นักศึกษาวิทยาลัยนวัตกรรมดิจิทัลเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยรังสิต มุ่งมั่นส่งเสริมการวิจัยและพัฒนานวัตกรรมด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อสร้างองค์ความรู้ที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้แก้ปัญหาในหลากหลายสาขา นักศึกษาทุนของมูลนิธิฯ ได้รับการสนับสนุนให้พัฒนางานวิจัยที่สามารถสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อสังคม โดยมีผลงานบทความวิจัย ได้แก่
Students from the College of Digital Innovation Technology, Rangsit University are committed to promoting research and developing innovations in Artificial Intelligence (AI) to create knowledge that can be applied to solve problems across various fields.
Scholarship students supported by the foundation have been encouraged to develop research that can generate a positive impact on society. Their research contributions include:
来自泰国兰实大学数字创新技术学院的学生致力于推动研究和开发**人工智能（AI）**领域的创新，以创造可应用于解决各个领域问题的知识。
在基金会的支持下，奖学金学生被鼓励开展能够对社会产生积极影响的研究。他们的研究成果包括：
1 . A Vision Transformer-Based Model for Optimizing Plant Disease Classification
基于视觉变换器的植物病害优化分类模型
การพัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ Vision Transformer (ViT) เพื่อช่วยตรวจจับและวิเคราะห์โรคพืชได้อย่างแม่นยำ โดยใช้เทคโนโลยี Deep Learning และ Image Processing เพื่อให้เกษตรกรสามารถเฝ้าระวังและป้องกันการแพร่กระจายของโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ
The development of an artificial intelligence model using Vision Transformer (ViT) to accurately detect and analyze plant diseases. By leveraging Deep Learning and Image Processing technologies, this model enables farmers to monitor and effectively prevent the spread of plant diseases.
使用**视觉变换器（ViT）开发人工智能模型，以精准检测和分析植物病害。通过利用深度学习（Deep Learning）和图像处理（Image Processing）**技术，该模型可帮助农民监测并有效防止植物病害的传播。
2 . Analysis of Abnormal Driver Behavior from Gaze Direction and Blinking
基于注视方向和眨眼的异常驾驶行为分析
งานวิจัยที่ใช้ Computer Vision และ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ขับขี่จากทิศทางสายตาและการกะพริบตา สามารถช่วยตรวจจับอาการง่วงนอนหรือความไม่ตั้งใจในการขับขี่ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการป้องกันอุบัติเหตุบนท้องถนน
This research utilizes Computer Vision and Machine Learning to analyze driver behavior based on gaze direction and blinking. It can help detect drowsiness or inattentive driving, which are critical factors in preventing road accidents.
本研究利用计算机视觉（Computer Vision）和机器学习（Machine Learning），基于注视方向和眨眼分析驾驶员行为。该研究可帮助检测困倦或注意力不集中的驾驶行为，这些是预防道路交通事故的关键因素。
3 . Cardiac Hypertrophy Detection using ResNet-50: A Deep Learning Approach
使用 ResNet-50 进行心肌肥厚检测：一种深度学习方法
การพัฒนาแบบจำลอง Deep Learning (ResNet-50) สำหรับการตรวจจับภาวะหัวใจโต (Cardiac Hypertrophy) จากข้อมูลทางชีวการแพทย์ เพื่อช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรคได้รวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มโอกาสในการรักษาผู้ป่วยให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
The development of a Deep Learning (ResNet-50) model for detecting Cardiac Hypertrophy from biomedical data. This model assists doctors in diagnosing the condition more quickly and accurately, thereby increasing the efficiency of patient treatment and improving medical outcomes.
基于深度学习（ResNet-50）的模型开发，用于从生物医学数据中检测心肌肥厚（Cardiac Hypertrophy）。该模型可帮助医生更快速、准确地诊断该病症，从而提高患者治疗的效率并改善医疗结果。
งานประชุมวิชาการนี้เป็นเวทีสำคัญสำหรับการแลกเปลี่ยนองค์ความรู้ด้านเทคโนโลยีและนวัตกรรมระดับโลก โดยบทความวิจัยของนักศึกษาและคณาจารย์จากมหาวิทยาลัยรังสิต ได้รับการยอมรับให้ นำเสนอแบบปากเปล่า (Oral Presentation) ซึ่งถือเป็นเกียรติและเป็นโอกาสสำคัญในการเผยแพร่ผลงานสู่เวทีนานาชาติ
This academic conference serves as a significant platform for exchanging knowledge on technology and innovation at a global level. Research papers from students and faculty members of Rangsit University have been accepted for Oral Presentation, which is both an honor and a valuable opportunity to showcase their work on the international stage.
本次学术会议是一个重要的平台，用于全球范围内交流技术和创新领域的知识。兰实大学（Rangsit University）的学生和教师的研究论文已被接受进行口头报告（Oral Presentation），这不仅是一种荣誉，也是一个在国际舞台上展示其研究成果的重要机会。
adminearth(https://esthailand.org)