This study was conducted to analyze the contents of the e-book and detail the properties of e-book experience. was written by Anthony E. Zuiker who is famous for American TV series C.S.I. is a thriller and is published for the iPad. This e-book provides three levels of interaction within the book. Zuiker calls this e-book a "Digi-Novel". The readers can choose the level of interaction:novel, digi-novel or ultimate digi-novel. The basic background story is the same. So we can compare the difference of reading experience of three levels. Digi-Novel are differentiated from other e-books through their complex characters. Consequently a well-throughout detailed background story is very important for Digi-Novels. In addition, it enrich the reading experience through the interactive elements and multimedia functions of iPad. Readers can interact with clues, manipulate evidence and listen to audio sounds. This serves to immerse the readers much more deeply in the reading experience and makes readers feel like they are a part of story.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.3
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pp.1264-1286
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2018
In this paper, a novel background prior-based salient object detection framework is proposed to deal with images those are more complicated. We take the superpixels located in four borders into consideration and exploit a mechanism based on image boundary information to remove the foreground noises, which are used to form the background prior. Afterward, an initial foreground prior is obtained by selecting superpixels that are the most dissimilar to the background prior. To determine the regions of foreground and background based on the prior of them, a threshold is needed in this process. According to a fixed threshold, the remaining superpixels are iteratively assigned based on their proximity to the foreground or background prior. As the threshold changes, different foreground priors generate multiple different partitions that are assigned a likelihood of being foreground. Last, all segments are combined into a saliency map based on the idea of similarity voting. Experiments on five benchmark databases demonstrate the proposed method performs well when it compares with the state-of-the-art methods in terms of accuracy and robustness.
Background: We are developing L-band and S-band microwave dielectric absorption systems aiming novel dosimetry using DNAs, such as plasmid DNA and genomic DNA, and microwave technology. Materials and Methods: Each system is composed of a cavity resonator, analog signal generator, circulator, power meter, and oscilloscope. Since the cavity resonator is sensitive to temperature change, we have made great efforts to prevent the fluctuation of temperature. We have developed software for controlling and measurement. Results and Discussion: By using this system, we can measure the resonance frequency, f, and ${\Delta}Q$ (Q is a dimensionless parameter that describes how under-damped an oscillator or resonator is, and characterizes a resonator's bandwidth relative to its center frequency) within about 3 minutes with high accuracy. Conclusion: This system will be expected to be applicable to DNAs evaluations and to novel dosimetric system.
Human action tracking plays an important place in human-computer-interaction, human action tracking is a challenging task because of the exponentially increased computational complexity in terms of the degrees of freedom of the object and the severe image ambiguities incurred by frequent self-occlusions. In this paper, we will propose a novel method to track human action, in our technique, a dynamic background estimation algorithm will be applied firstly. Based on the estimated background, we then extract the human object from the video sequence, and the skeletonization method and Hough transform method will be used to detect the main structure of human body and each part rotation angle. The calculated rotation angles will be used to control a crane in the port, thus we can just control the container crane by using signalman body. And the experimental results can show that our proposed method can get a preferable result than the conventional methods such as: MIT, JPF or MFMC.
Theodora Papavasiliou;Stelios Chatzimichail;Ankur Khajuria;Joon-Pio Hong
Archives of Plastic Surgery
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v.50
no.1
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pp.96-100
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2023
The microsurgical anastomosis is integral to the success of autologous-free tissue transfer. Successful performance of this procedure relies strongly on operator dexterity, which can be made more challenging when blood and edematous fluids obscure the field of view. Workflow is impeded by intermittent irrigation and suctioning, necessitating presence of an assistant, with risk of arterial thrombosis, from vessels being drawn into suction drains. To negate these current disadvantages and minimize the barrier of entry to microvascular operations, we designed, manufactured, and patented a novel three-dimensional printed microsurgical background device with microfluidic capabilities that allow continuous suction and irrigation as well as provide platforms that enable multiangle retraction to facilitate operator autonomy. This was validated in an ex vivo model, with the device found to be superior to the current standard. We believe that this will have major applicability to the improvement of microsurgeon
Ullah, Burhan;Khan, Aurangzeb;Fahad, Muhammad;Alam, Mahmood;Noor, Allah;Saleem, Umar;Kamran, Muhammad
Journal of Information Processing Systems
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v.18
no.3
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pp.319-331
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2022
The capability to examine an X-ray image is so far a challenging task. In this work, we suggest a practical and novel algorithm based on image fusion to inspect the issues such as background noise, blurriness, or sharpness, which curbs the quality of dual-energy X-ray images. The current technology exercised for the examination of bags and baggage is "X-ray"; however, the results of the incumbent technology used show blurred and low contrast level images. This paper aims to improve the quality of X-ray images for a clearer vision of illegitimate or volatile substances. A dataset of 40 images was taken for the experiment, but for clarity, the results of only 13 images have been shown. The results were evaluated using MSE and PSNR metrics, where the average PSNR value of the proposed system compared to single X-ray images was increased by 19.3%, and the MSE value decreased by 17.3%. The results show that the proposed framework will help discern threats and the entire scanning process.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.27
no.4
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pp.537-543
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2003
Transient vibration generated by developing localized fault in gear can be used as indicators in gear fault detection. This vibration signal suffers from the background noise such as gear meshing frequency and its harmonics and broadband noise. Thus in order to extract the information about the only gear fault from the raw vibration signal measured on the gearbox this signal is processed to reduce the background noise with many kinds of signal-processing tools. However, these signal-processing tools are often very complex and time waste. Thus. in this paper. we propose a novel approach detecting the damage of gearbox and analyzing its pattern using the raw vibration signal. In order to do this, the residual signal. which consists of the sideband components of the gear meshing frequent) and its harmonics frequencies, is extracted from the raw signal by the power spectral density (PSD) to obtain the information about the fault and is used as the input data of the artificial neural network (ANN) for analysis of the pattern of gear fault. This novel approach has been very successfully applied to the damage analysis of a laboratory gearbox.
In the research of speech recognition, locating the beginning and end of a speech utterance in a background of noise is of great importance. Since the background noise presenting to record will introduce disturbance while we just want to get the stationary parameters to represent the corresponding speech section, in particular, a major source of error in automatic recognition system of isolated words is the inaccurate detection of beginning and ending boundaries of test and reference templates, thus we must find potent method to remove the unnecessary regions of a speech signal. The conventional methods for speech endpoint detection are based on two simple time-domain measurements - short-time energy, and short-time zero-crossing rate, which couldn't guarantee the precise results if in the low signal-to-noise ratio environments. This paper proposes a novel approach that finds the Lyapunov exponent of time-domain waveform. This proposed method has no use for obtaining the frequency-domain parameters for endpoint detection process, e.g. Mel-Scale Features, which have been introduced in other paper. Comparing with the conventional methods based on short-time energy and short-time zero-crossing rate, the novel approach based on time-domain Lyapunov Exponents(LEs) is low complexity and suitable for Digital Isolated Word Recognition System.
Kang, Kyuchang;Bae, Changseok;Moon, Jinyoung;Park, Jongyoul;Chung, Yuk Ying;Sha, Feng;Zhao, Ximeng
ETRI Journal
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v.39
no.2
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pp.151-162
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2017
With the remarkable growth in rich media in recent years, people are increasingly exposed to visual information from the environment. Visual information continues to play a vital role in rich media because people's real interests lie in dynamic information. This paper proposes a novel discrete dynamic swarm optimization (DDSO) algorithm for video object tracking using invariant features. The proposed approach is designed to track objects more robustly than other traditional algorithms in terms of illumination changes, background noise, and occlusions. DDSO is integrated with a matching procedure to eliminate inappropriate feature points geographically. The proposed novel fitness function can aid in excluding the influence of some noisy mismatched feature points. The test results showed that our approach can overcome changes in illumination, background noise, and occlusions more effectively than other traditional methods, including color-tracking and invariant feature-tracking methods.
Background: Feline calicivirus (FCV) is a major and highly infectious pathogen in cats worldwide. However, there have been limited studies about the status of FCV infections in Korea. Objectives: To investigate the current status of FCV infections in stray cats in Korea. Methods: A novel reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) assay was developed based on the conserved nucleotide sequences of reported FCV strains. Field swab samples were collected from 122 cats (2 hospital admitted cats and 120 stray cats) in 2016 and 2017. All the samples were tested by virus isolation and 2 different RT-PCRs, including the novel RT-PCR, for the detection of FCV. Results: The novel RT-PCR assay showed no cross-reactivity to the nucleic acids of the other feline pathogens tested, and the limit of detection was calculated as 100 TCID50/mL based on an in vitro assessment. The novel RT-PCR assay detected 5 positive samples from the 122 field samples, which showed perfect agreement with the results of the virus isolation method. In contrast, another RT-PCR assay used in a previous study in Korea detected no positive samples. The prevalence of FCV infection in stray cats was 2.5% (3/120) based on the results of virus isolation and the novel RT-PCR assays. Conclusions: The current study is the first report of the detection and prevalence of FCV in stray cats in Korea. The novel RT-PCR assay developed in this study showed high sensitivity and specificity, which indicates a useful diagnostic assay to identify FCV infection in cats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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