| 1 |
วัตถุประสงค์หลักของระบบหุ่นยนต์ที่กล่าวถึงในบทความคืออะไร
|
เพื่อดำเนินงานประกอบที่มีความแม่นยำสูง |
|
บทความกล่าวถึงการใช้ระบบหุ่นยนต์ในงานประกอบที่ต้องการความแม่นยำสูง ซึ่งมนุษย์อาจทำได้ไม่สม่ำเสมอ โดยหุ่นยนต์ช่วยให้กระบวนการมีความแม่นยำและลดข้อผิดพลาด |
หุ่นยนต์ถูกพัฒนาเพื่อเพิ่มคุณภาพและความแม่นยำในการผลิต โดยเฉพาะในงานที่ละเอียดซับซ้อน เช่น การประกอบชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์หรืออุปกรณ์ทางการแพทย์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
บทความกล่าวว่าอะไรคือความท้าทายที่สำคัญในการประกอบหุ่นยนต์?
|
ป้องกันความล้มเหลวในการประกอบ เช่น การกัดเพลาและรู |
|
บทความเน้นถึงปัญหาทางเทคนิคที่เกิดขึ้นในขั้นตอนการประกอบ เช่น การประกอบผิดพลาด โดยเฉพาะกรณีที่เพลาหรือรูไม่ได้จัดตำแหน่งตรงกัน ซึ่งอาจทำให้เกิดความเสียหายหรือหยุดการทำงานของระบบได้ |
ความแม่นยำเชิงกลเป็นปัจจัยสำคัญในการประกอบหุ่นยนต์ เพราะหุ่นยนต์ไม่มีการปรับตัวเองได้แบบมนุษย์ หากตำแหน่งไม่ตรงอาจทำให้เกิดการ กัด หรือเบียดกันของชิ้นส่วน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
จากบทความปลายนิ้วของมนุษย์มีบทบาทอย่างไรในระบบหุ่นยนต์
|
ความไวของพวกมันถูกเลียนแบบเพื่อเพิ่มความแม่นยำของหุ่นยนต์ |
|
บทความกล่าวถึงการเลียนแบบความไวสัมผัสของปลายนิ้วมนุษย์ เพื่อพัฒนาเซ็นเซอร์สัมผัสของหุ่นยนต์ให้สามารถรับแรงกด จับวัตถุ และประกอบชิ้นงานได้อย่างแม่นยำมากขึ้น |
ระบบสัมผัสของมนุษย์ โดยเฉพาะปลายนิ้ว มีความไวสูงมาก จึงถูกใช้เป็นต้นแบบในการพัฒนาเทคโนโลยีหุ่นยนต์ที่ต้องการความละเอียดและแม่นยำ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
วิธีการใดที่ใช้เพื่อหลีกเลี่ยงความล้มเหลวในกระบวนการประกอบ
|
การวัดข้อมูลแรงสัมผัส |
|
บทความกล่าวถึงการใช้เซ็นเซอร์วัดแรงสัมผัส (force sensing) เพื่อช่วยให้หุ่นยนต์สามารถรับรู้แรงที่ใช้ในการประกอบชิ้นงานได้อย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยป้องกันปัญหาอย่างเช่น การเบียด การกัด หรือใส่ผิดพลาด |
การควบคุมแรงที่ใช้ในกระบวนการประกอบเป็นหัวใจสำคัญในการป้องกันความเสียหายของชิ้นส่วนและเพิ่มความแม่นยำของหุ่นยนต์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
อะไรคือผลลัพธ์ของความสำเร็จในการรวมเทคโนโลยีที่กล่าวถึงเข้ากับวิทยาการหุ่นยนต์
|
ความต้องการการแทรกแซงของมนุษย์ลดลง |
|
บทความระบุว่าการรวมเทคโนโลยีเซ็นเซอร์สัมผัสและระบบควบคุมแรงเข้ากับหุ่นยนต์ช่วยลดความจำเป็นในการแทรกแซงของมนุษย์ในกระบวนการผลิต ทำให้ระบบทำงานได้เองมากขึ้น |
การพัฒนาหุ่นยนต์ที่มีความแม่นยำและรับรู้แรงสัมผัสได้ดี ช่วยให้ระบบอัตโนมัติทำงานได้เต็มที่ ลดความต้องการแรงงานมนุษย์ในงานซับซ้อน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
อุปกรณ์ใดใช้วัดการเคลื่อนไหวในระบบหุ่นยนต์
|
ไจโรสโคป |
|
ในระบบหุ่นยนต์ ไจโรสโคปใช้วัดการหมุนและการเคลื่อนไหวเชิงมุม ช่วยให้หุ่นยนต์รับรู้ทิศทางและการเคลื่อนไหวได้แม่นยำ |
ไจโรสโคปเป็นเซ็นเซอร์สำคัญในระบบนำทางและการควบคุมการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
อุปกรณ์วัดแรงมีโครงสร้างอย่างไร
|
โดยการวางเซ็นเซอร์ไว้บนที่ยึดหกเหลี่ยม |
|
บทความระบุว่าอุปกรณ์วัดแรง (force sensor) ส่วนใหญ่จะติดตั้งเซ็นเซอร์บนโครงสร้างที่มีรูปแบบเป็นหกเหลี่ยม (hexapod) เพื่อวัดแรงในหลายทิศทางอย่างแม่นยำ |
โครงสร้างแบบหกเหลี่ยมช่วยให้การวัดแรงมีความเสถียรและแม่นยำในทุกทิศทางที่แรงถูกกระทำ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
เป้าหมายสูงสุดของการวิจัยที่กล่าวถึงในบทความคืออะไร
|
เพื่อให้แน่ใจว่าหุ่นยนต์จะไม่ล้มเหลวในงานประกอบ |
|
บทความเน้นเป้าหมายหลักคือการพัฒนาหุ่นยนต์ที่มีความแม่นยำสูงและเชื่อถือได้ในงานประกอบ เพื่อป้องกันความล้มเหลวในการทำงาน ซึ่งเป็นความท้าทายสำคัญในระบบอัตโนมัติ |
ความล้มเหลวในการประกอบส่งผลต่อประสิทธิภาพและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ดังนั้นการวิจัยจึงมุ่งเน้นที่การลดข้อผิดพลาดนี้ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
การวัดแรงแก้ไขปัญหาเฉพาะด้านใดบ้าง
|
การตรวจจับแรงที่ละเอียดอ่อนซึ่งบ่งชี้ถึงความล้มเหลวในการประกอบที่อาจเกิดขึ้น |
|
บทความชี้ว่าการวัดแรงช่วยให้หุ่นยนต์รับรู้แรงที่ใช้ในกระบวนการประกอบอย่างละเอียด ช่วยตรวจจับแรงผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงความล้มเหลวหรือข้อผิดพลาดในการประกอบก่อนที่จะเกิดปัญหาจริง |
เซ็นเซอร์วัดแรงเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยป้องกันความเสียหายและเพิ่มความแม่นยำของระบบอัตโนมัติ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
อุปกรณ์วัดความเคลื่อนไหวนำนวัตกรรมอะไรมาสู่การประกอบหุ่นยนต์
|
วัดมุมและตำแหน่งที่แน่นอนของชิ้นส่วนระหว่างการประกอบ |
|
บทความระบุว่าอุปกรณ์วัดความเคลื่อนไหว เช่น ไจโรสโคปและมาตรความเร่ง ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถวัดมุมและตำแหน่งของชิ้นส่วนในกระบวนการประกอบได้อย่างแม่นยำ |
ความแม่นยำในการวัดตำแหน่งและมุมเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้การประกอบชิ้นส่วนเป็นไปอย่างถูกต้อง ลดข้อผิดพลาดและเพิ่มคุณภาพ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
ML ย่อมาจากอะไรในบริบทของบทความ?
|
การเรียนรู้ของเครื่อง |
|
ในบทความที่เกี่ยวกับเทคโนโลยีและหุ่นยนต์ ML มักหมายถึง “การเรียนรู้ของเครื่อง” ซึ่งเป็นเทคนิคปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้ระบบหุ่นยนต์ปรับปรุงการทำงานผ่านข้อมูลและประสบการณ์ |
Machine Learning (ML) คือสาขาหนึ่งของ AI ที่มุ่งเน้นการพัฒนาระบบที่เรียนรู้และปรับตัวเองได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมแบบตายตัว |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
QSAR ตามที่กล่าวไว้ในบทความคืออะไร
|
ความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างเชิงปริมาณกับกิจกรรม |
|
QSAR ย่อมาจาก "Quantitative Structure-Activity Relationship" คือการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงปริมาณระหว่างโครงสร้างทางเคมีของสารกับกิจกรรมหรือผลลัพธ์ทางชีวภาพ เพื่อช่วยในการทำนายประสิทธิภาพของสารนั้น ๆ |
QSAR เป็นเครื่องมือในงานวิจัยทางเคมีและชีววิทยาที่ช่วยในการออกแบบยาและสารเคมีใหม่ ๆ โดยใช้แบบจำลองเชิงคณิตศาสตร์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
Machine Learning มีประโยชน์หลักในการค้นคว้ายาตามบทความอย่างไร
|
เร่งกระบวนการตัดสินใจ |
|
บทความกล่าวว่า Machine Learning ช่วยเร่งกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจในการออกแบบยาใหม่ ทำให้ลดเวลาที่ใช้ในการวิจัยและพัฒนายาได้อย่างมาก |
Machine Learning ช่วยประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อน ช่วยให้นักวิจัยตัดสินใจได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
จากบทความประเด็นใดที่เน้นในด้านวิชาการที่แตกต่างจากอุตสาหกรรม
|
การพัฒนาข้อพิสูจน์แนวคิด |
|
บทความระบุว่าวิชาการเน้นที่การพัฒนาข้อพิสูจน์แนวคิด (proof of concept) เพื่อสร้างความรู้และนวัตกรรมใหม่ ขณะที่อุตสาหกรรมจะเน้นการผลิตและการตลาด |
งานวิชาการมุ่งเน้นการวิจัยพื้นฐานและการสร้างหลักฐานทางวิทยาศาสตร์ ในขณะที่อุตสาหกรรมมุ่งเน้นการใช้ประโยชน์เชิงพาณิชย์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
องค์กรใดที่ถูกกล่าวถึงว่ามีส่วนร่วมในการวิจัย ML และ AI ขั้นพื้นฐานในบทความ
|
สถาบันสุขภาพแห่งชาติ (NIH) |
|
บทความระบุว่าสถาบันสุขภาพแห่งชาติ (NIH) เป็นองค์กรหลักที่สนับสนุนงานวิจัยขั้นพื้นฐานเกี่ยวกับ Machine Learning และ Artificial Intelligence ในวงการแพทย์ |
NIH เป็นหน่วยงานวิจัยของรัฐบาลสหรัฐฯ ที่ให้ทุนสนับสนุนงานวิจัยด้านสุขภาพและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
DMTA ย่อมาจากอะไรที่ใช้ในบทความ
|
ออกแบบ-ทำ-ทดสอบ-วิเคราะห์ |
|
ในบทความ DMTA หมายถึงกระบวนการสำคัญในวงการวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม คือ "Design-Make-Test-Analyze" ที่ใช้ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือโมเดลต่าง ๆ |
กระบวนการ DMTA เป็นขั้นตอนเชิงวงจรที่ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาปรับปรุงผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่องและมีประสิทธิภาพ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงด้านใดที่ได้รับการเน้นย้ำว่ามีความสำคัญเป็นพิเศษใน อุตสาหกรรมยา
|
ความสามารถในการทำซ้ำและความทนทานของโมเดล |
|
ในอุตสาหกรรมยา โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องมีความน่าเชื่อถือสูง สามารถทำซ้ำผลลัพธ์ได้และทนทานต่อข้อมูลที่หลากหลาย เพื่อให้ผลวิเคราะห์และการตัดสินใจมีความแม่นยำและมั่นใจได้ |
ความสามารถในการทำซ้ำและความทนทาน (reproducibility and robustness) เป็นหลักสำคัญในการสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพและเหมาะสมกับการใช้งานจริงในวงการแพทย์และเภสัชกรรม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
บทความประเภทใดที่บทความกล่าวถึงว่ามีข้อมูลมากขึ้นต่อสาธารณะ
|
ข้อมูลการทดลองทางคลินิก |
|
บทความระบุว่าข้อมูลการทดลองทางคลินิก (clinical trial data) มีการเปิดเผยสู่สาธารณะมากขึ้น เพื่อสนับสนุนความโปร่งใสและการวิจัยที่ตรวจสอบได้ |
การเปิดเผยข้อมูลทางคลินิกช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและส่งเสริมการวิจัยที่ใช้ข้อมูลจริงและตรวจสอบได้ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
ชุดข้อมูลใดที่ถูกกล่าวถึงว่าเป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับ Molecular Machine Learning
|
เคมอาร์ซิฟ |
|
บทความระบุว่า "เคมอาร์ซิฟ" (ChemArxiv) เป็นชุดข้อมูลมาตรฐานที่ใช้กันในงานวิจัย Molecular Machine Learning เพื่อพัฒนาการวิเคราะห์และทำนายคุณสมบัติของโมเลกุล |
การมีชุดข้อมูลมาตรฐานช่วยให้นักวิจัยเปรียบเทียบผลลัพธ์และปรับปรุงโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
ความท้าทายใดที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ตามที่กล่าวไว้ในบทความ
|
เพิ่มความหลากหลาย |
|
บทความเน้นว่าชุดข้อมูลจากหลายแหล่งมีความหลากหลายสูง ซึ่งเป็นความท้าทายสำคัญในการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ต้องรับมือกับความแตกต่างของข้อมูลเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ |
ความหลากหลายของข้อมูลทำให้โมเดลต้องมีความยืดหยุ่นและสามารถจัดการกับข้อมูลที่มีความแตกต่างกันได้ดี เพื่อให้ผลลัพธ์น่าเชื่อถือและถูกต้อง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|