Data visualization taxonomy

-- CSA big data taxonomy

Green

กรรม

เรากล่าวว่าเจตนาคือกรรม ถ้าไม่มีเจตนาก็ไม่มีกรรม

เหตุเกิดของกรรมคือผัสสะ

ถ้ามีผัสสะแต่ไม่มีเจตนา เช่นถอยรถทับแมวตาย ก็ไม่มีกรรม

การคอมเมนต์งาน

1.คอมเมนต์ตามระเบียบวิธีวิจัยในฐานะไม่ใช่ expert domain

2.คอมเมนต์ตามเนื้องานในฐานะเป็น expert domain

ITIL 2011 templates & implementation open-source

http://wiki.en.it-processmaps.com/index.php/ITIL-Checklists#ITIL_Service_Operation_Templates

Open source :
http://glpi-project.org

Evolutionary Prototype

Tool for creating mock up (screen design)

https://www.axure.com/

www.fluidui.com

http://draw.io
Diagram drawing SaaS สามารถใช้ออกแบบหน้าเว็บ และสร้าง link เพื่อคลิกไปยังหน้าถัดไปได้

https://www.figma.com/

Qualitative data analysis software

http://atlasti.com/

Peer pressure

คือให้ผู้เรียนกดดันกันเอง

Fog & Edge computing

Fog computing pushes intelligence down to the local area network level of network architecture, processing data in a fog node or IoT gateway.Edge computing pushes the intelligence, processing power and communication capabilities of an edge gateway or appliance directly into end devices like programmable automation controllers (PACs).
--http://www.automationworld.com/fog-computing-vs-edge-computing-whats-difference

Engine Oil category

http://www.api.org/products-and-services/engine-oil/eolcs-categories-and-documents/oil-categories#tab_gasoline

เชื่อพระวงศ์ ร.4

Descriptive VS. Diagnostic VS. Predictive VS. Prescriptive Analytics

• Descriptive analytics answers the questions what happened and Diagnostic analytics answers why did it happen. Descriptive analytics looks at past performance and Diagnostic analytics understands that performance by mining historical data to look for the reasons behind past success or failure. Most management reporting - such as sales, marketing, operations, and finance - uses this type of post-mortem analyses.
• Predictive analytics answers the question what will happen. This is when historical performance data is combined with rules, algorithms, and occasionally external data to determine the probable future outcome of an event or the likelihood of a situation occurring.
• Prescriptive analytics suggests actions how can we make the predicted results happen and also suggests decision options on how to take advantage of a future opportunity or mitigate a future risk (as the results of predictive analytics) and shows the implication of each decision option. Prescriptive analytics can continually take in new data to re-predict and re-prescribe, thus automatically improving prediction accuracy and prescribing better decision options.

IoT in logistics, multi agent system

การใช ้iot traceได้ว่าอาหารส่งมาระหว่างทางแช่เย็นตลอดไหม

อนาคตเป็นการใช้ Agent แทนคนในตำแหน่งต่างๆ

การกีดกันทางภาษี

การกีดกันทางภาษีเปลี่ยนรูปแบบเป็นกีดกันด้วยมาตรฐานกฎหมาย

Emerging cloud services

1. Serverless Computing / Functions as a Service (FaaS)

Serverless Computing และ FaaS นี้จะทำให้เหล่านักพัฒนาสามารถให้ความสำคัญกับการพัฒนาซอฟต์แวร์ได้อย่างเต็มที่ และพัฒนาหลายๆ ฟังก์ชันมาผสานรวมกันเป็นระบบขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนได้ โดยสามารถเลือกใช้ภาษา, Framework และ Runtime ที่ต้องการได้อย่างเจาะจง และง่ายต่อการทำงานมากยิ่งขึ้น

2. Blockchain as a Service

การมาของ Blockchain ถือเป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจจากทั่วโลกเป็นอย่างมาก โดยเฉพาะกลุ่มธุรกิจการเงิน ด้วยความน่าเชื่อถือของตัวระบบที่ตอบโจทย์การทำ Transaction ต่างๆ ที่ไม่ต้องการให้มีการเปลี่ยนแปลงได้เป็นอย่างดี ทำให้บริการ Cloud ต่างๆ ทั่วโลกเริ่มหันมาให้บริการ Blockchain กันมากขึ้นเรื่อยๆ แล้วในเวลานี้

3. Cognitive Computing

Natural Language Processing, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning และ Artificial Intelligence กำลังจะกลายเป็นเรื่องของทุกธุรกิจและกลายเป็นส่วนหนึ่งของทุกๆ ระบบบนโลก และพลังในการประมวลผลมหาศาลของเทคโนโลยีเหล่านี้ก็จะตกเป็นของ Cloud ในอนาคตโดยเรียกใช้งานผ่าน API ได้อย่างง่ายดายไม่ต้องให้นักพัฒนาต้องพัฒนาระบบเองให้วุ่นวายซับซ้อนกันอีกต่อไป

4. Data Science as a Service

Data Platform ทั้งหมดจะถูกยกขึ้นไปบน Cloud ตั้งแต่ส่วนของการรับข้อมูล, การประมวลผลเบื้องต้น, การแปลงข้อมูลให้กลายเป็นผลวิเคราะห์หรือกราฟต่างๆ รวมไปถึงการผนวกเทคโนโลยี Machine Learning เข้าไปยัง Data Platform ขององค์กรด้วยเช่นกัน Cloud จึงกำลังจะกลายเป็นทางเลือกในการทำ Data Platform ที่ถือว่ามีความครบถ้วนสำเร็จรูปให้พร้อมใช้งานได้ระดับหนึ่งที่น่าสนใจทีเดียว

5. Verticalized IoT PaaS

Internet of Things (IoT) Platform สำหรับธุรกิจเฉพาะทางนั้นก็จะมีให้เลือกใช้บริการได้บน Cloud ในอนาคต ไม่ว่าจะเป็น IoT สำหรับอุตสาหกรรมยานยนตร์, สุขภาพ, การผลิต, ร้านค้า หรือแม้แต่ตลาด Consumer เองก็ตาม และ IoT เองก็จะกลายเป็นหนึ่งในตัวเร่งให้บริการ Data Science as a Service ได้รับความนิยมสูงขึ้นด้วยในเวลาเดียวกัน

6. Containers as a Service

Container นั้นได้กลายเป็นอีกเทคโนโลยีที่ตีคู่มากับ Virtual Machine เป็นที่เรียบร้อยแล้ว และบริการต่างๆ สำหรับเสริมการใช้งาน Container เองนั้นก็เกิดขึ้นมาอย่างต่อเนื่อง รวมถึงบริการ Containers as a Service เองนั้นก็ถูกวางตัวเอาไว้ว่าอาจจะกลายเป็นบริการที่เติบโตรวดเร็วที่สุดในตลาด Public Cloud ในอนาคตด้วย

ที่มา: http://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2016/08/31/6-disruptive-trends-that-take-public-cloud-to-the-next-level/#9adcee07a7aa

Source: https://www.techtalkthai.com/6-technologies-for-next-generation-cloud/

sme tactics

การคบค้าสมาคมของสัตว์

สัตว์ทั้งหลายคบค้าสมาคมกันด้วยความมีธาตุอย่างเดียวกัน เช่น สัตว์ที่มีมิจฉาทิฐิคบค้าสมาคมกับสัตว์ที่มีมิจฉาทิฐิ สัตว์ที่มีสัมมาทิฐิคบค้าสมาคมกับสัตว์ที่มีสัมมาทิฐิ สัตว์ที่มีหิริคบค้าสมาคมกับสัตว์ที่มีหิริ สัตว์ที่พูดเพ้อเจ้อคบค้าสมาคมกับสัตว์ที่พูดเพ้อเจ้อ

Common industrial data formats

http://nordicapis.com/what-data-formats-should-my-api-support/

การวัดความพึงพอใจ

เช่น likert scale  เอามาวัด fact,  พฤติกรรมระบบไม่ได้

IoT & blockchain

http://techsauce.co/news/10-disruptions-by-blockchain-on-internet-of-things/

Industry 4.0

Industry 1.0 เครื่องจักรไอน้ำ
Industry 2.0 เครื่องจักรไฟฟ้า เช่น สายพานลำเลียง
Industry 3.0 เครื่องจักรอิเล็กทรินิกส์ เช่น PLC
Industry 4.0 Cyber-Physical systems interconnected with IoT

Thailand 4.0

Startup should have...

Crowdsource

บริการที่เกิดจากcontributionของผู่ใช้บริการเอง เช่น google traffic

Gov. Channel

Blockchain

http://thaipublica.org/2016/07/blockchain-revolution/

กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ Big data

ต้องการหาว่าควรเปิดบูธขายสินค้าสำหรับวัยรุ่น 18 ปีบริเวณไหน ก็ดึงภาพจาก cctv มาวิเคราะห์ใบหน้าหา FB เพื่อเข้าไปดูอายุ เมื่อทราบอายุก็กลับมาหาข้อสรุปจาก cctv records ได้ว่าตกลงเด็ก 18 มาเดินเล่นแถวกล้องตัวไหนบ่อยในช่วงเวลาไหนของวัน ก็ไปตั้งบูธตรงนั้น

How to teach IT technology?

IT technology obsoletes so fast. We should teach how to learn new technology.

Well Opensources

vtiger : CRM
Pentaho : BI

Open design of data center

http://www.opencompute.org/projects/data-center/

Lesson

UML ER BPM tool

https://www.visual-paradigm.com/download/

It offers 1-month trial, community free, and old version free.

การสร้าง scalable db web servers

nginx (load balancer), PHP7FPM (high performance http server), redis/memcache, mysql

How to run windows on mac?

Use Wine software  https://en.m.wikipedia.org/wiki/Wine_(software)

It is similar to Docker.

การปฏิรูปการวิจัยของไทย

Room type

การคิดแบบ IoT

คือการจินตนาการว่าถ้าสิ่งของรอบตัวเรามีชีวิต มันจะต้องการอะไรที่จะช่วยให้มันทำหน้าที่ได้ดีที่สุดอย่างชาญฉลาด

Simulation and Testing tools

Jmeter measures web apps and other Internet-based systems using defined workload.

http://jmeter.apache.org/index.html

Teaching video for beginner https://youtu.be/8loLHbhfyh0

Cloudsim simulates cloud  computing system.

http://www.cloudbus.org/cloudsim/

Merge vs Consolidate vs Acquisition

Merge : a combination of companies (both stocks and debts) into one of previous existing companies.
Consolidation : the unification of two or more corporations (both stocks and debts) by creating a single new corporation.
Acquisition : is when a company buys or acquires a nondebt part of another company.
Cover = take over 

ลักษณะสำคัญของงานวิจัย

งานวิจัยต้องก่อให้เกิดองค์ความรู้ใหม่ (contribution) ทั้งในฝั่งของโลกวิจัยและโลกอุตสาหกรรม มิเช่นนั้นถือเป็นการลอกเลียน(แบบตั้งใจหรือโดยบังเอิญ)งานวิจัยอื่น กล่าวอีกนัยหนึ่ง งานวิจัยต้องมีปัญหาวิจัย(ปัญหาที่ยังไม่เคยมีใครในโลกแก้ไขจนสำเร็จหรือได้ผลเป็นที่พอใจ) 

1.งานวิจัยบนพื้นที่ปัญหาเดิม

งานวิจัยอาจไปแก้ปัญหาของมนุษย์ปัญหาเดียวกันกับที่งานวิจัยอื่นเคยเสนอวิธีแก้ปัญหาไว้แล้ว แต่เป็นการเสนอวิธีการแก้ปัญหาที่ดีกว่าวิธีเดิม(หรือแย่กว่าเดิม) โดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์กับงานวิจัยที่เกี่ยวข้องเพื่อพิสูจน์ว่าดีกว่าหรือแย่กว่าจริงตามหลักการทางวิทยาศาสตร์ ความท้าทายของงานวิจัยแบบแรกนี้คือการค้นหาจุดอ่อนของงานวิจัยอื่น(เช่น ช้า ใช้ทรัพยากรมาก ผลลัพธ์มีคุณภาพต่ำ เช่น ความถูกต้องแม่นยำต่ำ) เพื่อนำมาเป็นปัญหาวิจัยซึ่งถ้าได้ผลลัพธ์ที่แตกต่าง ก็จะเกิดองค์ความรู้ใหม่ต่อยอดขึ้นไปเรื่อยๆ ถ้าผลลัพธ์แย่กว่าก็จะเกิดองค์ความรู้ที่ป้องกันคนอื่นทำผิดซ้ำๆกับเราได้ อีกความท้าทายคือการพัฒนาให้ดีกว่าวิธีที่มีอยู่เดิม

การทำวิจัยแข่งกับผลิตภัณฑ์หรือบริการ(นั่นคือผลจากการวิจัยที่ประสบความสำเร็จในระดับของการนำไปใช้งานจริงแล้ว)ที่มีอยู่ในตลาดจำเป็นต้องนำผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในโลกมาเป็นคู่เทียบ (benchmark) ในสภาพแวดล้อมของการทดลองที่ยุติธรรม (ถ้าไม่ได้นำผลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในโลกมาเปรียบเทียบก็จะเคลมไม่ได้ว่าเกิดองค์ความรู้ใหม่หรือไม่) ซึ่งอาจทดสอบกับคู่เทียบแบบ black box คือใส่ input data set ชุดเดียวกับของเรา และดูผลลัพธ์ อีกวิธีคือไป review หาจุดอ่อนในวิธีการที่คู่เทียบใช้เพื่อนำมาปรับปรุงในวิธีใหม่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าแน่ๆ แต่วิธีนี้ทำได้ยากเพราะอาจเป็นความลับไม่ถูกเปิดเผย ความท้าทายของการทำวิจัยแข่งกับตลาดคือจะชนะได้ยากหรือถ้าชนะได้ก็โดนแซงหน้าชนะอย่างรวดเร็ว หากผลการวิจัยเสมอกับผลิตภัณฑ์หรือบริการในตลาดแต่ของเรามีค่าใช้จ่ายต่ำกว่าแบบนี้ไม่ถือว่าเกิดองค์ความรู้ใหม่ มีแต่เพียง merit ซึ่งพ่ายแพ้ได้โดยง่ายหากผลิตภัณฑ์หรือบริการนั้นเปลี่ยนโมเดลธุรกิจมาเป็นให้ใช้ฟรี 

2.งานวิจัยบุกเบิกพื้นที่ปัญหาใหม่

คืองานวิจัยไปแก้ปัญหาของมนุษย์ปัญหาใหม่ที่ยังไม่เคยมีใครมาทำวิจัยแก้ปัญหามาก่อน (open up the new field of research) ปัญหานั้นถือเป็นปัญหาวิจัยได้เลยซึ่งอาจอยู่คนละสาขาวิชา(เช่นสาขามนุษยศาสตร์)กับวิธีแก้ปัญหาที่เสนอ(ซึ่งอาจอยู่ในสาขาไอที) จึงเกิดองค์ความรู้ใหม่อย่างแน่นอน ความท้าทายของงานวิจัยแบบนี้คือค้นหาวิธีการใหม่โดยไม่มีตัวอย่างที่ใกล้เคียงให้เรียนรู้

สรุปว่าถ้ามีคู่เทียบ ต้องนำมาเทียบ ถ้าเห็นรายละเอียดภายในของคู่เทียบ ก็สามารถชี้จุดอ่อนได้ เช่น ซับซ้อนกว่า แต่ถ้าไม่เห็นภายใน จะต้องเทียบแบบ blackbox คือใช้ input data set เดียวกันและวัด output เปรียบเทียบกัน เช่น วัดสมรรถนะ

หัวข้อวิจัยแนวมุ่งเน้น practical contribution จะกว้างและตื้น เช่นพัฒนาระบบ fuzzy control สำหรับคุมสภาพแวดล้อมในการเลี้ยงเป็ด เหมาะกับการขอทุนวิจัยตามยุทธศาสตร์การวิจัยระดับชาติ เช่น วช.

หัวข้อวิจัยแนวมุ่งเน้น theoretical contribution จะแคบแต่ลึกเหมาะกับการตรพิมพ์ในวารสารคุณภาพสูง และการขอทุนวิจัยที่มุ่งเน้นความเป็นเลิศทางวิชาการ เช่น สกว.

ลานจอดรถไฟฟ้า

ประโยชน์ของสิทธิบัตร

STARTUP

F-measure (F1 score, F score), precision, recall

tp = true positive ระบบบอกว่าใช่ (positive) และในความเป็นจริงก็คือใช่ (true)
fp = false positive ระบบบอกว่าใช่แต่ในความเป็นจริงคือไม่ใช่
fn = false negative ระบบบอกว่าไม่ใช่แต่ในความเป็นจริงคือใช่

precision = tp / (tp + fp) ค่ายิ่งเยอะยิ่งดี คือระบบเข้าใจผิดน้อย (exactness)
recall = tp / (tp + fn) ค่ายิ่งเยอะยิ่งดี คือระบบตกหล่นน้อย (completeness)
F-measure (%) = 100 x 2 x precision x recall /(precision + recall)

Accuracy VS F-measure : http://machinelearningmastery.com/classification-accuracy-is-not-enough-more-performance-measures-you-can-use/

F1-score is typically used for binary classification. To compute F1 for multi-class classification: 

1. Macro-Averaged F1-Score

Definition: Compute the F1-score independently for each class and take the average.

Use Case: Gives equal weight to all classes, regardless of their size.

Formula:

2. Micro-Averaged F1-Score

Definition: Aggregate the contributions of all classes to compute the F1-score using the total true positives, false positives, and false negatives.

Use Case: Gives equal weight to all samples, favoring performance on larger classes.

Formula:

3. Weighted-Averaged F1-Score

Definition: Compute the F1-score for each class, weighted by the number of samples in that class.

Use Case: Balances class imbalance by assigning more weight to larger classes.

Formula:

---

Choosing the Right Approach

Use Macro-Averaging if you want to treat all classes equally, even if some are small.

Use Micro-Averaging if you want to focus on overall performance, regardless of class distribution.

Use Weighted-Averaging if you want a balance that considers both overall performance and class imbalance.

Many libraries, like scikit-learn, provide built-in support for computing these metrics.

แนวการซักถามโดยกรรมการสอบวิทยานิพนธ์

1.general research principle เช่น ปัญหาวิจัยคืออะไร องค์ความรู้ใหม่คืออะไร ทำไปใครจะใช้

2.รายละเอียดทางเทคนิค ทำไมใช้เทคนิคนี้ กรรมการต้องมีความรู้ในศาสตร์แขนงนั้นโดยตรง เสนอวิธีการที่ดีกว่า บอกจุดบกพร่องของวิธีการที่เสนอ
3.หลักการเขียนรายงานวิจัยแต่ละบท เช่น การออกแบบการวิจัย การอภิปราย ข้อเสนอแนะในประเด็นการนำไปใช้งาน
4.Plagiarism ในบทความที่ตีพิมพ์และในเล่มวิทยานิพนธ์
5.การใช้ภาษา และการจัดรูปแบบ
6.ได้อะไรจากการเรียน

การชำระหนี้ด้วยเหรียญ

กุศลกรรมบถ 10

Linpack

The LINPACK benchmarks appeared initially as part of the LINPACK user's manual. The parallel LINPACK benchmark implementation called HPL (High Performance Linpack) is used to benchmark and rank supercomputers for the TOP500 list.

source: wikipedia

การบรรยายพิเศษโดยรองประธาน กสทช ดร เศรษฐพงษ์ และ ดร นที

หมายเลขโทรศัพท์มือถือไปโผล่อยู่cellsiteใดจะมีlogอยู่ที่operatorซึ่งใช้traceตำแหน่งเส้นทางการเคลื่อนที่ได้ เป็นที่มาในการนำจับมือระเบิดที่ราชประสงค์ คือcctvเห็นมีคนต้องสงสัยโทร ก็เชคlogพบว่ามี20เบอร์โทรอยู่ที่cellsiteราชประสงค์ และในเวลาต่อมาcctvพบผู้ต้องสงสัยอีกที่หนึ่ง เชคcellsiteบริเวณนั้นพบหมายเลขที่ไปเชื่อมต่อcellsiteดังกล่าวซึ่งเป็นเบอร์หนึ่งใน20เบอร์แรก ตึงทั่นใจว่าเป็นผู้ก่อการร้าย วันใดคนนี้เปิดเครื่องโทรศัพท์ใช้วันนั้นโดนจับ

ข้อดีขององค์กรอิสระคือ นักการเมืองมาแทรกแซงไม่ได้

Google ว่า itu mis report 2015 จะมี ranking ของหลายประเทศ

Google Settapong cybersecurity เจอ slides

ฉายหนังในโรงภาพยนต์ไม่เกี่ยวกับ กสทช กสทช คุม broadcast ที่ใช้คลื่นความถี่ ส่วนที่ไม่ใช้คลื่นความถี่ที่กสทชคุมคือเฉพาะที่ใช้ fiber optic คือ cable tv เท่านั้น

Digital tv ในไทยยังไม่กระทบธุรกิจโรงภาพยนตร์ ในอเมริกาก็ยังนิยม ไม่เหมือนญี่ปุ่น

High Availability - Cold, Warm, Hot

Clustering is the most common technique to achieve High availability for any services by introducing redundancy in software, hardware and data. In a failure the clustering software immediately start the application on the standby system without requiring administrative intervention. Depending on the type of redundancy in software to be provided for High Availability, clusters can be configured in any of the following configurations:

• Cold Standby: The secondary node acts as backup of another identical primary system. It will be installed and configured only when the primary node breaks down for the first time. Subsequently, In the  case of a failure in the primary the secondary node is powered on and the data restored before finally starting the failed component. Data from primary system can be backed up on a storage system and  restored on secondary system as and when required. This generally provides a recovery time of a few hours. สรุปคือปิดเครืองสำรองไว้
• Warm Standby: The software component is installed and available on the secondary node. The secondary node is up and running. In the case of a failure on the primary node, these software components are started on the secondary node. This process is usually automated using a cluster manager.Data is regularly mirrored to secondary system using disk based replication or shared disk. This generally provides a recovery time of a few minutes. เปิดเครื่องสำรองไว้ แต่ยังไม่รันซอฟต์แวร์
• Hot Standby: Software components are installed and available on both primary and secondary nodes. The software components on the secondary system are up but will not process data or requests. Data is mirrored in near real time and both systems will have identical data. Data replication is typically done through the software’s capabilities. This generally provides a recovery time of a few seconds. รันซอฟต์แวร์ที่เครื่องสำรองแต่ไม่ใช้ประมวลผลจริง (active - passive)
• Active-Active (Load Balanced): In this method both the primary and secondary systems are active and processing requests in parallel. Data replication happens through software capabilities and would be bi-directional. This generally provides a recovery time that is instantaneous.

Ref: https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/RohitShetty/entry/high_availability_cold_warm_hot?lang=en

Pre Sales

Pre-sales are the activities that take place before a sale is made. This includes the initial contact with the customer, services or value subsequently provided, and ultimately the customer’s decision to buy the product or service in question. Pre-sales professionals may have a variety of specialities. Some are involved with locating prospects who have issues that can be solved by a company's products or services. Pre-sales may also involve tailoring a presentation or proposal to a specific prospect and demonstrating how the service or product resolves the prospect’s issues. Pre-sales professionals also relay market data back to their teams for product and marketing development.

ref. Linkedin

ทุนเรียนฟรีต่างประเทศ

เผื่อลูกหลาน หรือคนรู้จักที่สนใจนะครับ ข่าวเรื่องทุนการศึกษาครับ
ทุนให้ฟรี ทุนที่ไม่มีข้อ ผูกมัด

0.ทุนอเมริกา  http://www.fundingusstudy.org/

1.ทุนรัฐบาลอินเดีย ให้ตั้งแต่ ตรี โท เอก ในทุกสาขาวิชายกเว้นแพทย์ มีเงินเดือนให้ทุกเดือน พออยู่พอใช้ มีค่าเครื่องบิน มีทริปให้ไปท่องเที่ยวทั่วอินเดียทุกเทอม เจอเพื่อนจากร้อยกว่าประเทศทั่วโลกที่ได้ทุนมาเหมือนกัน ให้ค่าเทอม เรียนจบกลับไทยทันที แต่วุฒิใช้ได้ทั่วโลกครับ (http://www.dek-d.com/studyabroad/28914/)

2. ทุนรัฐบาลญี่ปุ่น อันนี้ก็ฮอตฮิต ถ้าจำไม่ผิดเรียกว่า 'มงบุคะงะคุโชว' หรือเรียกสั้นว่าทุนมง อันนี้ก็ดีครับ สำหรับคนที่ชอบแดนปลาดิบ ผู้คนมีระเบียบวินัย ให้ตั๋วเครื่องบิน ให้ค่าเล่าเรียน พร้อมเงินกว่าเดือนละ 50,000 บาท ที่สำคัญไม่ต้องคืนเงิน ไม่ต้องใช้ทุนครับ  (https://www.facebook.com/notes/beamsensei/กว่าจะได้เป็น-นักเรียนทุนรัฐบาลญี่ปุ่น-beamsensei/514381885266906/) 

ทุนรัฐบาลญี่ปุ่น http://www.th.emb-japan.go.jp/th/jis/study.htm

3. ทุนสหภาพยุโรป (Erasmus Mundus) อันนี้ยิ่งดีใหญ่ ทุนอะไรก็ไม่รู้ในหลักสูตรเดียวให้เลือกเรียนได้ถึง 2-3 ประเทศ อยู่ประเทศละเทอมสองเทอม กว่าจะเรียนจบก็ได้เที่ยวหลายที่ ให้เงินเดือน มีค่าที่พัก มีกิจกรรมทัศนศึกษา แถมที่สำคัญเรียนจบก็ไม่บังคับ อยากกลับบ้านก็ได้ อยากทำงานในยุโรปก็ได้ ขอแค่สมัครเอง แล้วบริษัทรับก็เป็นพอ (http://eeas.europa.eu/delegations/thailand/more_info/erasmus-mundus/index_th.htm)

4. ทุนประเทศฝรั่งเศส (Franco-Thai) อันนี้ให้สำหรับปริญญาโทเอก มีทั้งแบบทุนเต็มจำนวนและกี่งหนี่งก็ว่ากันไป แต่ช่วงเวลาที่อยู่ที่นั่นจะได้รับการคุ้มครองทั้งกายและใจ รวมถึงมีสวัสดิการสังคมให้เต็มที่ http://www.thailande.campusfrance.org/th/node/292721

สถานทูตตฝรั่งเศสเปิดให้ทุนศึกษาต่อปริญญาโท-เอก  หมดเขตรับสมัคร  19  กพ
www.francothai-science.com/scholarships

5. ทุนฟูลไบรท์ อันนี้ของสหรัฐอเมริกานะครับ ให้ทุนด้านภาษาวัฒนธรรม  เศรษฐกิจและวิทยาศาสตร์ โดยรวมค่าใช้จ่ายทั้งหมดทั้งมวล ขอแค่เรียนจบห้ามหางานในอเมริกา 2 ปี หลังจากนั้นจะตีตั๋วกลับมาก็เอาตามที่สบายใจเลยนะครับ (http://www.fulbrightthai.org/faqs.asp?menu=6)

6. ทุนรัฐบาโมรอกโก อันนี้สำหรับคนที่พอได้ภาษาฝรั่งเศสหรืออาหรับนะครับ สมัครเรียนได้ทุกสาขาไม่จำกัดอายุ ไม่ต้องอยู่ใช้ทุน แต่อาจต้องพกพาเงินเดือนไปเพิ่มเติมบ้าง อันนี้ก็ถือว่าลงทุนเพื่อการศึกษานะครับผม http://www.scholarship.in.th/รัฐบาลโมร็อคโก-มอบทุนกา/

7. ทุนรัฐบาลจีน (CSC) อันนี้ก็ขอแนะนำเลย คนไทยได้กันเยอะมาก เรียนจบไม่ผูกมัด แถมอยู่ใกล้เดินทางไปกลับได้สะดวก ได้ภาษาจีนมาเพิ่มด้วย แถมบางหลักสูตรเรียนเป็นภาษาอังกฤษนะครับ  ส่วนทุนที่ได้ครอบคลุมทั้งการเดินทางทั้งในทั้งนอกประเทศ ทั้งค่าอุปกรณ์เครื่องใช้ไม้สอย ที่พัก สวัสดิการ เงินเดือน ถ้าไม่อยากใช้ทุนก็น่าสนครับทุนนี้ (https://blog.eduzones.com/tonsungsook/102828)

8. ทุนไต้หวัน อันนี้สำหรับป.โทนะครับ ได้เงินเดือนเดือนละ 30,000 บาทโดยประมาณจนจบหลักสูตร รวมทุกอย่างที่อยากได้ครับ ทั้งเครื่องบิน ที่พัก ค่าหนังสือ แถมยังมีหลักสูตรปรับพื้นฐานภาษาจีนให้ด้วยนะครับพี่น้อง (http://www.tec.mju.ac.th/scholarship.html)

9. ทุนรัฐบาลเมกซิโก สำหรับใครที่อยากไปผจญภัย เรียนรู้วัฒนธรรม พูดภาษาสเปนด้วยอังกฤษด้วย ที่เม็กซิโกก็เป็นตัวเลือกหนี่งที่น่าสนนะครับ ดูแลตั้งแต่เงินรายเดือน ถึงค่ารักษาพยาบาลยามเจ็บไข้ได้ป่วย เผลอๆ หากเรียนสายวิทย์ บริษัทในประเทศหากดึงตัวให้ทำงานต่อก็เป็นได้ครับพี่น้อง https://blog.eduzones.com/scholars/144921

10. ทุนอังกฤษ Chevening สำหรับผู้ที่สนใจด้วย ไม่มีข้อผูกมัด ยกเว้นต้องกลับมาทำงานที่ไหนก้ได้ (ย่ำว่าที่ไหนก็ได้ไม่จำเป็นต้องเป็นภาครัฐ) ในเมืองไทยสองปีหลังเรียนจบ ใครอยากมาใช้ชีวิตเมืองผู้ดี ก็ลองสมัครทุนนี้ดูนะครับ  ปล. ทุนนี้มีเครือข่ายผู้รับทุนที่ใหญ่และมีเกียรติแห่งหนี่งของโลกเชียวนะ สะพานสู่ความสำเร็จอยู่ไม่ไกลนะครับ  https://www.gov.uk/government/world-location-news/applications-for-chevening-scholarships-   -3-august-in-thailand.th

11. ทุนรัฐบาลเกาหลีใต้ สำหรับใครที่เป็นแฟนคลับนักร้องซุปตาร์ โอปป้า หรือติดซีรีส์ทั้งหลาย และอยากที่จะศึกษาหาความรู้ในประเทศที่ให้ทั้งทุนเรียนภาษาและทุนปริญญาแบบ (1+2 ปี) โดยไม่ต้องใช้ทุนแต่อย่างใด เกาหลีใต้ก็เป็นอีกหนี่งตัวเลือกครับผม http://www.dek-d.com/studyabroad/32820/

12. ทุน UN ไปเรียนด้านสันติภาพ ที่คอสตาริกาและฟิลิปปินส์ครับ ทุนนี้ก็เป็นทุนให้เปล่าเช่นเดียวกันเพื่อสร้างเครือข่ายผู้นำสันติภาพในระดับโลก ใครอยากไปใช้ชีวิตชาวเกาะ พร้อมทุนการศึกษาและโอกาสทำงานในองค์การระหว่างประเทศก็อันนี้เลยครับ http://blogazine.pub/blogs/iwalktheline/post/3482

13. ทุน DAAD ของเยอรมัน อันนี้เจ๋งครับ อาจได้ทำงานในเยอรมันต่อ ได้ทุนเรียนภาษา ที่สำคัญใครมีลูกภรรยาสามีพาไปด้วย เค้าก็ให้เงินทุนเพิ่มด้วยนะเออ แถมมีสาขาให้เลือกเยอะ หากใครมีความสามารถจริง มหาวิทยาลัยอาจารย์หางานให้ทำต่อด้วยนะครับ http://www.succeed-germany.com/15067887/step-by-step-ขอทุน-daad-scholarship-ด้วยตัวเอง


14. ทุน Singa ของสิงคโปร์ สำหรับสายวิทย์ วิศวะ เทคโนโลยี อันนี้ให้เงินก็เยอะ นอกจากฟรีแล้วเรียนที่ NUS หรือ NTU ถือว่าระดับโลกเลยทีเดียว อีกอย่างบินไปกลับไทย สิงคโปร์ก็ใช้เวลาไม่นาน ครบถ้วนขนาดนี้ แนะนำครับ http://th.interscholarship.com/somkiat2013/1174

ที่กล่าวมาเป็นเพียงส่วนหนี่งของประเทศที่ให้ทุนสำหรับนักศึกษาต่างชาติเท่านั้น ยังมีอีกหลายประเทศทั่วโลกที่ให้ทุนในลักษณะดังกล่าว วิธีค้นหาทุนง่ายๆคือ แค่พิมพ์ Google พิมพ์คำว่าทุนการศึกษา ชื่อประเทศที่อยากไป ตามด้วยปีที่จะไป เช่น Scholarship Romania 2016 เป็นต้น จากนั้นก็หารายละเอียดและก็สมัครไปตามนั้นนะครับ ส่วนตัวอย่างข้างต้นที่ยกมาเป็นภาษาไทยนั้น แค่อยากจะบอกว่า มีคนไทยจำนวนมากเคยได้ทุนให้เปล่าจากรัฐบาลประเทศเหล่านี้ จบมามีหน้าที่การงานดีทั้งในและต่างประเทศจำนวนมาก ที่สำคัญไม่ต้องปวดหัวว่าจะหนีทุนยังไง จะคืนทุนยังไง และไม่ต้องมีคนค้ำประกันครับผม ปล. หลายคนอาจจะบอกว่าทุนเหล่านี้ สมัครยาก โอกาสได้น้อย ผมก็ได้แต่ขอให้   ใจว่า ในเมื่ออยากได้ทุนฟรีไม่มีผูกมัด ก็ต้องทำตัวเองให้สตรองครับ

ซี่งนอกจากทุนที่ให้โดยรัฐบาลของแต่ละประเทศแล้ว ยังมีทุนที่ให้โดยมหาวิทยาลัยแต่ละแห่ง ที่ต้องการคนไปร่วมทำวิจัย หรือ อยู่ในโครงการอะไรสักอย่างหนี่งที่ตั้งใจจะทำ และอยากมีคนที่มีความรู้ความสามารถเข้าไปร่วมทีม ทุนแบบนี้นอกจากจะได้เรียนฟรีแล้ว ยังได้เข้าไปทำงานในฐานะทีมวิจัยกับอาจารย์ที่มีชื่อเสียงหลายท่าน ซี่งท้ายที่สุดจะนำไปสู่การเข้าสู่วงโคจรของการได้งานในอนาคต ซี่งอยากจะอยู่ต่อก็ไม่ยากที่จะทำ วิธีการง่ายคือๆ ผมมีเวบไซต์ด้านล่างนี้ เอาไว้เป็นตัวช่วย เข้าไปสมัครสมาชิกนะครับ เลือกตัวกรอง filter ว่าสนใจสาขาไหน ระดับการเรียนไหน ประเทศไหน จากนั้นทุกๆ วีค หรือทุกๆที่มีการอัพเดททุน รายละเอียดข้อมูลทั้งหลายจะวิ่งเข้ามาในอีเมลล์ให้เลือกสมัคร ตัวอย่างเว็บไซต์เช่น

https://www.scholarships.com/
http://www.internationalscholarships.com
https://www.unigo.com/scholarships
http://www.fastweb.com

หรือถ้ามีมหาวิทยาลัยที่สนใจอยู่แล้ว หรือคณะที่สนใจอยู่แล้ว คลิ๊กเข้าไปชมเว็บไซต์ ติดตามข่าวสารทุนวิจัย ทุนการศึกษา ของมหาวิทยาลัยนั้นได้เลยครับ ถ้าอยากได้ทุนฟรี ก็ต้องลงทุนคลิ๊กเข้าไปชมให้เป็นกิจวัตร เผื่อทุนเปิดจะได้เตรียมตัวเตรียมใจสมัครได้ทันทีจะไปอยู่ MIT Oxford Cambridge Harvard Yale Columbia King's College  St Andrews หรือที่ไหนก็ตามแต่จะไปสมัครเลยครับ

ที่เขียนมาทั้งหมดทั้งมวลนี้แค่จะบอกว่า มันมีช่องทางและทางเลือกที่เราสามารถตัดสินใจได้ก่อนการสมัครรับทุนอะไรสักอย่างหนี่งนะครับ  ขอให้โชคดี

จากใจ นักเรียนทุนรัฐบาลไทย อดีตนักเรียนทุนให้เปล่ารัฐบาลอินเดีย นักเรียนที่เคยเป็นตัวสำรองของทุน นักเรียนที่เคยถูกเรียกสัมภาษณ์แต่ไม่ได้ไปต่อ และนักเรียนที่เคยสอบตกข้อเขียนทุนมาหลายครั้ง

เครือข่ายองค์กรบริหารงานวิจัยแห่งชาติ (คอบช.)

ประกอบด้วย สำนักงานคณะกรรมการวิจัยแห่งชาติ (วช.) สำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย (สกว.) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) สำนักงานพัฒนาการวิจัยการเกษตร (สวก.) สถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข (สวรส.) สำนักงานส่งเสริมนโยบายวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรมแห่งชาติ (สวทน.) และสำนักงานคณะการการอุดมศึกษา (สกอ.) ได้ร่วมบูรณาการปฏิรูประบบวิจัยทำให้ความร่วมมือด้านการจัดสรรทุนวิจัยมีแนวทางการทำงานชัดเจนมากขึ้น โดย คอบช. ร่วมกันจัดทำยุทธศาสตร์รายประเด็นเร่งด่วน พร้อมทั้งจัดทำกรอบวิจัย  สำหรับใช้เป็นแนวทางการให้ทุนร่วมกัน

Quality Assurance (QA) VS. Quality Control (QC)

1. QA คือ การประกันคุณภาำพ
หน้าที่ของ QA
Scope งานของ QA คือการประกันคุณภาพ โดยมีหน้าที่เกี่ยวเนื่องกับกระบวนการในการพัฒนาซอฟแวร์(process) พวกเขาจะสร้างและประเมิน processs ที่ใช้ในการสร้าง products
และ QA จะเป็นผู้สร้างเกณฑ์เพื่อให้สามารถวัดคุณภาพของ process ได้ เพื่อทำการพัฒนา process ให้ดีขึ้นลดปัญหาที่ทำให้เกิด defects
ตัวอย่างเช่น ทำการตรวจสอบว่า product A นี้มี Test Plan หรือไม่ แล้ว Test Plan ผ่านตามเกณฑ์ที่ได้สร้างไว้หรือไม่
มี Unit Testing หรือไม่ แล้ว Unit testing ผ่านตามเกณฑ์ที่ได้สร้างไว้หรือไม่ ก่อนที่จะนำไปใช้เป็นต้น

2. QC คือ การควบคุมคุณภาพ
หน้าที่ของ QC
QC จะเป็นผู้ที่ทำตาม process ที่ QA ได้วางกระบวนการไว้ ทำการตรวจสอบว่า product ตรงกับ specification หรือไม่
ตรวจหา defects จาก product
ตัวอย่างเช่น ทำการตรวจสอบ product A ตาม Test Plan ว่ามี defects เกิดขึ้นหรือไม่ ตรงตาม specification หรือไม่

--https://kajookdev.wordpress.com/2010/12/08/quality-assurance-qa-%E0%B8%81%E0%B8%B1%E0%B8%9A-quality-control-qc-%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%81%E0%B8%B1%E0%B8%99%E0%B8%A2%E0%B8%B1%E0%B8%87%E0%B9%84%E0%B8%87%E0%B8%AB%E0%B8%99/ 

 

--http://www.diffen.com/difference/Quality_Assurance_vs_Quality_Control

Fabric

In information technology, fabric is a synonym for the words framework or platform.

In general, the term fabric describes the way different parts of something work together to form a single entity.  In information technology, fabric is used as a metaphor to illustrate the idea that if someone were to document computer components and their relationships on paper, the lines would weave back and forth so densely that the diagram would resemble a woven piece of cloth.

The term fabric is commonly used to describe data or storage area networks (SANs).  Increasingly, however, vendors are using the term to describe the servers, high-speed connections and switches that make up a cloud computing platform.  

I think fabric has a close meaning to architecture.