cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.3535/xsm-26z-gz6
title: Philine catena (Montagu, 1803)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/24w-sh9-3pr
title: Bullidae Gray, 1827

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/jh4-a3m-h59
title: Turridae H. Adams & A. Adams, 1853 (1838)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/frj-120-78c
title: Cymbiola nobilis ([Lightfoot], 1786)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/k4e-jby-bwd
title: Tritia corniculum (Olivi, 1792)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.356
title: พยากรณ์ราคาเช่าอาคารพาณิชย์ในกรุงเทพฯ และปริมณฑลโดยเทคนิค web mining

description: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจําลองในการพยากรณ์ราคาเช่าอาคารพาณิชย์หรือตึกแถวในกรุงเทพมหานครและปริมณฑล โดยอาศัยข้อมูลจากเว็บไซต์ที่รวบรวมตึกหรืออาคารพาณิชย์ที่ประกาศให้เช่าหรือเซ้ง เนื่องจาก ราคาเช่าอาคารประเภทนี้มีความผันแปรสูง ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายอย่าง เช่น ขนาดอาคาร จํานวนชั้น ทําเลที่ตั้ง และความต้องการของตลาด การมีเครื่องมือในการพยากรณ์ราคาเช่าที่แม่นยําจะช่วยให้ทั้งผู้ให้เช่าและผู้เช่าสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นผู้วิจัยจะทําการรวบรวมข้อมูลราคาเช่าอาคารพาณิชย์และตึกแถวจากเว็บไซต์แล้วนํามาวิเคราะห์และสร้างโมเดล เพื่อทํานายราคาเช่า โดยจะแบ่งพื้นที่ศึกษาออกเป็น 7 กลุ่ม ตามการแบ่งเขตการปกครองของกรุงเทพมหานครและปริมณฑล จากนั้นจะนําแบบจําลองที่ได้ไปทดสอบประสิทธิภาพผลการวิจัยพบว่า โมเดลการพยากรณ์ราคาเช่าอาคารพาณิชย์และตึกแถวในกรุงเทพมหานครและปริมณฑลมีความแม่นยําอยู่ที่ 57.4% ในขณะที่การทดสอบโมเดลเบื้องต้นจากข้อมูลทดสอบ พบว่า โมเดลสามารถพยากรณ์ราคาได้ระดับหนึ่ง โดยโมเดลให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับราคาจริงบางข้อมูล และบางข้อมูลก็มีความคลาดเคลื่อนสูง อย่างไรก็ตาม การค้นคว้าอิสระในครั้งนี้ ผู้จัดทําได้มีข้อเสนอแนะเพิ่มเติม เช่น การรวบรวมข้อมูล วิธีจัดเก็บข้อมูล เป็นต้น
DOI: 10.3535/z33-3r1-h5x
title: Kongsrudia gruveli (Dautzenberg, 1910)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/15v-rxa-d0q
title: Megastomia conoidea (Brocchi, 1814)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/q63-773-yvc
title: Harpa davidis Röding, 1798

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.357
title: การพัฒนาระบบซื้อขายหุ้นโดยใช้ machine learning ในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย

description: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการสร้างระบบซื้อขายหุ้น เพื่อพัฒนาระบบซื้อขายให้สามารถเพิ่มผลตอบแทนในการลงทุนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย เมื่อเปรียบเทียบกับดัชนีผลตอบแทนรวมของตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SETTRI) โดยนำการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้งานร่วมกับตัวชี้วัดทางเทคนิคการศึกษานี้มีการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องหลายประเภท ได้แก่ Random Forest, XGBoost และ LSTM ร่วมกับตัวชี้วัดทางเทคนิค ได้แก่ Simple Moving Average, Moving Average Convergence Divergence และ Relative Strength Index และใช้ข้อมูลราคาหุ้นในอดีตย้อนหลัง 10 ปี (พ.ศ.2557 - 2566) ของหมวดธุรกิจที่มีมูลค่าสูงสุด 10 อันดับแรก และข้อมูลราคาหุ้นจากการสุ่มเลือกอีก 20 บริษัท ของตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย ณ สิ้นปี พ.ศ.2566 ซึ่งการประเมินประสิทธิภาพของการเรียนรู้ของเครื่อง แบ่งแยกการประเมินออกตามประเภทของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง และนำแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องร่วมกับตัวชี้วัดทางเทคนิคที่มีความแม่นยำสูงสุด นำมาใช้ในการพัฒนาระบบการซื้อขายผลการวิจัยพบว่า การใช้การเรียนรู้ของเครื่องร่วมกับตัวชี้วัดทางเทคนิค สามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยผลตอบแทนรายปีได้ เมื่อเทียบกับการใช้ตัวชี้วัดทางเทคนิคเพียงอย่างเดียว โดยสามารถทำผลตอบแทนเฉลี่ยรายปีได้สูงสุด 10.525% สำหรับหุ้นกลุ่มตัวแทนหมวดธุรกิจ และ 7.052% สำหรับหุ้นจากการสุ่มเลือก ซึ่งให้ผลตอบแทนมากกว่าดัชนีผลตอบแทนรวมของตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย
DOI: 10.3535/03r-f1a-6z0
title: Harpa amouretta Röding, 1798

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/k4p-p3a-q1c
title: Cryptospira ventricosa (Fischer von Waldheim, 1807)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/j5a-mpq-78y
title: Harpa major Röding, 1798

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/0kj-l3g-lnp
title: Granulina Jousseaume, 1888

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/rda-ljg-qh4
title: Turridae H. Adams & A. Adams, 1853 (1838)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.358
title: การประยุกต์ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายปริมาณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในโรงเรียน: กรณีศึกษาโรงเรียนในการสนับสนุนของบริษัทเอกชนแห่งหนึ่ง

description: การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่ทวีความรุนแรงขึ้นได้ผลักดันให้ประเทศไทยกำหนดเป้าหมายในการเป็นกลางทางคาร์บอนภายในปี 2050 และการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสุทธิเป็นศูนย์ภายในปี 2065 การจัดการขยะในภาคการศึกษานับเป็นหนึ่งในกลยุทธ์สำคัญที่ภาครัฐเริ่มให้ความสนใจ ควบคู่ไปกับเป้าหมายการลดการปล่อยก๊าซในระยะยาวอย่างยั่งยืนในภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบทำนายปริมาณการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่าจากการจัดการขยะในโรงเรียน โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อสนับสนุนการวางแผนและดำเนินนโยบายในการลดก๊าซเรือนกระจกในระดับประเทศ นอกจากนี้ ยังมีการศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อปริมาณก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า รวมถึงการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning ต่าง ๆ ได้แก่ Linear Regression, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost และ ANN ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาได้มาจากโรงเรียน 45 แห่งที่เข้าร่วมโครงการลดขยะเป็นระยะเวลา 1 ปี 1 เดือน ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากบริษัทเอกชนแห่งหนึ่ง หลังจากการจัดเตรียมข้อมูลและนำเข้าโมเดลด้วยวิธี 10-fold Validation เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่ไม่มากนัก ผลการวิจัยพบว่าเทคนิคที่ให้ค่าความแม่นยำที่สุดคือ XGBoost โดยให้ค่า RMSE เท่ากับ 0.0017 และค่า R² อยู่ที่ 99.98% ภายใต้พารามิเตอร์ max_depth เท่ากับ 7 และ learning_rate เท่ากับ 1 แต่อีกโมเดลที่มีประสิทธิภาพเช่นกันคือ Gradient Boosting ซึ่งมีพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด คือ learning_rate เท่ากับ 0.1, max_depth เท่ากับ 5, min_samples_split เท่ากับ 5 และ n_estimators เท่ากับ 200 โดยให้ค่า RMSE เท่ากับ 0.0029 และค่า R² อยู่ที่ 99.94% อีกทั้งปัจจัยที่ส่งผลโดยตรงต่อปริมาณก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่าคือ น้ำหนักและประเภทของขยะ ซึ่งสอดคล้องกับบริบทในสถานการณ์จริง
DOI: 10.3535/l5b-s0b-220
title: Colus jeffreysianus (P. Fischer, 1868)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/6v7-d3e-zt2
title: Cylichna cylindracea (Pennant, 1777)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/748-b89-qcm
title: Columbella rustica (Linnaeus, 1758)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.359
title: การจัดกลุ่มสาขาของร้านสะดวกซื้อโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพทางการตลาด

description: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์และจัดกลุ่มสาขาของร้านสะดวกซื้อ โดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติร่วมกับเทคนิคการจัดกลุ่มแบบไม่ต้องมีผู้สอน (Unsupervised Learning) เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพทางการตลาดให้เหมาะสมกับพฤติกรรมของลูกค้า โดยข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาประกอบด้วยข้อมูลยอดขายและข้อมูลพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าโดยดำเนินการคัดเลือกคุณลักษณะข้อมูลด้วยเทคนิค Correlation Matrix และ Principal Component Analysis (PCA) เพื่อลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล ก่อนนำไปจัดกลุ่มด้วยเทคนิค K-means, Gaussian Mixture Models (GMM) และ Fuzzy C-Means (FCM)จากการทดลองทั้งหมด 18 กรณีที่ผสมผสานวิธีการคัดเลือกฟีเจอร์ ระดับ PCA และจำนวนคลัสเตอร์ พบว่า K-means ให้ค่าความแม่นยำโดยเฉลี่ยสูงที่สุดเมื่อประเมินด้วยค่า Silhouette Score โดยกรณีที่ใช้ PCA = 1 component และจำนวนกลุ่ม = 3 ให้คะแนนสูงสุดที่ 0.585 ซึ่งสามารถใช้ในการจำแนกสาขาที่มีลักษณะพฤติกรรมการซื้อใกล้เคียงกันได้อย่างชัดเจน โดยผลลัพธ์จากการจัดกลุ่มนั้นยังสามารถนำไปใช้ในการวางแผนโปรโมชั่น การจัดเรียงสินค้า และการบริหารทรัพยากรที่สอดคล้องกับลักษณะเฉพาะของแต่ละกลุ่ม การวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่าการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติควบคู่กับการใช้เทคนิคการจัดกลุ่มที่เหมาะสมสามารถเพิ่มความแม่นยำในการวางกลยุทธ์ทางการตลาด ซึ่งช่วยให้ร้านสะดวกซื้อสามารถแข่งขันได้ดีขึ้นในบริบทของตลาดที่หลากหลายและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
DOI: 10.3535/4wz-mgk-4zm
title: Ringicula conformis Monterosato, 1877

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/897-l86-48f
title: Nerita senegalensis Gmelin, 1791

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/gn3-04r-vqx
title: Euplica scripta (Lamarck, 1822)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/k2e-erc-vcw
title: Burnupena catarrhacta (Gmelin, 1791)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.360
title: การประยุกต์ใช้ machine learning และข้อมูลทางเลือกในการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต: กรณีศึกษาสถาบันการเงินที่ไม่ใช่ธนาคาร

description: ในปัจจุบัน วิธีการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตแบบดั้งเดิมอาจมีข้อจำกัดในการคาดการณ์ความเสี่ยงได้อย่างแม่นยำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มลูกค้าที่มีประวัติทางการเงินจำกัด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต งานวิจัยนี้นำเสนอแนวทางใหม่โดยการประยุกต์ใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ควบคู่กับข้อมูลทางเลือก เช่น พฤติกรรมการใช้โทรศัพท์มือถือ ประวัติการชำระค่าสาธารณูปโภค และข้อมูลจากโซเชียลมีเดียกระบวนการวิจัยประกอบด้วยการรวบรวมข้อมูลจากสถาบันการเงินที่ไม่ใช่ธนาคารพาณิชย์แห่งหนึ่ง โดยใช้ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างกว่า 300,000 ราย ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลทางการเงินแบบดั้งเดิมและข้อมูลทางเลือก จากนั้นนำข้อมูลที่ได้มาสร้างแบบจำลอง Machine Learning หลากหลายประเภท ได้แก่ Logistic Regression, XGBoost และ Neural Networks เพื่อนำมาเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการทำนายความเสี่ยงด้านเครดิต ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าแบบจำลอง Machine Learning โดยเฉพาะ XGBoost และ Neural Networks มีศักยภาพสูงในการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต โดยพบว่าการผสานข้อมูลทางเลือกเข้ากับข้อมูลแบบดั้งเดิมสามารถเพิ่มความแม่นยำของแบบจำลองได้อย่างมีนัยสำคัญนอกจากนี้ งานวิจัยยังเน้นย้ำถึงข้อพิจารณาด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัวของผู้ขอสินเชื่อ โดยสนับสนุนแนวทางการใช้ข้อมูลที่โปร่งใส และส่งเสริมการพัฒนาแบบจำลองที่สามารถอธิบายผลลัพธ์ได้อย่างเป็นธรรม ผลการศึกษานี้มีนัยสำคัญทั้งในเชิงทฤษฎีและเชิงปฏิบัติ โดยสามารถนำไปใช้เป็นแนวทางในการพัฒนาระบบการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตที่มีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับสถาบันการเงิน
DOI: 10.3535/5zr-3la-lzv
title: Buccinum undatum Linnaeus, 1758

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/pbm-6bj-9hm
title: Conus ermineus Born, 1778

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/345-yg6-f35
title: Salinator fragilis (Lamarck, 1822)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.361
title: การใช้ machine learning เพื่อทำนายราคานิกเกิลจากข้อมูลราคาสินแร่และราคาพลังงาน

description: การค้นคว้าอิสระนี้ศึกษาความสัมพันธ์และการทำนายราคานิกเกิลกับตัวแปรราคาสินแร่และราคาพลังงานต่างๆ โดยตระหนักถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของนิกเกิลในตลาดแบตเตอรี่รถยนต์ไฟฟ้า (EV) และผลกระทบต่อความพยายามในการพัฒนาอย่างยั่งยืนทั่วโลก ใช้การเก็บข้อมูลจากทั้งรายปีและรายเดือนในการทำนายสามโมเดล ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปร (Multiple Linear Regression) การถดถอยเวกเตอร์สนับสนุน (Support Vector Regression), และการถดถอยเครือข่ายประสาท (Neural Network Regression) เพื่อประเมินประสิทธิภาพในการทำนายราคา แต่ละโมเดลได้รับการประเมินสามขั้นตอนที่แตกต่างกัน ได้แก่ การรันแบบง่าย (Simple run) การตรวจสอบแบบไขว้ (Cross-validation) และการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ (Hyperparameter tuning) เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของโมเดลมีความแม่นยำและใกล้เคียงกับค่าจริงมากที่สุด ผลวิจัยพบว่าโมเดลการถดถอยเวกเตอร์สนับสนุน (Support Vector Regression) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อปรับปรุงผ่านการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ มีประสิทธิภาพสูงสุดในการทำนายราคานิกเกิล โดยมีค่า สัมประสิทธิ์แสดงการตัดสินใจ (R-Squared) = 0.9573 ความผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ย (MSE) = 0.0021 และความผิดพลาดสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAE) = 0.0320 งานวิจัยนี้นำเสนอองค์ความรู้ที่เป็นประโยชน์ในการทำนายราคานิกเกิลโดยอาศัยปัจจัยด้านราคาสินแร่และพลังงาน ซึ่งส่งผลต่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในบริบทที่นิกเกิลมีความสำคัญต่อภาคพลังงานที่ยั่งยืนในอนาคต
DOI: 10.3535/0wl-6l5-gt3
title: Costellariidae MacDonald, 1860

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/dah-95z-nev
title: Costellariidae MacDonald, 1860

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/7pk-wfd-fjg
title: Chauvetia Monterosato, 1884

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/a8n-6dq-nrh
title: Buccinidae Rafinesque, 1815

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/lm5-pls-akf
title: Gibberula lavalleeana (A. d'Orbigny, 1842)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.362
title: การพยากรณ์ปริมาณการผลิตก๊าซธรรมชาติในอ่าวไทยด้วยวิธีการทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล

description: งานค้นคว้าอิสระนี้มุ่งเน้นการพัฒนาโมเดลการพยากรณ์ปริมาณการผลิตปิโตรเลียม โดยเฉพาะก๊าซธรรมชาติและคอนเดนเสท จากแหล่งผลิตในอ่าวไทย โดยใช้ข้อมูลการผลิตรายเดือนตั้งแต่ปี พ.ศ. 2546 ถึง พ.ศ. 2567 ร่วมกับข้อมูลการสำรวจบ่อน้ำมัน ปริมาณสำรองปิโตรเลียม และข้อมูลเศรษฐกิจ เช่น ผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ (GDP) เพื่อนำมาวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อการผลิตและทำนายแนวโน้มในอนาคต ในกระบวนการวิเคราะห์ ได้มีการคัดเลือกคุณลักษณะ (Feature Selection) ด้วยเทคนิค Correlation, Forward Selection และ Backward Elimination เพื่อระบุปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการพยากรณ์ จากนั้นนำข้อมูลที่ผ่านการคัดเลือกไปพัฒนาโมเดลการพยากรณ์ด้วยอัลกอริทึมต่างๆ ได้แก่ Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, Artificial Neural Network (ANN) และ Support Vector Regression (SVR) โดยประเมินประสิทธิภาพของแต่ละโมเดลด้วยค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย (Root Mean Squared Error: RMSE) และค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจพหุคูณ (R-Squared: R²)ผลการวิเคราะห์พบว่า เทคนิค Backward Elimination ให้คุณลักษณะที่เหมาะสมที่สุดในการพยากรณ์ และโมเดล XGBoost ให้ผลลัพธ์แม่นยำที่สุด โดยมีค่า RMSE ต่ำสุดทั้งในส่วนของก๊าซธรรมชาติและคอนเดนเสท ขณะที่โมเดล SVR ให้ค่า R² สูงที่สุด แสดงถึงความสามารถในการจับแนวโน้มของข้อมูลได้ดี อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาจากค่า RMSE ซึ่งสะท้อนความแม่นยำของค่าพยากรณ์โดยตรง จึงสรุปได้ว่า XGBoost เป็นโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับกรณีศึกษานี้ ในขณะที่โมเดล ANN แสดงประสิทธิภาพต่ำกว่าชัดเจนและไม่เหมาะสมกับชุดข้อมูลที่ใช้ในงานวิจัยนี้
DOI: 10.3535/jg0-wze-e53
title: Tralia ovula (Bruguière, 1789)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/x6n-rlx-a0g
title: Planorbis atticus Bourguignat, 1852

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/0cv-qtv-lww
title: Melapium lineatum (Lamarck, 1822)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/bk0-z78-7lc
title: Zospeum Bourguignat, 1856

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/2yy-32a-dph
title: Felicioliva peruviana (Lamarck, 1811)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/5lm-h1v-4j9
title: Buccinidae Rafinesque, 1815

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.363
title: การวิเคราะห์การแบ่งกลุ่มลูกค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ทางการตลาดด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอุตสาหกรรมเครื่องประดับ

description: ในปัจจุบัน อุตสาหกรรมเครื่องประดับต้องเผชิญกับการแข่งขันที่เพิ่มสูงขึ้น ซึ่งทำให้กลยุทธ์การตลาดแบบดั้งเดิมที่ไม่ได้ให้ความสำคัญกับลูกค้าเป็นศูนย์กลางนั้นมีประสิทธิภาพลดลงอย่างชัดเจน การทำความเข้าใจพฤติกรรมลูกค้าเพื่อให้สามารถตอบสนองต่อความต้องการและความคาดหวังของลูกค้าได้อย่างถูกต้องจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญ การศึกษานี้มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์การแบ่งกลุ่มลูกค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ทางการตลาดด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอุตสาหกรรมเครื่องประดับ โดยใช้เทคนิค RFM Analysis และโมเดลการจัดกลุ่ม เช่น K-Means และ DBSCAN วัตถุประสงค์หลักของงานวิจัยนี้คือการปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดให้สอดคล้องกับพฤติกรรมลูกค้า รวมถึงการประเมินประสิทธิภาพของการแบ่งกลุ่มลูกค้า แนวทางการวิจัยนี้คาดว่าจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ในการปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดในอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันสูงในระยะยาว
DOI: 10.3535/1lz-5tf-r2h
title: Tritia reticulata (Linnaeus, 1758)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/3k8-57e-l7t
title: Williamia Monterosato, 1884

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/s4g-2a8-e3y
title: Retusa mammillata (R. A. Philippi, 1836)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.364
title: การตรวจจับภาษามือแบบเรียลไทม์ด้วยการเรียนรู้เชิงลึก

description: การวิจัยอิสระเรื่อง “การตรวจจับภาษามือแบบเรียลไทม์ด้วยการเรียนรู้เชิงลึก” ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อสร้างแบบจำลองสำหรับใช้ในการตรวจจับและแปลความหมายของท่าภาษามือแบบเรียลไทม์ โดยแบบจำลองดังกล่าวจะเป็นแบบจำลองขั้นต้นที่สามารถนำไปต่อยอดและพัฒนาเพื่อสร้างเป็นระบบ หรือเครื่องมือสำหรับช่วยในการสื่อสารของผู้พิการทางการได้ยิน/สื่อความหมายในอนาคต เป็นการเพิ่มทางเลือกในการสื่อสารและมีส่วนช่วยในการแก้ปัญหาของประเทศไทย ที่เผชิญกับวิกฤติการขาดแคลนล่ามแปลภาษามือมาเป็นระยะเวลาหลายปีแล้ว ในงานวิจัยนี้ ผู้วิจัยประยุกต์การประมวลผลภาพเข้ากับการเรียนรู้เชิงลึก โดยมีขั้นตอนตั้งแต่การเลือกชุดข้อมูล การเตรียมรูปภาพด้วยเทคนิคการประมวลผลภาพ การสกัดข้อมูลจุดสำคัญบนมือโดยใช้ไลบรารีสำหรับเขียนโปรแกรมด้วยภาษาไพธอนที่ชื่อว่า MediaPipe จากนั้นก็นำข้อมูลที่ได้ไปฝึกสอนให้กับแบบจำลองที่มีการเรียนรู้เชิงลึก 2 ประเภท โดยแบบจำลอง Recurrent Neural Network (RNN) ให้ค่าความความแม่นยำอยู่ที่ 100.00% ในขณะที่แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ ให้ค่าความแม่นยำอยู่ที่ 96.30% และเมื่อผู้วิจัยนำแบบจำลองทั้งสองแบบจำลองไปทำการตรวจจับแบบเรียลไทม์ ก็พบว่าสามารถตรวจจับความหมายของท่าภาษามือได้ 100.00% และ 88.89% ตามลำดับ งานวิจัยนี้ประสบความสำเร็จในการสร้างแบบจำลองขั้นต้นตามวัตถุประสงค์ และเห็นแนวทางในการพัฒนาต่อเพื่อให้ครอบคลุมการตรวจจับองค์ประกอบสำคัญของภาษามือไทยในอนาคต
DOI: 10.25549/usctheses-ouc11399lgjd
title: Navigating the STEM Transition: The Post-Transfer Experiences of Latina Engineering Transfer Students
DOI: 10.3535/thl-hah-00z
title: Columbellidae Swainson, 1840

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/yk9-s70-bfs
title: Spiralina alpinoligustica (Sacco, 1892)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/19d-xeh-cgz
title: Bullidae Gray, 1827

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/fd0-3x1-r2l
title: Conus infrenatus Reeve, 1848

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.365
title: การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการทำนายการดีเลย์ของเที่ยวบินในสภาวะแวดล้อมที่ไม่แน่นอน

description: ในอุตสาหกรรมการบินเชิงพาณิชย์ ปัญหาการดีเลย์ของเที่ยวบินเป็นประเด็นสำคัญที่ส่งผลกระทบทั้งต่อผู้โดยสารและสายการบิน ซึ่งทำให้เกิดความสูญเสียทางด้านเวลา ทรัพยากร และโอกาสทางธุรกิจ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการทำนายการดีเลย์ ของเที่ยวบินในสภาวะแวดล้อมที่ไม่แน่นอน โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) หลากหลายรูปแบบ เช่น Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines (SVM), Neural Networks รวมถึงการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมเสริมประสิทธิภาพ (Optimization Algorithms) และการจัดกลุ่มข้อมูล (Clustering) เพื่อรับมือกับข้อมูลที่มีความแปรปรวนสูงงานวิจัยนี้ดำเนินการทดลองโดยเก็บรวบรวมข้อมูลเที่ยวบินจากแหล่งต่าง ๆ ทั้งข้อมูลสภาพอากาศ การจราจรทางอากาศ ปัจจัยด้านมนุษย์ ตลอดจนข้อมูลเชิงเทคนิคของเครื่องบิน จากนั้นทำการวิเคราะห์ และปรับพารามิเตอร์ของโมเดลอย่างเหมาะสมเพื่อให้ได้ค่าความแม่นยำสูงที่สุด ผลการวิจัยพบว่า โมเดล XGBoost และ Random Forest มีความโดดเด่นในการทำนาย เมื่อผสานการใช้คุณลักษณะระยะสั้น (short-term features) เช่น การดีเลย์ของเที่ยวบินก่อนหน้าและเวลาที่ออกเดินทางจริง (Departure Delay) สามารถเพิ่มค่าความถูกต้อง (Accuracy) สูงถึง 0.93 และค่า F1-Score อยู่ในระดับที่น่าพึงพอใจอยู่ที่ 0.92 ซึ่งบ่งชี้ถึงความสามารถในการจำแนกเที่ยวบินที่มีแนวโน้มเกิดดีเลย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลการศึกษานี้จะช่วยสนับสนุนการตัดสินใจของผู้เกี่ยวข้องในอุตสาหกรรมการบิน ตั้งแต่สายการบิน สนามบิน ไปจนถึงผู้โดยสาร ให้สามารถวางแผนล่วงหน้าและบริหารจัดการทรัพยากรได้อย่างเหมาะสม นอกจากนี้ ยังเปิดโอกาสในการพัฒนาระบบทำนายการดีเลย์แบบเรียลไทม์ที่ผสานกับข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อเพิ่มศักยภาพในการรับมือสถานการณ์ฉุกเฉิน เช่น ความแปรปรวนของสภาพอากาศ หรือเหตุขัดข้องทางเทคนิค ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้โดยสารและลดผลกระทบด้านต้นทุนต่อธุรกิจการบินในระยะยาว
DOI: 10.3535/33w-s2g-hqb
title: Acteocina canaliculata (Say, 1826)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/jtn-yf5-70f
title: Acteocina knockeri (E. A. Smith, 1872)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/lcw-nrj-w2b
title: Conus granulatus Linnaeus, 1758

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/57p-1fe-h73
title: Conus purissimus Filmer, 2011

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/7wh-4h3-mhg
title: Mangelia unifasciata (Deshayes, 1835)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.366
title: ความตระหนักรู้เท่าทันกลลวงหลอกขอข้อมูลทางไซเบอร์ (phishing) ของกลุ่มคนช่วงวัย Gen Z

description: การค้นคว้าอิสระนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตระหนักรู้เท่าทันและการระวังภัยการถูกกลลวงหลอกขอข้อมูลทางไซเบอร์ (Phishing) ของกลุ่มคน Gen Z ซึ่งเป็นกลุ่มคนที่ถือว่าเกิดและเติบโตมาพร้อมกับยุคที่เทคโนโลยีมีการพัฒนาอย่างก้าวไกลและไม่หยุดยั้ง งานวิจัยนี้ เป็นงานวิจัยเชิงปริมาณ ดำเนินการเก็บข้อมูลกลุ่มตัวอย่าง Gen Z ทั้งหมด 400 คน ผ่านการแจกแบบสอบถามออนไลน์ และนำข้อมูลที่ได้มาทำการวิเคราะห์ โดยใช้สถิติเชิงพรรณนา ในการหาค่าเฉลี่ย ร้อยละ และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และใช้สถิติเชิงอนุมาน ได้แก่ วิธีการวิเคราะห์สมการถดถอยพหุคูณ หรือ Multiple Regression เพื่อให้ได้มาซึ่งปัจจัยที่ส่งผลและมีอิทธิพลต่อความตระหนักรู้และระวังภัยของกลุ่มตัวอย่างผลการศึกษาพบว่าปัจจัยที่ส่งผลต่อความตระหนักรู้เท่าทันภัยกลลวงหลอกขอข้อมูล ได้แก่ ปัจจัยด้านประชากรศาสตร์ (เพศ, ช่วงอายุ) พฤติกรรมการใช้งานช่องทางออนไลน์ด้านการจัดการความเป็นส่วนตัวของช่องทางออนไลน์ พฤติกรรมเกี่ยวกับการป้องกันตัวจากภัยกลลวงหลอกขอข้อมูลทางไซเบอร์ และประสบการณ์การรับรู้เกี่ยวกับกลลวงหลอกขอข้อมูลทางไซเบอร์ โดยสามารถทำนายความตระหนักรู้เท่าทันได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ และมีค่าความแปรปรวนหรือ Adjusted R Square อยู่ที่ร้อยละ 21
DOI: 10.3535/nl1-6ek-4kw
title: Turris babylonia (Linnaeus, 1758)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/2fn-na2-0zt
title: Turbonilla Risso, 1826

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.
DOI: 10.3535/q31-v28-hxe
title: Filifusus filamentosus (Röding, 1798)

description: Digital Specimen for the physical specimen hosted at Naturalis Biodiversity Center.