For producing cement and concrete, the construction field has been encouraged by the usage of industrial soil waste (or) secondary materials since it decreases the utilization of natural resources. Simultaneously, for ensuring the quality, the analyses of the strength along with durability properties of that sort of cement and concrete are required. The prediction of strength along with other properties of High-Performance Concrete (HPC) by optimization and machine learning algorithms are focused by already available research methods. However, an error and accuracy issue are possessed. Therefore, the Enhanced Deep Neural Network (EDNN) based strength along with durability prediction of HPC was utilized by this research method. Initially, the data is gathered in the proposed work. Then, the data's pre-processing is done by the elimination of missing data along with normalization. Next, from the pre-processed data, the features are extracted. Hence, the data input to the EDNN algorithm which predicts the strength along with durability properties of the specific mixing input designs. Using the Switched Multi-Objective Jellyfish Optimization (SMOJO) algorithm, the weight value is initialized in the EDNN. The Gaussian radial function is utilized as the activation function. The proposed EDNN's performance is examined with the already available algorithms in the experimental analysis. Based on the RMSE, MAE, MAPE, and R2 metrics, the performance of the proposed EDNN is compared to the existing DNN, CNN, ANN, and SVM methods. Further, according to the metrices, the proposed EDNN performs better. Moreover, the effectiveness of proposed EDNN is examined based on the accuracy, precision, recall, and F-Measure metrics. With the already-existing algorithms i.e., JO, GWO, PSO, and GA, the fitness for the proposed SMOJO algorithm is also examined. The proposed SMOJO algorithm achieves a higher fitness value than the already available algorithm.
Background: Available publications (e.g., theses, scientific reports, books and papers) about the elements of the Egyptian biodiversity during 2000-2018 were collected in a progress scientific report. The publications reported in this bibliography were collected from various sources including: site of the Egyptian Universities Libraries Consortium Portal, accounts of the biodiversity specialists on Research gate, direct contact with the national experts of the Egyptian biodiversity, libraries of some universities and research centers and others. The elements of the Egyptian biodiversity are classified into different categories. Results: Up till now, a total of 20,521 species were recorded in Egypt, of which insects have the highest contribution (48.7%), followed by fungi (12.1%) and vascular plants (11.5%). In a descending order, each of amphibians, viruses, reptiles, mammals, cyanobacteria, bryophytes, and bacteria have a minor contribution (< 1%). Based on the available data, Egyptian biodiversity contributes 1.3% of the world biota, although its area contributes only 0.7% of the world area. At a global scale, the most represented groups are algae (12.22% of the world figure), followed by cyanobacteria (6.08%) and birds (4.70%). On the other hand, the less represented are amphibians (0.14% of the world figure), flora (0.84%) and insects (1.00%). Conclusions: Some suggestions are recommended for preparing a phytoplankton checklist based on the rich available publications; further studies should be carried out on the lichen biodiversity in order to prepare acceptable verified checklist for this important group. In addition, paleo-biologists should work together to publish a book dealing with the Egyptian paleo-biology, such studies will lead to high ranking the Egyptian biodiversity.
이 연구의 목적은 기혼 여성의 결혼 후 첫 취업 중단 발생 경향을 자녀 출산 및 가족친화제도에 따른 영향에 주목하여 분석함으로써, 출산과 가족친화제도가 일 가족 양립에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 이를 알아보기 위하여 한국노동패널에서 최근 5년 이내(2002~2006) 결혼한 20~30대 취업 여성 194명을 추출하였으며, 가족친화제도 문항이 포함되기 시작한 제4차(2001)부터 제 9차(2006)까지의 데이터를 활용하여 생존분석하였다. 분석 결과 기혼 취업 여성이 첫 경력 단절을 경험하기까지 걸리는 시간은 평균 29.60개월로, 결혼 후 2년 반 이내에 절반 가까이 직장 생활을 그만두었다. 취업 여성의 결혼 후 취업 중단 요인에는 자녀 출산이 가장 유의한 변수로 나타났으며, 근로소득이 증가할수록, 근로시간이 감소할수록, 직장 내 가족친화제도를 더 많이 이용할수록 취업상태를 지속하는 경향을 보였다. 기혼 취업 여성의 취업 중단은 특히 첫 자녀 출산을 2~3개월 앞둔 시기에 주로 나타났는데, 출산휴가 및 육아휴직과 같은 가족친화제도를 이용할 수 있는 경우 이러한 취업 중단이 발생할 가능성은 유의하게 낮아지는 것으로 나타났다.
서울시내 공동주택 가운데 사용연수가 15년을 초과하여 리모델링이 가능한 공동주택은 약 54.8만 세대로 서울시 공동주택의 42%에 달하고 있으며, 2015년까지 리모델링이 가능한 공동주택은 약 80만 세대에 달할 것으로 예상된다. 공동주택의 노후화를 개선하고 거주환경을 향상시키기 위한 유지보수 사업은 재건축 사업과 리모델링 사업으로 분류할 수 있다. 현재 정부의 재건축 규제로 인해 증축 리모델링이 공동주택의 유지 보수 사업의 대안으로써 주목받고 있으나 증축 리모델링을 추진하는 공동주택의 75%가 사업 초기단계에 머물러 있으며, 증축 리모델링 사업은 활성화되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 증축 리모델링 전문가들을 대상으로 한 델파이 분석을 통해 증축 리모델링의 활성화를 저해하는 주요 요인과 영향도를 분석하고, 각각의 저해 요인을 해결하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
The work presented herein is a numerical investigation of the flow field inside a resonant igniter, with the aim of predicting the performances in terms of cavity temperature and noise spectrum. A resonance ignition system represens an attractive solution for the ignition of liquid rocket engines in space missions which require multiple engine re-ignitions, like for example debris removal. Furthermore, the current trend in avoiding toxic propellants leads to the adoption of green propellant which does not show hypergolic properties and so the presence of a reliable ignition system becomes fundamental. Resonant igniters are attractive for in-space thrusters due to the low weight and the absence of an electric power source. However, their performances are strongly influenced by several geometrical and environmental parameters. This motivates the study proposed in this work in which the flow field inside a resonant igniter is numerically investigated. The unsteady compressible Reynolds Averaged Navier-Stokes equations are solved by means of a finite volume scheme and the effects of several wall boundary conditions are investigated (adiabatic, isothermal, radiating). The results are compared with some available experimental data in terms of cavity temperature and noise spectrum.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권6호
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pp.475-484
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2020
This study investigates determinants of talent retention in textile and garment companies located in Vietnam's Binh Duong province to propose feasible actions for their sustainable development in the current context of competition on the labor market. This study uses self-completed questionnaires to collect data which are then analysed with statistical methods including scale reliability, exploratory factor analysis, and multiple linear regression. Specifically, results from an official survey of 129 people who are regarded as talents in related companies show that there are ten determinants, ranked in descending order of their importance, including: working environment; training and promotion opportunities; salary and benefits; personal loyalty; relationship with colleagues; nature of work; organizational recognition; type of ownership; relationship with superiors; and working experience. Moreover, it is also found that foreign companies are better in retaining their talents than private domestic ones. These findings suggest that, depending on their available resources, organizations need to focus on some of these factors to improve their talent retention; among them, it is critical to provide creative space or create conductive working environment by providing talents with proper tools and equipment for them to feel excited with their work and get things done in an optimal, efficient and effective manner.
The availability of effective vaccines has had the most profound positive effect on improving the quality of public health by preventing infectious diseases. Despite many successful vaccines, there are still old and new emerging pathogens against which there is no vaccine available. A better understanding of how vaccines work for providing protection will help to improve current vaccines as well as to develop effective vaccines against pathogens for which we do not have a proper means to control. Recent studies have focused on innate immunity as the first line of host defense and its role in inducing adaptive immunity; such studies have been an intense area of research, which will reveal the immunological mechanisms how vaccines work for protection. Toll-like receptors (TLRs), a family of receptors for pathogen-associated molecular patterns on cells of the innate immune system, play a critical role in detecting and responding to microbial infections. Importantly, the innate immune system modulates the quantity and quality of long-term T and B cell memory and protective immune responses to pathogens. Limited studies suggest that vaccines which mimic natural infection and/or the structure of pathogens seem to be effective in inducing long-term protective immunity. A better understanding of the similarities and differences of the molecular and cellular events in host responses to vaccination and pathogen infection would enable the rationale for design of novel preventive measures against many challenging pathogens.
This paper proposes a MATLAB Simulink simulator for photovoltaic (PV) systems. The main contribution of this work is the utilization of a two-diode model to represent a PV cell. This model is known to have better accuracy at low irradiance levels which allows for a more accurate prediction of PV system performance. To reduce computational time, the input parameters are reduced to four and the values of $R_p$ and $R_s$ are estimated by an efficient iteration method. Furthermore, all of the inputs to the simulator are information available on a standard PV module datasheet. The simulator supports large array simulations that can be interfaced with MPPT algorithms and power electronic converters. The accuracy of the simulator is verified by applying the model to five PV modules of different types (multi-crystalline, mono-crystalline, and thin-film) from various manufacturers. It is envisaged that the proposed work can be very useful for PV professionals who require a simple, fast and accurate PV simulator to design their systems.
In this paper, we propose a model which can prioritize the performance improvement work by analyzing the major risks and their influence, which can cause performance degradation in the system and show an example of a performance improvement using this model. In presentation-tier, as a result of log data analysis before and after the performance improvement of key processes which handle financial transactions, this model brought the CPU utilization and memory enhancement in the performance improvement work of the financial system which was carried out by applying the proposed model. It has been confirmed that the entire end-user can be accommodated. In the web-tier, the available memory increased by 200MB and we were able to improve the server restart(Recycling) that was sustained in the existing system. In the business logic-tier, we have been able to see better figures after performance improvements through the graph which analyzes the log collected with the key performance counters such as CPU%, Batch Requests/sec. In the data-tier, it has been confirmed that CPU usage and standby operation were reduced and the throughput was found to increase.
Most currently known molecular structures were determined by X-ray crystallography or Nuclear Magnetic Resonance (NMR). These methods generate a large amount of structure data, even far small molecules, and consist mainly of three-dimensional atomic coordinates. These are useful for analyzing molecular structure, but structure elements at higher level are also needed for a complete understanding of structure, and especially for structure prediction. Computational approaches exist for identifying secondary structural elements in proteins from atomic coordinates. However, similar methods have not been developed for RNA due in part to the very small amount of structure data so far available, and extracting the structural elements of RNA requires substantial manual work. Since the number of three-dimensional RNA structures is increasing, a more systematic and automated method is needed. We have developed a set of algorithms for recognizing secondary and tertiary structural elements in RNA molecules and in the protein-RNA structures in protein data banks (PDB). The present work represents the first attempt at extracting RNA structure elements from atomic coordinates in structure databases. The regularities in the structure elements revealed by the algorithms should provide useful information for predicting the structure of RNA molecules bound to proteins.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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