语言设计理念 Python：追求开发效率与灵活性 Python 的核心目标是提高开发效率： 语法简洁、易读 拥有庞大的生态系统 非常适合快速试错 适合的场景： MVP / 原型开发 需求变化频繁的业务系统 AI、数据分析与自动化

言語設計の思想 Python：開発スピードと柔軟性を最優先 Pythonは「人間の生産性」を最大化するための言語です。 シンプルで読みやすい構文 圧倒的なライブラリエコシステム 試行錯誤に強い 向いている用途： MVP・PoC開発 要件が頻繁に変わる業務システム AI・データ分析・自動化

แนวคิดการออกแบบของภาษา Python: เร็ว ยืดหยุ่น เหมาะกับการลองผิดลองถูก Python ถูกออกแบบมาเพื่อให้มนุษย์เขียนโค้ดได้เร็ว: ไวยากรณ์อ่านง่าย โค้ดสั้น ไลบรารีจำนวนมาก เหมาะมากกับ: การทำ MVP งานที่ requirement เปลี่ยนบ่อย งาน AI / Data / Automation Rust: ถูกต้อง ปลอดภัย และเสถียรในระยะยาว Rust ถูกออกแบบมาเพื่อระบบที่ “พังไม่ได้”: ตรวจสอบ memory ตั้งแต่ compile time ไม่มี garbage collector ป้องกัน data race โดยอัตโนมัติ

In today’s software landscape, one of the most common (and most misunderstood) questions is: Should we use Rust or Python? The honest answer is not either/or — it’s about using the right tool for the right layer of the system. This article explains the real differences, trade-offs, and how modern teams combine Rust and Python […]

チャンタブリー県は、ドリアン、マンゴスチン、ランブータンなどで知られる、タイ有数の果物生産地です。しかし高品質な農産物を生産しているにもかかわらず、多くの農家は価格変動の大きさや外部市場への過度な依存に苦しんでいます。 この問題の本質は国際貿易そのものではなく、情報・供給調整・市場アクセスを誰が握っているかにあります。ここにこそ、ソフトウェア技術が大きな役割を果たします。

จังหวัดจันทบุรีเป็นหนึ่งในพื้นที่ผลิตผลไม้ที่สำคัญที่สุดของประเทศไทย โดยเฉพาะทุเรียน มังคุด และเงาะ แต่แม้จะมีคุณภาพผลผลิตสูง เกษตรกรจำนวนมากยังคงเผชิญกับปัญหา ราคาผลไม้ผันผวน ถูกกดราคา และพึ่งพาตลาดภายนอกมากเกินไป ปัญหานี้ไม่ใช่แค่เรื่องการค้าระหว่างประเทศ แต่เป็นเรื่องของ ใครควบคุมข้อมูล ใครควบคุมปริมาณ และใครเข้าถึงตลาดได้ก่อน ซึ่งเทคโนโลยีซอฟต์แวร์สามารถเข้ามาเปลี่ยนสมดุลนี้ได้

Chanthaburi is one of Thailand’s most important fruit-producing provinces, especially for durian, mangosteen, and rambutan. Yet despite high-quality produce, local farmers often suffer from price volatility and external market influence, particularly from large export-driven demand such as China. This problem is not just about trade—it is about who controls information, coordination, and access to markets. […]

金融机会很少以直观、明确的形式出现。更多时候，它产生于 价格、风险与市场预期在短时间内发生错配 的瞬间。 人工智能（AI）并不是水晶球，无法准确预测未来。但它擅长的是 提前识别“成功概率正在上升的状态”，并且比人类更系统、更稳定。 本文将从技术和系统视角，介绍 AI 如何在短期交易与中长期宏观投资中，帮助发现金融机会。

金融のチャンスは、明確な形で現れることはほとんどありません。多くの場合、価格・リスク・市場の期待が一時的にズレた瞬間に生まれます。 AI（人工知能）は未来を正確に予測する魔法の道具ではありません。しかし、「成功確率が高い状態」を人間よりも早く、体系的に検知する能力に優れています。 本記事では、短期取引から中長期のマクロ投資まで、AIがどのように金融機会を発見するのかを、技術とシステムの視点から解説します。

โอกาสทางการเงินไม่ได้เกิดขึ้นในรูปแบบที่ชัดเจนเสมอไป ส่วนใหญ่มักเกิดจากช่วงเวลาที่ ราคา ความเสี่ยง หรือความคาดหวังของตลาดไม่สอดคล้องกันชั่วคราว ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้ทำนายอนาคตได้อย่างแม่นยำ แต่มีความสามารถสูงในการ ตรวจจับสภาวะที่มีความน่าจะเป็นสูงว่าจะเกิดโอกาส ก่อนที่ตลาดส่วนใหญ่จะรับรู้ บทความนี้อธิบายว่า AI ช่วยค้นหาโอกาสทางการเงินได้อย่างไร ตั้งแต่การเทรดระยะสั้นไปจนถึงการลงทุนเชิงมหภาคในระยะยาว

Financial opportunities rarely appear as obvious signals. They emerge when price, risk, or expectations become temporarily misaligned. Artificial Intelligence (AI) does not magically predict the future—but it excels at detecting conditions where opportunities are statistically more likely to exist. This article explains how AI helps identify financial opportunities, from short‑term trading to long‑term macro investing, […]

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种通用的机器学习模型格式，支持 一次训练，多端部署。通过 ONNX，可以将使用 PyTorch、TensorFlow 训练的模型，高效地运行在 Android、iOS 以及 React Native、Flutter 等跨平台移动框架 上。 本文以 React Native 为核心，系统性介绍如何在移动端使用 ONNX，并进一步说明 端侧 AI（On-device AI） 与 本地大模型（Local LLM） 在实际业务中的价值。

ONNX（Open Neural Network Exchange）は、機械学習モデルを 一度学習し、複数の環境で再利用 できるフォーマットです。PyTorch や TensorFlow で学習したモデルを、Android / iOS / React Native / Flutter などのモバイル環境へ効率的に展開できます。 本記事では、React Native での ONNX 利用 を中心に、オンデバイス AI や Local LLM をモバイルアプリに組み込むための考え方と実践ポイントを解説します。

ONNX (Open Neural Network Exchange) เป็นฟอร์แมตที่เหมาะมากสำหรับการนำ Machine Learning ไปใช้งานบนอุปกรณ์มือถือ เพราะสามารถเทรนครั้งเดียว แล้วนำไปใช้งานได้ทั้งบน Android, iOS และ framework ข้ามแพลตฟอร์ม เช่น React Native และ Flutter บทความนี้อธิบายแนวคิดและแนวปฏิบัติในการใช้งาน ONNX บน mobile app โดยเน้นที่ React Native เป็นหลัก พร้อมอธิบายการใช้งาน Local LLM บนอุปกรณ์ (on-device) และตัวอย่าง use case ที่ใช้งานได้จริง

ONNX (Open Neural Network Exchange) is one of the most practical formats for deploying machine learning models on mobile devices. It allows you to train models once (PyTorch, TensorFlow, etc.) and run them efficiently across Android, iOS, and cross-platform frameworks like React Native and Flutter. This article explains how ONNX inference works on mobile, with […]

引言 近年来，在中国的智慧农业示范项目、农业数字化工程和科研试点中，通过叶片图像由 AI 识别病害 的技术逐渐被熟知。然而，社会上也普遍存在一种误解：只要拍一张照片，AI 就能准确诊断作物病害。 在真实生产环境中，真正可落地的系统并不追求“完美诊断”。相反，它们被设计为 务实、可靠的决策支持工具，以适应中国农业区域差异大、气候条件复杂的现实。 叶片病害检测算法并不是用来替代农技人员或植保专家，而是作为 降低早期判断不确定性的辅助工具。系统不仅分析叶片图像，还会结合气象条件、作业记录等上下文信息。 本文将结合 Smart Farming Lite 的理念，从中国农业的实际出发，解释 叶片病害检测算法在现实系统中是如何工作的。

はじめに 日本でも近年、葉の画像からAIが病害を検出する技術 が、実証事業やスマート農業プロジェクトを通じて広く知られるようになりました。一方で、「写真1枚で正確に病気を診断できる」という期待が先行しているケースも少なくありません。 実際の現場で使われているシステムは、完璧な診断を目的としたものではありません。日本の農業環境に適応するため、現実的で信頼できる判断支援 に重点を置いて設計されています。 葉の病害検出アルゴリズムは、農業指導員や専門家を置き換えるものではなく、初期段階の不確実性を減らすための補助ツール です。葉の画像情報に加え、気象条件や直近の作業履歴といった文脈情報を組み合わせて活用します。 本記事では、日本の農業現場に適した視点から、葉の病害検出アルゴリズムが実際にどのように機能しているのか を、Smart Farming Lite の考え方を例に解説します。

บทนำ ในประเทศไทย เกษตรกรเริ่มได้ยินเรื่อง AI ตรวจจับโรคพืชจากใบ มากขึ้น ผ่านโครงการนำร่อง โครงการภาครัฐ และสตาร์ทอัพด้าน AgriTech หลายคนคาดหวังว่าระบบเหล่านี้จะสามารถวินิจฉัยโรคพืชได้อย่างแม่นยำและทันทีจากภาพเพียงภาพเดียว ในความเป็นจริง ระบบที่ใช้งานได้จริงถูกออกแบบมาให้ เน้นความเป็นไปได้และความน่าเชื่อถือ มากกว่าความสมบูรณ์แบบ โดยสอดคล้องกับสภาพการทำเกษตรของประเทศไทย อัลกอริทึมตรวจจับโรคใบพืชไม่ได้มีเป้าหมายเพื่อแทนที่นักวิชาการเกษตร แต่ถูกออกแบบมาเพื่อ ลดความไม่แน่นอนในระยะเริ่มต้น โดยอาศัยสัญญาณจากภาพใบพืช ร่วมกับบริบทท้องถิ่น เช่น สภาพอากาศ ความชื้น และกิจกรรมในแปลงที่ผ่านมา บทความนี้อธิบายว่า อัลกอริทึมตรวจจับโรคใบพืชทำงานอย่างไรจริง ๆ ในมุมที่สอดคล้องกับการทำเกษตรของไทย ผ่านแนวคิดของระบบเชิงปฏิบัติอย่าง Smart Farming Lite

Introduction When people hear AI leaf disease detection, they often imagine a system that instantly and perfectly diagnoses plant diseases from a single photo. In reality, the algorithms behind leaf disease detection are more pragmatic—and more reliable—than that. They are not designed to replace agronomists. They are designed to reduce uncertainty early, using visual signals […]

引言 中国农业呈现出 经营主体多样化、区域差异大、劳动力老龄化加快 的特点。一方面，规模化农业和智慧农业被大力推动；另一方面，大量中小农户仍面临投入高、系统复杂、维护困难等现实问题。 Smart Farming Lite 正是为这种现实而设计的轻量化数字农业方案。它以智能手机为中心，不强制引入传感器设备，强调与农户现有生产习惯自然融合。 Smart Farming Lite 不追求“完美的数据采集”，而是聚焦一个更现实的问题： “今天，这块地应该做什么？”