Zhou, Han;Guo, Xuchao;Liu, Chengqi;Tang, Zhan;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.3991-4010
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2021
The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.
Herrera, Ricardo A.;Muhummud, Teerawut;Ricles, James M.;Sause, Richard
Steel and Composite Structures
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v.43
no.3
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pp.327-340
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2022
A vast amount of experimental and analytical research has been conducted related to the seismic behavior and performance of concrete filled steel tubular (CFT) columns. This research has resulted in a wealth of information on the component behavior. However, analytical and experimental data for structural systems with CFT columns is limited, and the well-known behavior of steel or concrete structures is assumed valid for designing these systems. This paper presents the development of an analytical model for nonlinear analysis of composite moment resisting frame (CFT-MRF) systems with CFT columns and steel wide-flange (WF) beams under seismic loading. The model integrates component models for steel WF beams, CFT columns, connections between CFT columns and WF beams, and CFT panel zones. These component models account for nonlinear behavior due to steel yielding and local buckling in the beams and columns, concrete cracking and crushing in the columns, and yielding of panel zones and connections. Component tests were used to validate the component models. The model for a CFT-MRF considers second order geometric effects from the gravity load bearing system using a lean-on column. The experimental results from the testing of a four-story CFT-MRF test structure are used as a benchmark to validate the modeling procedure. An analytical model of the test structure was created using the modeling procedure and imposed-displacement analyses were used to reproduce the tests with the analytical model of the test structure. Good agreement was found at the global and local level. The model reproduced reasonably well the story shear-story drift response as well as the column, beam and connection moment-rotation response, but overpredicted the inelastic deformation of the panel zone.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.435-439
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2022
ROK has a lot to benchmark from how Ukraine is fighting Russia back with its tactical wins. They have taken a targeted strategy to strike Russia's top generals with high precision. To carry out this strategy, Ukraine is operating a Special Operations Force, which utilizes US/NATO forces, civilian and own resources for maximum impact. Of note, they utilize Starlink for seamless connection from detection, decision-making to strike to maximize operational efficiency. As ROK faces security threat of weapons of mass destruction, Ukraine's military intelligence organization set-up, weapons system and operations can provide some guidance on how to leverage its various SOF as well.
The Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MoLIT) and the Korean Automobile Testing and Research Institute (KATRI) are supporting the development of Lv.3 automated vehicle (hereinafter, AV) technology by constructing an automated driving pilot city (as known as K-City) equipped with total 5 evaluation environments (urban, motorway, suburban, community road, and autonomous parking facility) which is a test bed exclusively for AV (2017~2018). An upgrade project is in a progress to materialize harsh environments such as bad weather (rain, fog, etc.) and reproduction of communication jamming (GPS blocking, etc.) with the purpose of supporting the development of Lv.4 connected & automated vehicle (hereinafter, CAV) technology (2019~2022). We intend to proactively establish a national level standard for CAV test-bed and test road requirements, test method, etc. for establishment of a road map for the construction of the test bed which is being promoted step by step and analyze and, when required, benchmark the case of China that has announced and is utilizing it. Through this, we plan to define standardized requirements (evaluation facility, evaluation system, etc.) on the test bed for the development of Lv.4/4+ CAV technology and utilize the same for the design and construction of a test bed, establishment of a road map for the construction of a real car-based test environment related to the support for autonomous driving service substantiation, etc. through provision of an evaluation environment utilizing K-City, and the establishment of a K-City upgrade strategies, etc.
Due to the complexity and difficulty in meeting the multiphase flow complexity, similarity, and multiscale characteristics, the mechanism of snow drift is so complicated that the snow deposition prediction is still inaccurate and needs to be far improved. Meanwhile, the validation of prediction methods is also limited due to a lack of field-measured data about snow deposition. To this end, a field measurement activity about snow deposition around a cube with time was carried out, and the snow accumulation process was measured under blowing snow conditions in northwest China. The maximum snow depth, snow profile, and variation in snow depth around the cube were discussed and analyzed. The measured results indicated three stages of snow accumulation around the cube. First, snow is deposited in windward, lateral and leeward regions, and then the snow depth in windward and lateral regions increases. Secondly, when the snow in the windward region reaches its maximum, the downwash flow erodes the snow against the front wall. Meanwhile, snow range and depth in lateral regions have a significant increase. Thirdly, a narrow road in the leeward region is formed with the increase in snow range and depth, which results in higher wind speed and reforming snow deposition there. The field measurement study in this paper not only furthers understanding of the snow accumulation process instead of final deposition under complex conditions but also provides an important benchmark for validating prediction methods.
After launching its service in November 2022, ChatGPT has rapidly increased the number of users and is having a significant impact on all aspects of society, bringing a major turning point in the history of artificial intelligence. In particular, the inference ability of large language models such as ChatGPT is improving at a rapid pace through prompt engineering techniques. This reasoning ability can be considered as an important factor for companies that want to adopt artificial intelligence into their workflows or for individuals looking to utilize it. In this paper, we begin with an understanding of in-context learning that enables inference in large language models, explain the concept of prompt engineering, inference with in-context learning, and benchmark data. Moreover, we investigate the prompt engineering techniques that have rapidly improved the inference performance of large language models, and the relationship between the techniques.
Han Youngyih;Chu Sung Sil;Huh Seung Jae;Suh Chang-Ok
Radiation Oncology Journal
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v.21
no.3
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pp.238-244
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2003
Purpose: The Planning of High-Dose-Rate (HDR) brachytherapy treatments are becoming individualized and more dependent on the treatment planning system. Therefore, computer software has been developed to perform independent point dose calculations with the integration of an isodose distribution curve display into the patient anatomy images. Meterials and Methods: As primary input data, the program takes patients'planning data including the source dwell positions, dwell times and the doses at reference points, computed by an HDR treatment planning system (TPS). Dosimetric calculations were peformed in a $10\times12\times10\;Cm^3$ grid space using the Interstitial Collaborative Working Group (ICWG) formalism and an anisotropy table for the HDR Iridium-192 source. The computed doses at the reference points were automatically compared with the relevant results of the TPS. The MR and simulation film images were then imported and the isodose distributions on the axial, sagittal and coronal planes intersecting the point selected by a user were superimposed on the imported images and then displayed. The accuracy of the software was tested in three benchmark plans peformed by Gamma-Med 12i TPS (MDS Nordion, Germany). Nine patients'plans generated by Plato (Nucletron Corporation, The Netherlands) were verified by the developed software. Results: The absolute doses computed by the developed software agreed with the commercial TPS results within an accuracy of $2.8\%$ in the benchmark plans. The isodose distribution plots showed excellent agreements with the exception of the tip legion of the source's longitudinal axis where a slight deviation was observed. In clinical plans, the secondary dose calculations had, on average, about a $3.4\%$ deviation from the TPS plans. Conclusion: The accurate validation of complicate treatment plans is possible with the developed software and the qualify of the HDR treatment plan can be improved with the isodose display integrated into the patient anatomy information.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.5
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pp.225-230
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2015
In this paper, we propose an effective real-time visual loop closure detector, VILODE, which makes use of key frames and bag of visual words (BoW) based on SURF feature points. In order to determine whether the camera has re-visited one of the previously visited places, a loop closure detector has to compare an incoming new image with all previous images collected at every visited place. As the camera passes through new places or locations, the amount of images to be compared continues growing. For this reason, it is difficult for a visual loop closure detector to meet both real-time constraint and high detection accuracy. To address the problem, the proposed system adopts an effective key frame selection strategy which selects and compares only distinct meaningful ones from continuously incoming images during navigation, and so it can reduce greatly image comparisons for loop detection. Moreover, in order to improve detection accuracy and efficiency, the system represents each key frame image as a bag of visual words, and maintains indexes for them using DBoW database system. The experiments with TUM benchmark datasets demonstrates high performance of the proposed visual loop closure detector.
To meet needs of R&D application reinforcement on geoscience and mineral resources area, we suggest public R&D institute's strategies and system for the application including supplement of technology licensing office (TLO). We review the former studies on technology transfer successfulness criteria and difficulties from the viewpoint of korean small&medium size firms and public R&D researchers, and then benchmark a japanese public R&D institute of industrial science and technology, which was newly integrated and developed with Geological Survey of Japan (GSJ). Application analysis index and the reinforcement strategy hierarchy for R&D project are established on geoscience and mineral resources area, and applied on the prioritized research projects of KIGAM. Empirical investigation was carried out on KIGAM researchers with practical studied analysis on questionnaire and intensive interview. Result of the analysis is identified and compared with the case in Japan. It is shown that KIGAM researchers feel their technology transfer activities are not yet integrated with TLO and commercialized R&D are not cooperated with them. This study proposes industrial cooperation coordinators in the categorized R&D divisions of public R&D institute based on the different R&D characteristics and needs in R&D application strategies.
After fifteen years of development, Magnetic Resonance (MR) technology for human imaging and spectroscopy is reaching a refined state with FDA approved 3T clinical products from Siemens, GE, and Philips. Broker has cleared CE approval with a 4T system. Varian supports a 4T system platform as well. Shielded magnets are standard at 3T from GE, Oxford, Magnex, and IGC. A shielded 4T whole body magnet is available from Oxford. Stronger switched gradients and dynamic shim coils, desired at any field, areespecially useful at higher static magnetic fields B0. In addition to the higher currents required for higher resolution slice or volume selection afforded by higher SNR, whole body gradient coils will be driven at increasing slew rates to meet the needs of new cardiac applications and other requirements. For example 3T and 4T systems are now being equipped with 2kV, 500A gradient coils and amplifiers capable of generating 4G/cm in 200msec, over a 67+/-cm bore diameter. High field EPI applications require oscillation rates at 1 kHz and higher. To achieve a benchmark 0.2 ppm shim over a 30cm sphere in a high field magnet, at least four stages of shimming need to be considered. 1) A good high field magnet will be built to a homogeneity spec. falling in the range of 100 to 150 ppm over this 30cm spherical "sweet spot" 2) Most modern high field magnets will also have superconducting shim coils capable of finding 1.5 ppm by their adjustment during system installation. 3) Passive ferro-magnetic shimming combined with 4) active, high order room temperature shim coils (as many as five orders are now being recommended) will accomplish 0.2 ppm over the 30cm sphere, and 0.1 ppm over a human brain in even the highest field magnets for human studies. Safety concerns for strong, fast gradients at any B0 field include acoustic noise and peripheral nerve stimulation. One or more of the mechanical decoupling methods may lead to quieter gradients. Patient positioning relative to asymmetric or short gradient coils may limit peripheral nerve stimulation at higher slew rates. Gradient designs combining a short coil for local speed and strength with a longer coil for coverage are being developed for 3T systems. Local gradients give another approach to maximizing performance over a limited region while keeping within the physiologically imposed dB0/dt performance limits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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