกมาจากพลาสติกทั้ง 3 ประเภท ทั้งในสภาวะที่มีแสงเทียม และไม่มีแสง โดยพลาสติก PP มี DOM ถูกชะละลายออกมามากที่สุดที่ความเข้มข้นเฉลี่ย 1.54±0.26 มิลลิกรัม-คาร์บอน/ลิตร ตามด้วยพลาสติก LDPE 0.24±0.09 มิลลิกรัม-คาร์บอน/ลิตร และพลาสติก PET 0.02±0.10 มิลลิกรัม-คาร์บอน/ลิตร ตามลำดับ ในส่วนของลักษณะสมบัติของ DOM พบว่าพลาสติกทั้ง 3 ประเภท มีลักษณะสมบัติที่คล้ายคลึงกันทั้งในสภาวะที่มีแสง และไม่มีแสง คือมีลักษณะคล้ายสารที่อยู่ในกลุ่ม Aromatic Protein II-Like และ Microbial Byproducts-Like โดยพลาสติก PP พบพีค (Peak) ปรากฏที่ตำแหน่ง Excitation/Emission (Ex/Em) ที่ 300-305/335-340 และ Ex/Em 225-245/335-340 นาโนเมตร พลาสติก LDPE พบพีคปรากฏที่ตำแหน่ง Ex/Em 295-305/335-340 และ Ex/Em 225-245/335-340 นาโนเมตร และพลาสติก PET พบพีคปรากฏที่ตำแหน่ง Ex/Em 300/335-340 และ Ex/Em 230-245/340-345 นาโนเมตร ลักษณะสมบัติฟลูออเรสเซนส์ของ DOM ที่ชะละลายจากพลาสติกทั้ง 3 ประเภท จะเข้าไปมีบทบาทในสิ่งแวดล้อมในด้านของการเป็นแหล่งพลังงานให้กับแบคทีเรีย และปลดปล่อยออกมาในรูปของก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ซึ่งเป็นหนึ่งในก๊าซที่ส่งผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลก
DOI: 10.3535/8qz-c89-1a9
title: Gyraxis gouldiana (L. Pfeiffer, 1853)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/gqk-ld1-h9z
title: Conus eburneus Hwass, 1792

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/bbs-y82-c7y
title: Monacha parumcincta (Menke, 1828)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/q1a-mwx-tbs
title: Cepaea hortensis (O. F. Müller, 1774)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.387
title: การพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในการจำแนกประเภทการลาออกของพนักงาน

description: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในการจำแนกการลาออกของพนักงาน และพัฒนาโมเดลให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้น โดยใช้ชุดข้อมูลจาก Kaggle สองชุด ได้แก่ Employee Attrition and Factors ซึ่งเป็นข้อมูลพนักงานจาก IBM จำนวน 1,470 รายการ และ Watson Healthcare จากบริษัท NSI Nursing Solutions จำนวน 1,676 รายการ งานวิจัยได้แบ่งโมเดลออกเป็นสองกลุ่มหลัก คือ กลุ่มโมเดลแบบดั้งเดิม (Logistic Regression, Decision Tree, XGBoost, Support Vector Machine และ K-Nearest Neighbors) และกลุ่มโมเดลประเภทโครงข่ายประสาทเทียม (Multilayer Perceptron, Convolutional Neural Network และ Recurrent Neural Network) ในการประมวลผลข้อมูลมีการทำ Label Encoding, Standard Scaling และ One-Hot Encoding เพื่อจัดเตรียมข้อมูลให้เหมาะสมและกำจัดปัญหาข้อมูลไม่สมดุลด้วยเทคนิค Oversampling (SMOTE) โดยแบ่งข้อมูลฝึกสอนและทดสอบที่อัตราส่วน 80:20 และใช้เทคนิค Grid Search ร่วมกับ Cross Validation ในการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าโมเดล Decision Tree และ XGBoost มีประสิทธิภาพดีที่สุดในการจำแนกข้อมูล Employee Attrition and Factors โดยมีค่า Precision และ Recall สูงสุดที่ (0.53 และ 0.31) เนื่องจากสามารถจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนและมีการปรับแต่งพารามิเตอร์ได้ดี ส่วนโมเดลที่ไม่มีประสิทธิภาพ ได้แก่ K-Nearest Neighbors, Convolutional Neural Network และ Recurrent Neural Network เนื่องจากข้อจำกัดในการประมวลผลข้อมูลเชิงตาราง สำหรับชุดข้อมูล Watson Healthcare พบว่าโมเดล XGBoost ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดก่อนการปรับแต่ง (Precision 0.74, Recall 0.65) ขณะที่ Decision Tree, Multilayer Perceptron และ Recurrent Neural Network มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนหลังจากการปรับแต่ง โดยมีค่า Precision และ Recall อยู่ในระดับสูง (ประมาณ 0.63-0.67) จากการทดสอบข้ามชุดข้อมูล (Cross Testing) พบว่าโมเดลที่ฝึกด้วยข้อมูล Watson Healthcare และทดสอบด้วยชุด Employee Attrition and Factors มีประสิทธิภาพสูงกว่า โดยเฉพาะโมเดล Support Vector Machine ที่สามารถ generalize ได้ดีที่สุด ข้อเสนอแนะจากงานวิจัยนี้คือ ควรนำชุดข้อมูลที่เป็นการเก็บข้อมูลจริงจากองค์กรมาใช้ในการฝึกโมเดล เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายและเพิ่มความสามารถในการใช้งานจริงในการจำแนกการลาออกของพนักงานในองค์กรต่าง ๆ ต่อไป
DOI: 10.3535/3b6-35k-xqv
title: Allognathus Pilsbry, 1888

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/wlb-7lx-qx0
title: Ctenoides scaber (Born, 1778)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/jr1-egf-pjj
title: Musculus costulatus (Risso, 1826)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.388
title: การอนุรักษ์พลังงานสำหรับการเฝ้าติดตามค่าฝุ่น PM 2.5 ภายในอาคาร

description: ปัญหาฝุ่นละอองขนาดเล็ก (PM2.5) ภายในอาคารที่มีการระบายอากาศจำกัดเป็นประเด็นสำคัญทั้งด้านสิ่งแวดล้อมและสุขภาพ การตรวจวัด PM2.5 อย่างต่อเนื่องด้วยเซ็นเซอร์ราคาประหยัดมักก่อให้เกิดภาระด้านพลังงาน งานวิจัยนี้เสนอแนวทางการลดการใช้พลังงานโดยการปรับช่วงเวลาในการเรียกใช้ข้อมูล (Data Retrieval Interval) ได้แก่ 2, 3 และ 4 นาที โดยลบข้อมูลบางช่วงออกเพื่อจำลองการลดความถี่ของเซ็นเซอร์ แล้วนำโมเดลเรียนรู้ของเครื่องมาพยากรณ์ค่าที่หายไป ข้อมูลถูกแบ่งตาม 3 สภาวะ การจัดการข้อมูลใช้การแปลงคะแนนมาตรฐาน (Z-score) เพื่อตรวจจับค่าผิดปกติ และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 จุด (Moving Average) เพื่อลดความผันผวน โมเดลที่ใช้ได้แก่ การสุ่มป่าไม้ (RF), การถดถอยเวกเตอร์สนับสนุน (SVR) และ การถดถอยเชิงเส้น (LR) ผลการทดลองพบว่าการสุ่มป่าไม้ให้ผลลัพธ์แม่นยำที่สุดในทุกสภาวะ โดยเฉพาะช่วงเวลาเว้นการเรียกข้อมูลทุก 2–4 นาที ภายใต้สภาวะหมุนเวียนน้อย (MAE =3.06, R² = 0.934) รองลงมาคือ SVR ซึ่งให้ค่า MAE =10.75 และ R² =0.5315 ส่วน Linear Regression เป็นโมเดลที่ให้ผลลัพธ์ต่ำที่สุด โดยมี MAE สูงถึง 19.14 และ R² =0.228 ในสภาวะเดียวกัน แสดงให้เห็นว่าการเลือกช่วงเวลาเรียกข้อมูลอย่างเหมาะสมร่วมกับโมเดลที่มีประสิทธิภาพสามารถลดภาระพลังงานของเซ็นเซอร์ได้โดยไม่ลดทอนความแม่นยำในการพยากรณ์