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4.3\t\u0e22\u0e32\u0e19\u0e25\u0e32\u0e14\u0e15\u0e23\u0e30\u0e40\u0e27\u0e19\u0e20\u0e32\u0e04\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e14\u0e34\u0e19\u0e44\u0e23\u0e49\u0e04\u0e19\u0e02\u0e31\u0e1a (Unmanned Ground Vehicle  : UGV)  \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07  \u0e22\u0e32\u0e19\u0e1e\u0e32\u0e2b\u0e19\u0e30\u0e41\u0e25\u0e48\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e19\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e33\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e1a\u0e19\u0e22\u0e32\u0e19\u0e1e\u0e32\u0e2b\u0e19\u0e30   \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e19\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e1a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08 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\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e2d\u0e34\u0e40\u0e25\u0e47\u0e04\u0e17\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e34\u0e04\u0e2a\u0e4c \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19   4.5\t\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21 (Control system)  \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07  \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e15\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22\u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 4.6\t\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e27\u0e31\u0e14 (Sensor)  \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07  \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22\u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a 4.7\t\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e44\u0e01\u0e25 (Remote Sensing)  \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e44\u0e01\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e44\u0e01\u0e25 4.8\t\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34  (Autonomous control)  \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07  \u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e44\u0e27\u0e49 4.9\t\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34  (Semi-autonomous control) \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07 \u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e44\u0e27\u0e49 4.10\t\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23  (Operating system)  \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07 \u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e2d\u0e1f\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e15\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 4.11\t\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e1a\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01 (Global Positioning System : GPS) \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e1a\u0e19\u0e1c\u0e34\u0e27\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e35\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e19\u0e32\u0e2c\u0e34\u0e01\u0e32 4.12\t\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e15\u0e49\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e14\u0e34\u0e19(GPR) \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07 \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e14\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e22\u0e48\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e35\u0e48\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e15\u0e49\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e14\u0e34\u0e19 4.13\t\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15 (ThermalCamera)  \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07 \u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e35\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1f\u0e32\u0e40\u0e23\u0e14 (IR) 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2.\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e1c\u0e25\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e24\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e19\u0e4c\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 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3.\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e24\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e43\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e19\u0e4c\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19    \u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e35\u0e482: \u0e1b\u0e35\u0e07\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13 2564  \u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e40\u0e01\u0e21\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e19\u0e4c\u0e2f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48 1 \u0e1b\u0e35\u0e07\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13 2563 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e04\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e08\u0e36\u0e07\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48 2 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"\u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e17\u0e1e\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e04\u0e23", "LocationBenefit": "-", "LinkPublic": "https://tnrr.nriis.go.th/#/research/1032962"}, {"RowNo": 33, "ProjectID": 7264, "ProjectNameTH": "\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e27\u0e35\u0e25\u0e41\u0e0a\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e22\u0e49\u0e32\u0e22\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1e\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e22\u0e38\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27", "ProjectType": 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\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1d\u0e49\u0e32\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e07\u0e42\u0e23\u0e04\u0e15\u0e34\u0e14\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e49\u0e2d Megalocytivirus \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e35\u0e49\u0e22\u0e07\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e27\u0e22\u0e07\u0e32\u0e21(\u0e1b\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 2)", "LocationResearch": "\u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e17\u0e1e\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e04\u0e23", "LocationBenefit": "-", "LinkPublic": "https://tnrr.nriis.go.th/#/research/1035292"}, {"RowNo": 54, "ProjectID": 100826, "ProjectNameTH": "\u0e42\u0e14\u0e23\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e08\u0e09\u0e23\u0e34\u0e22\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23 4.0", "ProjectType": "\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27", "ProjectNameEN": "", 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55.1\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e19\u0e32\u0e42\u0e19\u0e0b\u0e34\u0e25\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e49\u0e19\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 0 \u0e16\u0e36\u0e07 20 mM \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0b\u0e34\u0e25\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e44\u0e19\u0e40\u0e15\u0e23\u0e15 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e22\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2b\u0e49\u0e07 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66.1\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e16\u0e48\u0e32\u0e19\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e08\u0e32\u0e01\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e18\u0e32\u0e15\u0e38\u0e2d\u0e32\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e08\u0e23\u0e34\u0e0d\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e0a6.2\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e25\u0e14\u0e1b\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e18\u0e32\u0e15\u0e38\u0e2d\u0e32\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1b\u0e38\u0e4b\u0e22\u0e25\u0e30\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e24\u0e14\u0e39\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e1b\u0e25\u0e39\u0e01\u0e1e\u0e37\u0e0a\u0e40\u0e28\u0e23\u0e29\u0e10\u0e01\u0e34\u0e08 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\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e43\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e15\u0e23\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e01\u0e23\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e228.2 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e38\u0e48\u0e19\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 2.5 \u0e44\u0e21\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e198.3 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e43\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e15\u0e23\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e16\u0e01\u0e25\u0e1a\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e04\u0e37\u0e19\u0e25\u0e07\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e228.4 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e43\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e15\u0e23\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e228.5 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e43\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e15\u0e23\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e44\u0e1b\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e44\u0e1a\u0e42\u0e2d\u0e0a\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e228.6 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e43\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e15\u0e23\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e33\u0e16\u0e48\u0e32\u0e19\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e38\u0e4b\u0e22\u0e25\u0e30\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e49\u0e32\u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e228.7 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e38\u0e48\u0e19\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 2.5 \u0e44\u0e21\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e16\u0e01\u0e25\u0e1a\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e04\u0e37\u0e19\u0e25\u0e07\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e228.8 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e38\u0e48\u0e19\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 2.5 \u0e44\u0e21\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e228.9 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e38\u0e48\u0e19\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 2.5 \u0e44\u0e21\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e44\u0e1b\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e44\u0e1a\u0e42\u0e2d\u0e0a\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e228.10 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e38\u0e48\u0e19\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 2.5 \u0e44\u0e21\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e33\u0e16\u0e48\u0e32\u0e19\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e38\u0e4b\u0e22\u0e25\u0e30\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e49\u0e32\u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e32\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48 99.1 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49 Machine Learning \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21 \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2d\u0e38\u0e14\u0e21\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e34\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e19\u0e2a\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e43\u0e1a\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48 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Additional and detailed objectives  2.1To develop a GI-endoscopy report and a friendly software that can be used for national database that comply with future analysis by natural language processing.  2.2 To develop AI models that can analyze VOC patterns that compatible with early GI cancers diagnoses and use them to screen those as non-contact screening.", "LocationResearch": "\u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e17\u0e1e\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e04\u0e23", "LocationBenefit": "-", "LinkPublic": ""}, {"RowNo": 66, "ProjectID": 125156, "ProjectNameTH": "\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a AI 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develop an efficient ML-based framework to expedite the discovery and design of novel ACVPs. This ML-based framework could also be applied to other peptides with different functional activities.\tTo construct a computational model based on an interpretable scoring card method (SCM) for identifying ACVPs as well as providing the means for the rational design of new ACVPs with promising potential for clinical application. The proposed computational model developed herein can predict both (i) ACVPs from non-ACVPs as well as (ii) anti-CoV activities of peptide. (high or low).\tTo characterize ACVPs by using SCM-derived propensity scores of 20 amino acids in order to facilitate experimental scientists to gain insights into the biophysical and biochemical properties of ACVPs.\tTo deploy the proposed computational model for the large-scale identification of novel ACVPs from a huge number of unknown characterized peptides (derived from the peptide of Crocodylus siamensis blood).\tTo discovery and verify new ACVP candidates having great efficacy against COVID-19 by using experimental methods. Here, the peptide candidates having great efficacy against SARS-CoV-2 infected cells will be considered as the optimal one.\tTo establish a database that provides comprehensive details of experimentally validated ACVPs on one platform.\tTo develop an online prediction server to assist the high-throughput screening of promising drugs against COVID-19. The investigators anticipate that the web server and database develop herein will facilitate experimental researchers for the discovery and design of novel and potential ACVPs in a rapid, high-throughput and cost-effective manner.", "LocationResearch": "\u0e02\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e01\u0e48\u0e19, \u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48, \u0e19\u0e04\u0e23\u0e1b\u0e10\u0e21", "LocationBenefit": "\u0e02\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e01\u0e48\u0e19, \u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48, \u0e19\u0e04\u0e23\u0e1b\u0e10\u0e21", "LinkPublic": ""}, {"RowNo": 111, "ProjectID": 183289, "ProjectNameTH": "\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e08\u0e49\u0e07\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e08\u0e09\u0e23\u0e34\u0e22\u0e30\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e32\u0e07\u0e21\u0e49\u0e32\u0e25\u0e32\u0e22 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\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 \u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e2d\u0e34\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e17\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e34\u0e01\u0e2a\u0e4c\u0e2d\u0e31\u0e08\u0e09\u0e23\u0e34\u0e22\u0e30 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e20\u0e32\u0e1e2. \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e14\u0e21\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e17\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e32\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e19\u0e32\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e42\u0e17 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e04\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28 \u0e08\u0e32\u0e01 3 \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e19 \u0e04\u0e37\u0e2d2.1) \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e27\u0e34\u0e28\u0e27\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e22\u0e32\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07 (Automotive and Advanced Transportation Engineering: A2TE Program) \u0e21\u0e35\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 2 \u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e08\u0e2d\u0e21\u0e40\u0e01\u0e25\u0e49\u0e32\u0e40\u0e08\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e17\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e25\u0e32\u0e14\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e31\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e08\u0e2d\u0e21\u0e40\u0e01\u0e25\u0e49\u0e32\u0e18\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e23\u0e352.2) \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e47\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e1e\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07 (Artificial Intelligence and Internet of Things: AIoT) \u0e21\u0e35\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 2 \u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e32\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e23\u0e34\u0e19\u0e18\u0e232.3) \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e27\u0e34\u0e28\u0e27\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e31\u0e48\u0e07\u0e22\u0e37\u0e19 (Sustainable Energy and Resources Engineering program: SERE Program) \u0e21\u0e35\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 2 \u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e32\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e23\u0e34\u0e19\u0e18\u0e233.\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e2a\u0e27\u0e17\u0e0a. \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 5 \u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 Tokyo Tech \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e08\u0e2d\u0e21\u0e40\u0e01\u0e25\u0e49\u0e32\u0e40\u0e08\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e17\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e25\u0e32\u0e14\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e31\u0e07 \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e08\u0e2d\u0e21\u0e40\u0e01\u0e25\u0e49\u0e32\u0e18\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e23\u0e35 \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e32\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e23\u0e34\u0e19\u0e18\u0e23 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e04\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 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This system will use artificial intelligence technology to bring Thai agriculture to the level of modern agriculture by incorporating sustainable development. The specific objectives of this project are as follows:(i) Characterize the sperm of bulls.(ii) Elucidate the governing mechanism of capillary force, including the contribution of reduction in the sperm semen tension in a microfluidic device.(iii) Qualitatively classify the sperm patterns and quantify the ultimate sweep efficiency resulting from image processing of motile/nonmotile sperm cells.", "LocationResearch": "\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48, \u0e19\u0e04\u0e23\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e2a\u0e35\u0e21\u0e32", "LocationBenefit": "\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48, \u0e19\u0e04\u0e23\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e2a\u0e35\u0e21\u0e32", "LinkPublic": ""}, {"RowNo": 129, "ProjectID": 189817, "ProjectNameTH": 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The data that we gather are the documents related to general knowledge e.g. education, documents, online posts etc. In addition to those, we also acquire data that is in the format of question-answering pairs i.e. multiple choice examination of the related field as well as FAQ crawled from the internet.Here, we intend to leverage all data sources during the pre-training, instruction-tuning and the retrieval phases.(2) Year 1-2: Utilizing the resources collected in Objective 1, to develop the question-answering system, we will use , compare, and may combine two major paradigms: Retrieval-based paradigms [2, 3, 4] and Instruction-tuning paradigms [5, 6, 7].\tRetrieval based approaches are based on similarity search using efficient embedding stores (e.g., Chromeadb, Pinecone) which could be tree-based, graph-based or linear-based. Its advantages include a lack of required training, but its disadvantages involve possible hallucinated generated answers arising from retrieving wrong documents.\tInstruction-tuning approaches generally outperforms the Retrieval approaches but its long training time is its greatest drawback. The recent development of parameter-efficient tuning methods, such as LoRA [6], adapter [3], prefix tuning [5], can alleviate this problem.  Distillation [7] and pruning [8] are also other promising approaches to improve training efficiency. All these approaches will be explored in this project.Based on these two paradigms, it can resulted in a total of 5 combinations:\tRetrieval + frozen LLM: based on purely retrieved documents to help answer the question.\tRetrieval + instruction-tuned LLM: based on retrieved documents and input into a legal instruction-tuned LLM.\tRetrieval + pre-training + instruction-tuned LLM: based on retrieved documents and input into a legal pretrained + instruction-tuned LLM.\tPre-training + instruction-tuned LLM: input the question directly into a legal pretrained + instruction-tuned LLM.\tInstruction-tuned LLM:  input the question directly into a legal instruction-tuend LLM.Regarding these combinations, it is tempting to hypothesize that combination C performs best. However, it also obviously takes the most amount of time to build the model. Thus we will deliberately and rigorously experiment to find out the most balanced approach, balancing tradeoffs between efficiency and accuracy.To confirm the effectiveness of our QA system, two sets of questions will be used. First, a total of 100+ test questions prepared by human experts; second, from data in question-answering format (refer to Objective 1).  These two sets of questions will be tested against our system. Accuracy of the answers will be judged by experts.  During the process, various factors (e.g., repetition penalty, models, prompt templates) will be compared.(3) Year 2-2.5: Finally, we open source our code online. We also intend to release all our code and datasets publicly on github available for any Thais to further develop or apply at their own usage.", "LocationResearch": "\u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e17\u0e1e\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e04\u0e23", "LocationBenefit": "\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e35\u0e48, \u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e17\u0e1e\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e04\u0e23, \u0e01\u0e32\u0e0d\u0e08\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e23\u0e35, \u0e01\u0e32\u0e2c\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e18\u0e38\u0e4c, \u0e01\u0e33\u0e41\u0e1e\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e0a\u0e23, \u0e02\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e01\u0e48\u0e19, \u0e08\u0e31\u0e19\u0e17\u0e1a\u0e38\u0e23\u0e35, \u0e09\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e17\u0e23\u0e32, \u0e0a\u0e25\u0e1a\u0e38\u0e23\u0e35, \u0e0a\u0e31\u0e22\u0e19\u0e32\u0e17, \u0e0a\u0e31\u0e22\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34, \u0e0a\u0e38\u0e21\u0e1e\u0e23, \u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e23\u0e32\u0e22, \u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48, \u0e15\u0e23\u0e31\u0e07, 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\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e04\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28 \u0e08\u0e32\u0e01 3 \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e19 \u0e04\u0e37\u0e2d\t   2.1) \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e27\u0e34\u0e28\u0e27\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e22\u0e32\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07 (Automotive and Advanced Transportation Engineering: A2TE Program) \u0e21\u0e35\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 2 \u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e08\u0e2d\u0e21\u0e40\u0e01\u0e25\u0e49\u0e32\u0e40\u0e08\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e17\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e25\u0e32\u0e14\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e31\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e08\u0e2d\u0e21\u0e40\u0e01\u0e25\u0e49\u0e32\u0e18\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e23\u0e35\t   2.2)\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e47\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e1e\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07 (Artificial Intelligence and Internet of Things: AIoT Program) \u0e21\u0e35\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 2 \u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e32\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e23\u0e34\u0e19\u0e18\u0e23\t  2.3) \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e27\u0e34\u0e28\u0e27\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e31\u0e48\u0e07\u0e22\u0e37\u0e19 (Sustainable Energy and Resources Engineering program: SERE Program) \u0e21\u0e35\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 2 \u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e32\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e23\u0e34\u0e19\u0e18\u0e23\t\t\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e2a\u0e27\u0e17\u0e0a. \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 5 \u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 Tokyo Tech \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e08\u0e2d\u0e21\u0e40\u0e01\u0e25\u0e49\u0e32\u0e40\u0e08\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e17\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e25\u0e32\u0e14\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e31\u0e07 \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e08\u0e2d\u0e21\u0e40\u0e01\u0e25\u0e49\u0e32\u0e18\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e23\u0e35 \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e40\u0e01\u0e29\u0e15\u0e23\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e32\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e23\u0e34\u0e19\u0e18\u0e23 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e04\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 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