Office: +66 2649 5000 ext. 18408|ruangsak@g.swu.ac.th

อบรม “Hands-on Oracle Cloud Computing”

2024-04-04T17:12:30+07:00

ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ (มศว) ร่วมกับ Oracle Academy ขอเรียนเชิญเข้าร่วมงานอบรม (On-site) “Hands-on Oracl...

อบรม “Hands-on Oracle Cloud Computing”2024-04-04T17:12:30+07:00

ประกาศรายชื่อผู้มีสิทธิเข้ารับการสรรหาเป็นพนักงานมหาวิทยาลัย ตำแหน่งอาจารย์ เลขประจำตำแหน่ง (1) 7 – 3481 สังกัดภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสต

2023-11-24T13:13:49+07:00

ตามประกาศมหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ ฉบับลงวันที่ 6 กันยายน 2566 เรื่อง การรับสมัครบุคคลเพื่อสรรหาเป็นพนักงานมหาวิทยาลัย ตำแหน่งอาจารย์ เลขประจำตำแหน่ง...

ประกาศรายชื่อผู้มีสิทธิเข้ารับการสรรหาเป็นพนักงานมหาวิทยาลัย ตำแหน่งอาจารย์ เลขประจำตำแหน่ง (1) 7 – 3481 สังกัดภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสต2023-11-24T13:13:49+07:00

เปิดให้บริการวัดวิเคราะห์ด้วยเครื่อง Micro-XRFสำหรับบุคลากรและนิสิต มศว

2023-02-27T10:19:26+07:00

คณะวิทยาศาสตร์ มศว ร่วมกับ บริษัท Absotec “เปิดให้บริการวัดวิเคราะห์ด้วยเครื่อง Micro-XRF สำหรับบุคลากรและนิสิต มศว” โดยเปิดให้บริการ ณ ห้อง 19-16...

เปิดให้บริการวัดวิเคราะห์ด้วยเครื่อง Micro-XRFสำหรับบุคลากรและนิสิต มศว2023-02-27T10:19:26+07:00

คณะวิทยาศาสตร์ มศว ผ่านการประเมิน EdPex200

2022-09-05T13:11:57+07:00

คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ “ผ่านการประเมิน โครงการพัฒนาคุณภาพการศึกษาสู่ความเป็นเลิศ : EdPEx200 รุ่นที่ 9” จากมติการประชุมคณะอนุกรรมก...

คณะวิทยาศาสตร์ มศว ผ่านการประเมิน EdPex2002022-09-05T13:11:57+07:00

ประกาศรายชื่อผู้มีสิทธิเข้ารับการสรรหาเป็นพนักงานมหาวิทยาลัย ตำแหน่งอาจารย์ เลขประจำตำแหน่ง (1) 7 – 5812 ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์

2022-08-30T16:18:36+07:00

ตามประกาศมหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ ฉบับลงวันที่ 2 มิถุนายน 2565 เรื่อง การรับสมัครบุคคลเพื่อสรรหาเป็นพนักงานมหาวิทยาลัย ตำแหน่งอาจารย์ เลขประจำตำแหน่...

ประกาศรายชื่อผู้มีสิทธิเข้ารับการสรรหาเป็นพนักงานมหาวิทยาลัย ตำแหน่งอาจารย์ เลขประจำตำแหน่ง (1) 7 – 5812 ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์2022-08-30T16:18:36+07:00

Improving digestive organ classification from wireless capsule endoscopy images using deep learning

2022-08-04T10:12:00+07:00

Title: Improving digestive organ classification from wireless capsule endoscopy images using deep learning Authors: Supakorn Taweechainaruemitr; Padipon Thongjumruin; Nuttiwut Ektarawong; Kawee Numpacharoen; Amporn Atsawarungruangkit Abstract: The location of a lesion is crucial information that Gastroenterologists must report using capsule endoscopy images. There have not been many studies that employ deep learning to automatically classify the location of the gastrointestinal tract. In this work, we created a deep learning model for identifying the organs of the gastrointestinal system (esophagus, stomach, small bowel and colon) using images from capsule endoscopy. The capsule endoscopies train set (670,051 images), validation set (411,702 images), and test [...]

Improving digestive organ classification from wireless capsule endoscopy images using deep learning2022-08-04T10:12:00+07:00

2D environment mapping and self-position estimation with ultrasonic range sensor array

2022-07-20T12:11:36+07:00

Title: 2D environment mapping and self-position estimation with ultrasonic range sensor array Authors: Kompich Sophat; Patikorn Kliangsanmuang; Warakon Santang Abstract: Currently, modern robots use information from a Light Detection and Ranging (LiDAR) module sensor to build a map of the surrounding environment and simultaneously determine its location within the map. The map information is crucial for many tasks, such as path planning and obstacle avoidance. However, the LiDAR Module is expensive compared to other distance sensors, such as ultrasonic sensors. Therefore, this project will use low-cost ultrasonic sensors installed on the two-wheel-drive education-grade robot to build map. Then, the odometer data [...]

2D environment mapping and self-position estimation with ultrasonic range sensor array2022-07-20T12:11:36+07:00

Vacant parking slots detection using deep learning

2022-07-20T12:11:36+07:00

Title: Vacant parking slots detection using deep learning Authors: Pariwat Rattanaprarom; Worawit Naknawa; Kanchanit Photisuwan Abstract: Using sensors to detect the status of a parking space requires a large budget to install sensors in the parking space. Most of the parking spaces in densely populated areas have CCTVs for security reasons. The CCTV system can be further developed to detect the number of available parking slots and the location of vacant spaces. Our objective is to create a deep learning model for parking lot occupancy detection. This research used image datasets from PKLot and CNRPark. The data were divided into 2 [...]

Vacant parking slots detection using deep learning2022-07-20T12:11:36+07:00

Autonomous simulated vehicles for steering angle prediction

2022-07-20T12:11:36+07:00

Title: Autonomous simulated vehicles for steering angle prediction Authors: Supavit Jaraspornsrivong; Kantivit Suwattnamala Abstract: At present, vehicles have many advantages for transporting people to communicate and travel to other places. However, many statistical reports represent over 80% of accidents mostly occur from human error. In addition, the increasing cases of accidents were found from the missing control of the steering wheel. Therefore, this research will develop a new system to reduce human error to decrease the accident case from transporting by suggesting a suitable steering angle. This research proposes a new convolutional neural network (CNN) model for predicting the efficient steering [...]

Autonomous simulated vehicles for steering angle prediction2022-07-20T12:11:36+07:00
Go to Top