cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.15468/dl.4ssu77
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 1156 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Anolis allisoni",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false"
 ]
}

 The dataset includes 1156 records from 21 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0028934-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.17059786
title: Simulated Data PISP Processing Results

description: This dataset contains the processed spatial grid results from 60 months of simulated data. The dataset was provided by Prof. Hao Zhou and computed using the PISP filter code available in “https://github.com/wuxiaohui0121/GRACE_PISP_filter”.
DOI: 10.5281/zenodo.17059787
title: Simulated Data PISP Processing Results

description: This dataset contains the processed spatial grid results from 60 months of simulated data. The dataset was provided by Prof. Hao Zhou and computed using the PISP filter code available in “https://github.com/wuxiaohui0121/GRACE_PISP_filter”.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.548
title: A study on hybrid machine learning models with data decomposition and similar days selection method for daily peak load forecasting: application to Thailand’s electricity demand

description: Accurate electricity demand forecasting is pivotal for the efficient and sustainable operation of modern power systems. This research addresses critical challenges in load forecasting by developing a novel hybrid forecasting model that integrates advanced decomposition techniques (Variational Mode Decomposition- Empirical Mode Decomposition-Fast Fourier Transform), input variable selection methods (Stepwise Regression and Similar Day Selection), and Artificial Neural Network. The proposed model is designed to overcome the inherent nonlinearity and non-stationarity of electricity load data while optimizing computational efficiency. Key contributions of this study include the refinement of input variable selection, enabling the model to focus on the most influential factors, and the integration of decomposition techniques to enhance scalability and robustness. Moreover, the proposed model is specifically designed to address the imbalance between normal days and special holidays, enhancing the efficiency of the forecasting model. This is particularly important for special holidays, which exhibit distinct patterns compared to regular weekdays and weekends. Using Thailand's electricity demand as a case study, the research validates the model's practical applicability and demonstrates its superiority over existing forecasting models, particularly in handling challenging periods such as special holidays. Experimental results show that the proposed model delivers superior performance while significantly reducing computation time by addressing critical issues in input variable selection, data decomposition, and imbalanced data between normal and special days during the training process. This work is expected to improve grid stability and enable more accurate load scheduling, with significant implications for policymakers and grid operators. By advancing theoretical and practical knowledge, the study contributes to addressing global energy challenges and fostering sustainable development.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.549
title: Predicting daily PM2.5 concentration using satellite data at 1-kilometer resolution

description: This study integrates satellite and ground-based measurements to estimate fine particulate matter (PM2.5) concentrations in Thailand at a high spatial resolution (1 km). PM2.5 data from 2011 to 2020 were collected by Thailand's Pollution Control Department (PCD) and Bangkok’s Air Quality and Noise Management Division, while satellite data were obtained from NASA’s Earth Observing System Data and Information System (EOSDIS) using the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Key satellite-derived predictors identified for PM2.5 estimation include Aerosol Optical Depth (AOD), Land Surface Temperature (LST), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and Elevation (EV). Incorporating temporal variables, such as Week of the Year (WOY) and Year, further improved model performance by capturing seasonal variations in PM2.5 levels.To address the limited coverage of ground-based monitoring stations, this study develops predictive models using multiple linear regression and three machine learning algorithms. Among these, the random forest model demonstrated the highest accuracy. Model performance was evaluated using the coefficient of determination (R²) and root mean square error (RMSE), yielding strong results for training (R² = 0.95, RMSE = 5.58 µg/m³), validation (R² = 0.78, RMSE = 11.18 µg/m³), and testing datasets (R² = 0.71, RMSE = 8.79 µg/m³).Regional analysis revealed that the model performed best in northern Thailand (R² = 0.82), followed by the central (R² = 0.69), northeastern (R² = 0.69), and southern regions (R² = 0.45). The stronger performance in the north may be attributed to persistently high PM2.5 levels, whereas other regions exhibit slight declines. These findings highlight the potential of satellite data to improve PM2.5 monitoring, support air quality management, and inform policy decisions to mitigate air pollution in Thailand.
DOI: 10.15468/dl.9hkfby
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 9191 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Pellorneum tickelli",
 "Country is one of (Myanmar, Thailand, Lao People’s Democratic Republic, Cambodia, Viet Nam, Malaysia)",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 9191 records from 19 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0028933-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.h3fekf
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 26 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Valerianella rimosa",
 "Country is Ukraine",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 26 records from 6 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0028936-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.551
title: ปัจจัยที่มีผลต่อการถูกโจมตีด้วยภัยคุกคามจากคอลเซ็นเตอร์

description: งานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการถูกโจมตีด้วยภัยคุกคามจากแก๊งคอลเซ็นเตอร์ ซึ่งเป็นงานวิจัยเชิงปริมาณ และประยุกต์ใช้แนวคิดแนวคิดการขยายความเข้าใจการถูกโจมตีด้วยวิธีการทางวิศวกรรมสังคม แนวคิดการตัดสินใจภายใต้ความเครียด และแนวคิดอิทธิพลของอคติทางปัญญาต่อการตัดสินใจของนักลงทุน เป็นแนวทางในการสร้างกรอบแนวคิดการวิจัย โดยการศึกษากับกลุ่มตัวอย่างที่เป็นบุคคลที่อาศัยอยู่ในประเทศไทยและเคยถูกโจมตีด้วยภัยคุกคามทางคอลเซ็นเตอร์ ในช่วงอายุ 22- 59 ปี จำนวน 257 ผ่านกูเกิลฟอร์มและนำข้อมูลที่ได้มาประมวลผลด้วยโปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติ เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของปัจจัยต่าง ๆ จากแนวคิดและกรอบแนวคิดการวิจัยที่กล่าวมาข้างต้นผลการวิจัยพบว่าลักษณะเฉพาะของสารสนเทศส่งผลต่อความโลภ ความกลัว และความอยากรู้อยากเห็น ซึ่งปัจจัยความโลภ ความอยากรู้อยากเห็นร่วมกับความกดดันภายใต้เวลาล้วนส่งผลต่อการตัดสินใจอย่างไม่มีเหตุผล ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ถูกโจมตีด้วยภัยคุกคามทางคอลเซ็นเตอร์ นอกจากนี้ยังศึกษาผลของประสบการณ์ก่อนหน้าและการแจ้งเตือนที่มีอิทธิพลต่อการรับรู้ภัยคุกคาม ซึ่งสามารถช่วยลดความเสี่ยงจากการถูกโจมตีได้ อย่างไรก็ตามจากปลการวิจัยนี้ทำให้พบอีกว่าความกลัวและความมั่นใจที่มากเกินไป ไม่ส่งผลต่อการตัดสินใจอย่างไม่มีเหตุผล เนื่องจากความกลัวเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอที่จะกระตุ้นการตัดสินใจในทางใดทางหนึ่ง รวมถึงกลุ่มตัวอย่างในงานวิจัยส่วนใหญ่อยู่ในช่วงอายุระหว่าง 21–40 ปี ซึ่งเป็นกลุ่มที่มีความคุ้นเคยกับการรับมือภัยคุกคามทางไซเบอร์ ความคุ้นเคยและความตระหนักรู้ในประเด็นดังกล่าวอาจทำให้แม้ผู้ใช้งานจะมีระดับความมั่นใจในตนเองสูง แต่ยังสามารถ ควบคุมพฤติกรรมและประเมินความเสี่ยงได้อย่างเหมาะสม อย่างไรก็ตามผลวิจัยนี้อาจไม่สามารถใช้กับผู้ที่เกี่ยวข้องที่เป็นกลุ่มผู้สูงอายุ ตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไป เนื่องจากผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่อยู่ในช่วงอายุ 31-40 ปี ซึ่งความคิดและแรงจูงใจที่ส่งผลต่อการแสดงออกถึงปัจจัยที่ทำให้ถูกโจมตีด้วยภัยคุกคามทางคอลเซ็นเตอร์อาจแตกต่างกัน จึงขอเสนอแนะงานวิจัยต่อเนื่องว่าควรศึกษาเกี่ยวกับปัจจัยที่ทำให้ถูกโจมตีด้วยภัยคุกคามทางคอลเซ็นเตอร์ในแต่ละช่วงอายุประโยชน์ที่ได้จากการวิจัยนี้ทำให้ผู้ที่เกี่ยวข้องสามารถนำไปปรับใช้เพื่อลดความเสี่ยงจากการถูกโจมตีด้วยภัยคุกคามทางคอลเซ็นเตอร์ รวมถึงนำไปใช้ในการพัฒนามาตรการป้องกัน แคมเปญสร้างความตระหนักรู้ หรือกลยุทธ์การสื่อสาร เพื่อช่วยให้บุคคลสามารถรับรู้และตอบสนองต่อภัยคุกคามดังกล่าวได้ดีขึ้น
DOI: 10.14457/tu.the.2024.552
title: ระบบพอร์ทัลกลางสำหรับลูกค้าสำนักงานบัญชี

description: การค้นคว้าอิสระนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนา “ระบบพอร์ทัลกลางสำหรับลูกค้าสำนักงานบัญชี” ซึ่งเป็นโมบายแอปพลิเคชันที่สนับสนุนการสื่อสารและการให้บริการระหว่างลูกค้ากับสำนักงานบัญชีอย่างมีประสิทธิภาพและโปร่งใส เพื่อลดปัญหาการตกหล่นของข้อมูล การประสานงานที่ซ้ำซ้อน และความล่าช้าในการให้บริการ โดยระบบนี้จะช่วยให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลทางบัญชีของบริษัทตนเองได้รวดเร็วและง่ายมากยิ่งขึ้น เช่น การดาวน์โหลดเอกสารต่าง ๆ การติดตามสถานะคำขอ การตรวจสอบกำหนดการทางบัญชีและภาษี รวมถึงการดูผลประกอบการรายเดือน ขณะเดียวกัน ทางสำนักงานบัญชีก็สามารถอัปโหลดข้อมูล อัปเดตสถานะ และบริหารจัดการคำขอของลูกค้าได้จากระบบเดียวกันผ่านเว็บเบราว์เซอร์ เพื่อความสะดวกในการนำเข้าข้อมูลจากโปรแกรมบัญชีที่สำนักงานบัญชีใช้อยู่ภายในบริษัทงานวิจัยนี้ใช้วิธีการศึกษาเชิงระบบ โดยเริ่มจากการวิเคราะห์ปัญหากระบวนการปัจจุบันของสำนักงานบัญชี ตามด้วยการออกแบบสถาปัตยกรรมระบบ ฐานข้อมูล และส่วนติดต่อผู้ใช้งานให้สอดคล้องกับกระบวนการทำงานจริง จากนั้นจึงดำเนินการพัฒนาแอปพลิเคชันโดยใช้ฟลัตเตอร์ (Flutter) และไฟร์เบส (Firebase) ซึ่งเหมาะสมกับการใช้งานในวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม
DOI: 10.15468/dl.hrgzk6
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 0 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Carcinus maenas",
 "Country is Sri Lanka",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 0 records from 0 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0028937-250827131500795/datasets/export for details.
DOI: 10.15468/dl.w5hg2y
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 598 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Valerianella rimosa",
 "Country is United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 598 records from 15 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0028938-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.553
title: การประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกาลังเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการค่าใช้จ่ายในการใช้งานระบบคลาวด์

description: ระบบคลาวด์คอมพิวติ้งได้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักขององค์กรหลายแห่ง เนื่องจากสามารถปรับเปลี่ยนการจัดสรรทรัพยากรได้อย่างยืดหยุ่นโดยไม่ต้องลงทุนล่วงหน้ากับฮาร์ดแวร์จริง อย่างไรก็ตาม การจัดสรรทรัพยากรยังคงเป็นปัญหาสำคัญที่ส่งผลให้เกิดการสูญเสียงบประมาณโดยไม่จำเป็น วิธีการที่มีอยู่ในปัจจุบันมักพึ่งพาแผนการประหยัดของผู้ให้บริการคลาวด์ ซึ่งแลกความยืดหยุ่นกับค่าใช้จ่ายที่ถูกลงโดยต้องมีการผูกมัดการใช้งาน หรืออาศัยการจัดตารางด้วยตนเอง ซึ่งไม่เหมาะสมในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและมีเครื่องจำนวนมาก งานค้นคว้าอิสระนี้ นำเสนอการใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว โดยให้ตัวแทน (agent) ทำหน้าที่แทนมนุษย์ในการเรียนรู้และตัดสินใจจัดสรร ให้เหมาะสมกับสถานการณ์ความต้องการใช้งานของผู้ใช้ ผู้วิจัยได้ออกแบบสภาพแวดล้อม (environment) และฟังก์ชันรางวัล (reward function) หลายรูปแบบเพื่อตอบสนองต่อสถานการณ์การใช้งานที่หลากหลาย โดยพิจารณาจากการใช้งานหน่วยประมวลผลกลาง (CPU) ราคาค่าใช้งานเครื่องคอมพิวเตอร์เสมือนต่อชั่วโมง และค่าจ้างแรงงานต่อชั่วโมง ผลการจำลองการใช้งานโมเดลในสถานการณ์ที่แตกต่างกัน แสดงให้เห็นว่า ตัวแทนที่ฝึกในสภาพแวดล้อมแบบที่ 6: Saving Gap Reward สามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพเทียบเท่า หรือดีกว่าการใช้แผนการกำหนดราคาตามการใช้งานจริง (On demand pricing) งานวิจัยนี้สรุปด้วยการอภิปรายถึงความเป็นไปได้ในการนำระบบดังกล่าวไปใช้งานจริง เพื่อลดค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ ในขณะที่ยังคงความยืดหยุ่นในการใช้งานแบบไม่ผูกมัด
DOI: 10.14457/tu.the.2024.554
title: ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้บริการสินเชื่อรายย่อยผ่านระบบอนุมัติด้วยปัญญาประดิษฐ์

description: การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้บริการสินเชื่อรายย่อยผ่านระบบอนุมัติด้วยปัญญาประดิษฐ์ การวิจัยนี้ใช้การวิจัยเชิงสำรวจประชากร คือ พนักงานบริการด้านสินเชื่อรายย่อยของสถาบันการเงินไทย ขนาดตัวอย่าง 176 คน ด้วยแบบสอบถามแบบอิเล็กทรอนิกส์ ที่เก็บรวบรวมและนำมาวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วยโปรแกรมสำเร็จรูป ข้อมูลถูกวิเคราะห์โดยใช้ทฤษฎีการยอมรับและการใช้เทคโนโลยีโดยรวม (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology: UTAUT) แนวคิดเกี่ยวกับการรับรู้ความเสี่ยงต่อความตั้งใจใช้เทคโนโลยี และแนวคิดเกี่ยวกับทัศนคติต่อความตั้งใจใช้เทคโนโลยี เพื่อวิเคราะห์อิทธิพลของปัจจัยต่าง ๆ ที่มีความสัมพันธ์กันผลการวิจัยพบว่าปัจจัยในทฤษฎีการยอมรับและการใช้เทคโนโลยีโดยรวมมีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญ โดยความคาดหวังในประสิทธิภาพ ความคาดหวังของความพยายาม อิทธิพลทางด้านสังคม และเงื่อนไขในการอํานวยความสะดวกส่งผลต่อความตั้งใจใช้บริการสินเชื่อรายย่อยผ่านระบบอนุมัติด้วยปัญญาประดิษฐ์ ส่วนปัจจัยในแนวคิดเกี่ยวกับทัศนคติต่อความตั้งใจใช้เทคโนโลยี พบว่า ทัศนคติส่งผลเชิงบวกต่อความตั้งใจใช้บริการสินเชื่อรายย่อยผ่านระบบอนุมัติด้วยปัญญาประดิษฐ์ ในขณะที่ปัจจัยความวิตกกังวลทางเทคโนโลยี และปัจจัยการรับรู้ความเสี่ยงในแนวคิดเกี่ยวกับการรับรู้ความเสี่ยงต่อความตั้งใจใช้เทคโนโลยีไม่ส่งผลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจใช้บริการสินเชื่อรายย่อยผ่านระบบอนุมัติด้วยปัญญาประดิษฐ์
DOI: 10.14457/tu.the.2024.555
title: Dynamic bagging-based ensemble method for machine-learning model selection in bitcoin price prediction

description: This study proposes a dynamic bagging ensemble that re-weights six baseline forecasters—ARIMA, SARIMA, ARIMAX, ANN, LSTM and BiLSTM—each day using rolling accuracy (MAE, MAPE, RMSE, R²), directional-accuracy and F1 scores derived from the most recent lookback window, while retaining static inverse-error weights learned during walk-forward cross-validation. When applied to out-of-sample BTC-USD data from six major exchanges (December 1, 2024 – April 1, 2025), the system achieves an average inference-stage MAE = 1545 USD, MAPE = 1.64%, RMSE = 2 060 USD, R² = 0.912, DA = 0.930 and F1 = 0.920, improving MAE by roughly 15% and DA by 3 - 5 percentage point relative to the best single-model benchmark. The ensemble also delivers a positive daily Sharpe ratio of ≈ 0.11 - 0.13 versus the 3-month U.S. Treasury-bill rate, whereas most individual learners turn negative under heavy-tuning scenarios. Selection-frequency analysis further reveals that statistical models dominate at short lookbacks (7–15 days) while LSTM-based networks gain prominence at 30-day horizons, underscoring the framework’s ability to adaptively allocate forecast weight to the most contextually effective model and thus provide a robust, low-latency decision-support tool for real-time Bitcoin trading.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.556
title: การพัฒนาระบบเพื่อจัดการและติดตามกระบวนการในธุรกิจที่ปรึกษาด้านการขาย

description: รายงานการค้นคว้าอิสระนี้เป็นการพัฒนาระบบเพื่อจัดการและติดตามกระบวนการในธุรกิจที่ปรึกษาด้านการขาย สำหรับการใช้ภายในองค์กรของบริษัท แคนนอน มาร์เก็ตติ้ง (ไทยแลนด์) จำกัด ซึ่งพัฒนาขึ้นเพื่อให้องค์กรสามารถบริหารจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ ควบคุมกระบวนการขายได้ตั้งแต่ขั้นตอนการแจ้งขอใบเสนอราคา การนัดหมายกับลูกค้า การจัดทำใบเสนอราคา การติดตามสถานะการขาย ตลอดจนการดำเนินการติดตั้งโครงการหลังปิดการขายได้ครบถ้วน ออกแบบสำหรับให้ผู้ใช้งานฝ่ายการขายและฝ่ายสนับสนุนการขายได้ใช้งานผ่านแพลตฟอร์มแอปพลิเคชันสำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่ ระบบเพื่อจัดการและติดตามกระบวนการในธุรกิจที่ปรึกษาด้านการขายถูกพัฒนาด้วยเทคโนโลยีฟลัตเตอร์เฟรมเวิร์ก (Flutter Framework) เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลไฟร์เบส ไฟร์สโตร์ (Firebase Firestore) ซึ่งเป็นฐานข้อมูลแบบ NoSQL ที่มีความยืดหยุ่นสูงและรองรับการทำงานแบบเรียลไทม์ การออกแบบระบบดำเนินการภายใต้แนวคิดเชิงวัตถุ (Object-Oriented Analysis and Design) เพื่อให้ระบบมีความยืดหยุ่น ผู้พัฒนาเลือกใช้ภาษาดาร์ท (Dart) ผ่านกรอบการทำงานของกูเกิลฟลัตเตอร์ (Google Flutter) ซึ่งเป็นเครื่องมือพัฒนาข้ามแพลตฟอร์มที่สามารถใช้งานได้ทั้งระบบไอโอเอส (iOS) และแอนดรอยด์ (Android)
DOI: 10.14457/tu.the.2024.557
title: ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความภักดีต่อแบรนด์ในการใช้งานแอปพลิเคชัน บิ๊กซี พลัส

description: การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการยืนยันความคาดหวัง การรับรู้คุณค่า ความพึงพอใจ ความตั้งใจใช้งานอย่างต่อเนื่อง และความภักดีต่อแบรนด์ในการใช้งานแอปพลิเคชัน บิ๊กซี พลัส การวิจัยนี้ใช้การวิจัยเชิงสำรวจประชากร คือ ผู้ใช้งานแอปพลิเคชันบิ๊กซี พลัส ขนาดตัวอย่าง 228 คน ด้วยแบบสอบถามแบบอิเล็กทรอนิกส์ ที่เก็บรวบรวมและนำมาวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วยโปรแกรมสำเร็จรูป ข้อมูลถูกวิเคราะห์โดยใช้แบบจำลองการยืนยันความคาดหวัง (Expectation-confirmation Model: ECM) และแบบจำลองการยอมรับคุณค่าตามความมุ่งหมาย (Value-based Adoption Model: VAM) เพื่อวิเคราะห์อิทธิพลของปัจจัยต่าง ๆ ที่มีความสัมพันธ์กันผลการวิจัยพบว่าปัจจัยในแบบจำลองยืนยันความคาดหวังมีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญ โดยการยืนยันความคาดหวังส่งผลต่อความพึงพอใจ ความพึงพอใจส่งผลต่อความตั้งใจใช้งานอย่างต่อเนื่อง และความตั้งใจใช้งานอย่างต่อเนื่องส่งผลต่อความภักดีต่อแบรนด์ ส่วนปัจจัยในแบบจำลองการยอมรับคุณค่าตามความมุ่งหมายพบว่าการรับรู้คุณค่าส่งผลเชิงบวกต่อทั้งความพึงพอใจและความตั้งใจใช้งานอย่างต่อเนื่อง โดยปัจจัยที่ส่งผลต่อการรับรู้คุณค่า ได้แก่ การรับรู้ความสะดวกสบาย การรับรู้คุณภาพของบริการจัดส่งสินค้า และการรับรู้ความเสี่ยงในการทำธุรกรรม ขณะที่ปัจจัยความซับซ้อนในการใช้งาน ความสนุกสนานในการใช้งาน และการรับรู้สิทธิประโยชน์จากพันธมิตรไม่ส่งผลอย่างมีนัยสำคัญต่อการรับรู้คุณค่าและความพึงพอใจ
DOI: 10.14457/tu.the.2024.558
title: ระบบบริหารจัดการและติดตามการสมัครเข้าเรียน

description: การค้นคว้าอิสระนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนา “ระบบบริหารจัดการและติดตามการสมัครเข้าเรียนผ่านโมบายแอปพลิเคชัน” สำหรับโรงเรียนนานาชาติชาร์เตอร์ เพื่อแก้ไขปัญหากระบวนการรับสมัครนักเรียนที่มีความซับซ้อน ขาดประสิทธิภาพ และใช้ระบบแมนนวลที่ทำให้เกิดความล่าช้าและข้อมูลสูญหาย ระบบนี้ออกแบบให้รองรับผู้ใช้งาน 4 กลุ่มหลัก ได้แก่ ผู้ปกครอง เจ้าหน้าที่รับสมัครนักเรียน เจ้าหน้าที่การตลาด และผู้บริหาร ระบบประกอบด้วยฟังก์ชันหลักที่ครอบคลุมกระบวนการรับสมัครแบบครบวงจร ตั้งแต่การดูข้อมูลโรงเรียน การสอบถามข้อมูล การจองวันเยี่ยมชมและเข้าร่วมกิจกรรม การกรอกใบสมัครออนไลน์ การอัปโหลดเอกสาร การติดตามสถานะการสมัคร และการจัดทำรายงานเชิงวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ระบบยังมีฟีเจอร์การวิเคราะห์อัจฉริยะ (Smart Insights & Recommendations) ที่ช่วยในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์การค้นคว้าอิสระนี้ใช้วิธีการศึกษาเชิงระบบ โดยเริ่มจากการวิเคราะห์ปัญหาและความต้องการของผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง การออกแบบ Use Case Diagram และสถาปัตยกรรมระบบ ตามด้วยการพัฒนาแอปพลิเคชันโดยใช้เทคโนโลยีฟลัตเตอร์ (Flutter) และไฟร์เบส (Firebase) ที่รองรับการทำงานแบบ NoSQL และเรียลไทม์ ผลลัพธ์ที่ได้คือระบบที่สามารถทำให้กระบวนการสมัครเป็นระบบมากขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสาร และสนับสนุนการตัดสินใจด้วยข้อมูลเชิงวิเคราะห์
DOI: 10.14457/tu.the.2024.559
title: ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจของนักท่องเที่ยวชาวไทยในการใช้บริการชำระเงินผ่านมือถือในประเทศจีน: กรณีศึกษากลุ่มผู้ใช้งานอาลีเพย์พลัสผ่านทรูมันนี่ วอลเล็ท และกลุ่มผู้ใช้งานอาลีเพย์กับบัตรแลกเงินต่างประเทศ

description: ระบบชำระเงินผ่านมือถือ (Mobile Payment) ได้กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญในการใช้จ่ายระหว่างการเดินทาง โดยเฉพาะในประเทศจีนที่มีระบบรองรับการชำระเงินแบบไร้เงินสดอย่างแพร่หลาย งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจในการใช้บริการชำระเงินผ่านมือถืออย่างต่อเนื่องของนักท่องเที่ยวชาวไทยในประเทศจีน โดยมุ่งเปรียบเทียบระหว่างสองกลุ่มผู้ใช้งาน ได้แก่ กลุ่มที่เคยใช้งานอาลีเพย์พลัสผ่านทรูมันนี่ วอลเล็ทและกลุ่มที่เคยใช้งานอาลีเพย์ร่วมกับบัตรแลกเงินต่างประเทศที่ออกโดยธนาคารพาณิชย์ในประเทศไทยงานวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ โดยประยุกต์ใช้กรอบแนวคิดทฤษฎีความต่อเนื่องทางเทคโนโลยี (Technology Continuance Theory: TCT) ร่วมกับแนวคิดลักษณะเฉพาะของการชำระเงินแบบไม่ใช้เงินสด (Cashless Payment Characteristics) เพื่อศึกษาผลของตัวแปรต่าง ๆ ได้แก่ การยืนยันความคาดหวัง การรับรู้ประโยชน์ การรับรู้ความง่ายในการใช้งาน ความพึงพอใจ ทัศนคติ ความไว้วางใจในผู้ให้บริการ การเน้นราคาประหยัด การรับรู้ความปลอดภัย และอิทธิพลทางสังคมที่มีต่อความตั้งใจใช้งานอย่างต่อเนื่องของผู้ใช้งาน โดยเก็บข้อมูลผ่านแบบสอบถามออนไลน์จากผู้ตอบแบบสอบถามจำนวน 262 คน ซึ่งมีประสบการณ์ในการใช้บริการชำระเงินผ่านมือถือในประเทศจีน โดยแบ่งเป็นผู้ใช้งานอาลีเพย์พลัสผ่านทรูมันนี่ วอลเล็ทจำนวน 130 คน และผู้ใช้งานอาลีเพย์กับบัตรแลกเงินต่างประเทศจำนวน 132 คน ข้อมูลที่ได้ถูกนำมาวิเคราะห์ด้วยโปรแกรมวิเคราะห์ทางสถิติ ผลการวิจัยในกลุ่มผู้ใช้งานอาลีเพย์พลัสผ่านทรูมันนี่ วอลเล็ท พบว่าการรับรู้ความง่ายในการใช้งานส่งผลในทิศทางบวกต่อความตั้งใจใช้งานต่อเนื่องอย่างมีนัยสำคัญผ่านการรับรู้ประโยชน์ ในขณะที่การยืนยันความคาดหวัง ความพึงพอใจ และทัศนคติไม่มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญในทางบวกต่อความตั้งใจใช้งานอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ยังพบว่าการรับรู้ประโยชน์ส่งผลในทิศทางบวกต่อทัศนคติ ขณะที่ในกลุ่มผู้ใช้งานอาลีเพย์กับบัตรแลกเงินต่างประเทศ พบว่าความพึงพอใจ การรับรู้ความง่ายในการใช้งานผ่านทัศนคติ การยืนยันความคาดหวังผ่านการรับรู้ประโยชน์ และการเน้นราคาประหยัด ส่งผลในทิศทางบวกต่อความตั้งใจใช้งานต่อเนื่องอย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม ปัจจัยจากแนวคิดลักษณะเฉพาะของการชำระเงินแบบไม่ใช้เงินสด ได้แก่ ความไว้วางใจในผู้ให้บริการ การรับรู้ความปลอดภัย และอิทธิพลทางสังคม ไม่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้งานต่อเนื่องอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในผู้ใช้งานทั้งสองกลุ่มผู้บริหาร ทีมพัฒนาระบบของผู้ให้บริการ และธนาคารพาณิชย์ผู้ออกบัตรแลกเงินต่างประเทศ สามารถนำผลของงานวิจัยนี้ไปปรับใช้ในการพัฒนาบริการชำระเงินผ่านมือถือให้ตอบโจทย์นักท่องเที่ยวชาวไทยและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะการพัฒนาแอปพลิเคชันให้ใช้งานง่ายขึ้น การเน้นย้ำประโยชน์ที่จับต้องได้ของบริการ การส่งเสริมจุดเด่นด้านความคุ้มค่า และการยกระดับประสบการณ์โดยรวมของผู้ใช้งานตามวิธีการชำระเงินแตกต่างกัน
DOI: 10.14457/tu.the.2024.560
title: การพัฒนาระบบสั่งจองสินค้าในร้านค้าปลีก

description: การค้นคว้าอิสระนี้เป็นการพัฒนาโมบายแอปพลิเคชันเพื่อรองรับกระบวนการสั่งจองสินค้าในร้านค้าปลีก สำหรับพนักงานหน้าสาขา ผู้จัดการพื้นที่ ทีมซัพพลายเชน และผู้ดูแลระบบ มีวัตถุประสงค์เพื่อลดความซับซ้อนของการรับคำสั่งจอง การจัดสต็อกสินค้า และการติดตามสถานะคำสั่งซื้อให้เป็นระบบเดียว จัดการได้ทั้งในส่วนหน้าร้านและหลังบ้าน แอปพลิเคชันถูกพัฒนาด้วยภาษาดาร์ท (Dart) บนเฟรมเวิร์กฟลัตเตอร์ (Flutter) ซึ่งสามารถรันได้ทั้งบนไอโอเอส (iOS) และแอนดรอยด์ (Android) พร้อมใช้บริการฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์ เพื่อจัดเก็บข้อมูลคำสั่งจอง สต็อกสินค้า และรายงานต่าง ๆ ผลลัพธ์ที่ได้คือระบบสั่งจองสินค้ามีประสิทธิภาพสูงขึ้น ลดข้อผิดพลาดด้านสต็อก และช่วยให้ผู้บริหารสามารถวิเคราะห์ยอดขายและกำหนดกลยุทธ์การจัดสินค้าได้ทันสถานการณ์
DOI: 10.15468/dl.bau2ca
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 0 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Carcinus maenas",
 "Country is Brazil",
 "HasCoordinate is true"
 ]
}

 The dataset includes 0 records from 0 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0028939-250827131500795/datasets/export for details.
DOI: 10.5281/zenodo.17059815
title: Table 1 - 4 : The Influence of AI Implementation on User Experience in E-Commerce Applications: A Systematic Literature Review
DOI: 10.5281/zenodo.17059816
title: Table 1 - 4 : The Influence of AI Implementation on User Experience in E-Commerce Applications: A Systematic Literature Review
DOI: 10.15468/dl.nq885p
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 11 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Iris pseudopumila pseudopumila"
 ]
}

 The dataset includes 11 records from 6 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0028941-250827131500795/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.6084/m9.figshare.30059053
title: Additional file 2 of Early downregulation of hair cell (HC)-specific genes in the vestibular sensory epithelium during chronic ototoxicity

description: Supplementary material 2.
DOI: 10.6084/m9.figshare.30059053.v1
title: Additional file 2 of Early downregulation of hair cell (HC)-specific genes in the vestibular sensory epithelium during chronic ototoxicity

description: Supplementary material 2.