This study is about spin half add operations in 𝓑2 and 𝓑3. The burden of technological structures has increased due to the increase in the use of today's technological applications or the processes in the digital systems used. This has increased the importance of fast transactions and storage areas. For this, less transactions, more gain and storage space are foreseen. We have handle tit (triple digit) system instead of bit (binary digit). 729 is reached in 36 in 𝓑3 while 256 is reached with 28 in 𝓑2. The volume and number of transactions are shortened in 𝓑3. The limited storage space at the maximum level is storaged. The logic connectors and the complement of an element in 𝓑2 and the course of the connectors and the complements of the elements in 𝓑3 are examined. "Carry" calculations in calculating addition and "borrow" in calculating difference are given in 𝓑3. The logic structure 𝓑2 is seen to embedded in the logic structure 𝓑3. This situation enriches the logic structure. Some theorems and lemmas and properties in logic structure 𝓑2 are extended to logic structure 𝓑3.
Recently, the importance of impact-based forecasting has increased along with the socio-economic impact of severe weather have emerged. As news articles contain unconstructed information closely related to the people's life, this study developed and evaluated a binary classification algorithm about snowfall damage information by using media articles text mining. We collected news articles during 2009 to 2021 which containing 'heavy snow' in its body context and labelled whether each article correspond to specific damage fields such as car accident. To develop a classifier, we proposed a probability-based classifier based on the ratio of the two conditional probabilities, which is defined as I/O Ratio in this study. During the construction process, we also adopted the n-gram approach to consider contextual meaning of each keyword. The accuracy of the classifier was 75%, supporting the possibility of application of news big data to the impact-based forecasting. We expect the performance of the classifier will be improve in the further research as the various training data is accumulated. The result of this study can be readily expanded by applying the same methodology to other disasters in the future. Furthermore, the result of this study can reduce social and economic damage of high impact weather by supporting the establishment of an integrated meteorological decision support system.
Due to the serious issues posed by facial manipulation technologies, many researchers are becoming increasingly interested in the identification of face forgeries. The majority of existing face forgery detection methods leverage powerful data adaptation ability of neural network to derive distinguishing traits. These deep learning-based detection methods frequently treat the detection of fake faces as a binary classification problem and employ softmax loss to track CNN network training. However, acquired traits observed by softmax loss are insufficient for discriminating. To get over these limitations, in this study, we introduce a novel discriminative feature learning based on Vision Transformer architecture. Additionally, a separation-center loss is created to simply compress intra-class variation of original faces while enhancing inter-class differences in the embedding space.
Currently, most sentiment classification models on microblogging platforms analyze sentence parts of speech and emoticons without comprehending users' emotional inclinations and grasping moral nuances. This study proposes a hybrid sentiment analysis model. Given the distinct nature of microblog comments, the model employs a combined stop-word list and word2vec for word vectorization. To mitigate local information loss, the TextCNN model, devoid of pooling layers, is employed for local feature extraction, while BiLSTM is utilized for contextual feature extraction in deep learning. Subsequently, microblog comment sentiments are categorized using a classification layer. Given the binary classification task at the output layer and the numerous hidden layers within BiLSTM, the Tanh activation function is adopted in this model. Experimental findings demonstrate that the enhanced TextCNN-BiLSTM model attains a precision of 94.75%. This represents a 1.21%, 1.25%, and 1.25% enhancement in precision, recall, and F1 values, respectively, in comparison to the individual deep learning models TextCNN. Furthermore, it outperforms BiLSTM by 0.78%, 0.9%, and 0.9% in precision, recall, and F1 values.
본 논문에서는 항만물류관리를 위한 XML기반의 EDI 시스템에 대해 소개하였다. XML기반의 EDI 시스템은 전자문서로 변환 시 스크립트 파일을 사용하지 않고, 바이너리 형식의 전자문서를 읽고 기록할 때 문서 스캐너와 매퍼를 사용하도록 설계 및 구현하였다. 또한 전자문서간의 변환 룰을 그래픽적으로 표현하기 위해 매핑 툴을 설계 및 구현하였다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 항만물류를 위한 XML기반의 EDI 시스템은 XML의 특정의 정점을 가지고 있으며 기존의 EDI 전자문서 처리시스템에 비해 사용자의 편의와 속도의 개선, 타 시스템간의 이식성이 우수해 B2B Gateway 시스템으로 널리 활용될 것이다.
본 논문에서는 간섭계와 직렬 위상 키를 이용한 안정한 광 보안 시스템을 제안하였다. 먼저 암호화를 위해 원영상을 재생할 수 있는 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 반복 알고리듬을 이용하여 설계하며, 이를 암호화할 영상으로 간주하여 랜덤하게 발생시킨 위상 키 영상과의 XOR 연산을 통해 암호화한다. 홀로그램의 복호화 과정은 암호화된 영상과 암호화시에 사용된 무작위 위상 키 영상을 직렬 정합시킨 후, 기준파와의 간섭에 의해 수행된다. 그리고 복호화된 홀로그램 영상은 위상 변조한 후, 역푸리에 변환하여 최종적으로 구한다. 이 과정동안 간섭세기는 주위 진동에 상당히 민감하다. 그래서 광굴절매질의 자기 위상공액성질을 이용하여 안정된 간섭패턴을 얻는다. 제안된 암호화 시스템에서는 암호화시에 사용된 무작위 키 영상 정보가 없으면 원영상이 전혀 복원 되지 않고, 키 영상을 달리함에 따라 복원되는 홀로그램의 패턴을 달리할 수 있으므로 차별화된 인증 시스템에 활용할 수 있다.
DNA computing 은 Adleman 실험 이후에 많은 여러 가지 최적화 문제에 적용되어 왔다. DNA computing의 장점은 스트링의 길이가 가변적이고 4가지 염기를 이용하기 때문에 복잡한 문제에 전역 최적점을 찾는데 기존의 다른 방법보다는 효율적이라는것이다. 본 논문에서는 이진 스트링의 개체 지단 위에서 모의진화를 일으켜 효율적으로 최적 해를 탐색하는 GA(Genetic Algorithms)와 생체 분자와 DNA를 계산의 도구 및 정보 저장도구로 사용하여 A(Adenine). C(Cytosine), G(Guanine), T(Thymine)등의 4가지 염기를 사용하는 DNA 코딩방법을 이용하여multi-modal 함수의 전역 최적점을 탐색하는 문제에서의 각각의 성능을 조사하였다. Selection, crossover, mutation등의 GA연산자를 DNA를 코딩에 동일하게 적용하였으며 최적의 해를 탐색하는데 걸리는 시간과 찾아낸 최적해의 값을 평가한다.을 평가한다.
Energy of wheeled mobile robot is usually supplied by batteries. In order to extend operation time of mobile robots, it is necessary to minimize the energy consumption. The energy is dissipated mostly in the motors, which strongly depends on the velocity profile. This paper investigates various 3-step (acceleration - cruise - deceleration) speed control methods to minimize a new energy object function which considers the practical energy consumption dissipated in motors related to motor control input, velocity profile, and motor dynamics. We performed an analysis on the energy consumption various velocity profile patterns generated by standard control input such as step input, ramp input, parabolic input, and exponential input. Based on these standard control inputs, we analyzed the six 3-step velocity profile patterns: E-C-E, P-C-P, R-C-R, S-C-S, R-C-S, and S-C-R (S means a step control input, R means a ramp control input, P means a parabolic control input, and E means an exponential control input, C means a constant cruise velocity), and suggested an efficient iterative search algorithm with binary search which can find the numerical solution quickly. We performed various computer simulations to show the performance of the energy-optimal 3-step speed control in comparison with a conventional 3-step speed control with a reasonable constant acceleration as a benchmark. Simulation results show that the E-C-E is the most energy efficient 3-step velocity profile pattern, which enables wheeled mobile robot to extend working time up to 50%.
Hindi is the most widely spoken language in India, with more than 300 million speakers. As there is no separation between the characters of texts written in Hindi as there is in English, the Optical Character Recognition (OCR) systems developed for the Hindi language carry a very poor recognition rate. In this paper we propose an OCR for printed Hindi text in Devanagari script, using Artificial Neural Network (ANN), which improves its efficiency. One of the major reasons for the poor recognition rate is error in character segmentation. The presence of touching characters in the scanned documents further complicates the segmentation process, creating a major problem when designing an effective character segmentation technique. Preprocessing, character segmentation, feature extraction, and finally, classification and recognition are the major steps which are followed by a general OCR. The preprocessing tasks considered in the paper are conversion of gray scaled images to binary images, image rectification, and segmentation of the document's textual contents into paragraphs, lines, words, and then at the level of basic symbols. The basic symbols, obtained as the fundamental unit from the segmentation process, are recognized by the neural classifier. In this work, three feature extraction techniques-: histogram of projection based on mean distance, histogram of projection based on pixel value, and vertical zero crossing, have been used to improve the rate of recognition. These feature extraction techniques are powerful enough to extract features of even distorted characters/symbols. For development of the neural classifier, a back-propagation neural network with two hidden layers is used. The classifier is trained and tested for printed Hindi texts. A performance of approximately 90% correct recognition rate is achieved.
$^{11}B MAS NMR$ spectra of binary glass system $xV_2O5-B_2O_3$ and ternary glass system $xV_2O5-B_2O_3-yNa_2O$ (x = $V_2O_5 mol%/$B_2O_3$ mol%, y = $Na_2O$ mol$/$B_2O_3$ mol%) were acquired. $BO_3$ units are dominant components in the spectra of $xV_2O_5-B_2O_3$glass systems while both $BO_3$ and $BO_4$ unit appear in comparable amounts in the spectra of $xV_2O_5-B_2O_3-yNa_2O$ glass systems. More $BO_3$ units were monitored for higher $V_2O_5$ contents while more $BO_4$ unit for higher $Na_2O$ contents. Quadrupole parameters such as $e^2qQ$ and $\eta$ obtained form spectral simulation indicate that $e^2qQ$ has a maximum value at x = y 1 and $\eta$ decreases and increases as x or y grows, respectively. Our results suggest that $V_2O_5$ and $Na_2O$ play opposite roles in the ternary glasses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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