This paper designed Object-orientid Meta_data operation module that introducted new Meta_class basis the Meta_Classfication model. In order to implement this Data model, we have introducted heurilistic class to traditional object-orinted database. And we designed Meta_data operation module for Inplemetated Meta_data that basis on the heurilistic classficasion model using stored Meta_data in extened object-oriend data model.
This study aims to find out any effect of a POE model in the earth science unit of middle school(POE: prediction-observation-explanation). So this report compared and analyzed the effect that POE class and teacher-oriented class have on the level of learner science process skill and science academic achievement. Two groups, which were composed of 66 students and 64 students of middle school 2rd grade in Gyeongsangnamdo for this study, respectively, were selected as an experimental group and a comparative group. Through the pretest, the level of learner science process skill and science academic achievement were investigated. And learner science process skill and science academic achievement was verified with t-test. The findings of the study are as follows: First, as a result of analyzing the pre-test and the post-test for finding out the effect of class offering the POE model on learner science process skill, the class offering the POE model was shown effective for improving learner science process skill. However, the POE class was found significantly effective for improving the sub-factors of operationally defining, designing investigations, graphing and interpreting data, but not effective for identifying and stating hypothesis, identifying variables. Second, as a result of analyzing the pre-test and the post-test for finding out the effect of class offering the POE model on learner science academic achievement the class offering the POE model was shown effective for learner science academic achievement.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.127-136
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2021
In the systems and software modeling field, a conceptual model involves modeling with concepts to support development and design. An example of a conceptual model is a description developed using the Unified Modeling Language (UML). UML uses a model multiplicity formulation approach, wherein a number of models are used to represent alternative views. By contrast, a model singularity approach uses only a single integrated model. Each of these styles of modeling has its strengths and weaknesses. This paper introduces a partial solution to the issue of multiplicity vs. singularity in modeling by adopting UML use cases and class models into the conceptual thinging machine (TM) model. To apply use cases, we adopt the observation that a use-case diagram is a description that shows the internal structure of the part of the system represented by the use case in addition to being useful to people outside of the system. Additionally, the UML class diagram is recast in TM representation. Accordingly, we develop a TMUML model that embraces the TM specification of the UML class diagram and the internal structure extracted from the UML use case. TMUML modeling introduces some of the advantages that have made UML a popular modeling language to TM modeling. At the same time, this approach supplies UML with partial model singularity. The paper details experimentation with TMUML using examples from the literature. Our results indicate that mixing UML with other models could be a viable approach.
In recent years research on automatic font generation with machine learning mainly focus on using transformation-based methods, in comparison, generative model-based methods of font generation have received less attention. Transformation-based methods learn a mapping of the transformations from an existing input to a target. This makes them ambiguous because in some cases a single input reference may correspond to multiple possible outputs. In this work, we focus on font generation using the generative model-based methods which learn the buildup of the characters from noise-to-image. We propose a novel way to train a conditional generative deep neural model so that we can achieve font style control on the generated font images. Our research demonstrates how to generate new font images conditioned on both character class labels and character style labels when using the generative model-based methods. We achieve this by introducing a modified generator network which is given inputs noise, character class, and style, which help us to calculate losses separately for the character class labels and character style labels. We show that adding the character style vector on top of the character class vector separately gives the model rich information about the font and enables us to explicitly specify not only the character class but also the character style that we want the model to generate.
This paper presents a price-based quality-of-service (QoS) control framework for two-class network services, in which circuit-switched and packet-switched services are defined as "premium service class" and "best-effort service class," respectively. Given the service model, a customer may decide to use the other class as a perfect or an imperfect substitute when he or she perceives the higher utility of the class. Given the framework, fixed-point problems are solved numerically to investigate how static pricing can be used to control the demand and the QoS of each class. The rationale behind this is as follows: For a network service provider to determine the optimal prices that maximize its total revenue, the interactions between the QoS-dependent demand and the demand-dependent QoS should be thoroughly analyzed. To test the robustness of the proposed model, simulations were performed with gradually increasing customer demands or network workloads. The simulation results show that even with substantial demands or workloads, self-adjustment mechanism of the model works and it is feasible to obtain fixed points in equilibrium. This paper also presents a numerical example of guaranteeing the QoS statistically in the short term-that is, through the implementation of pricing strategies.
Jian Zhou;Zhi Ding;Jinkun Huang;Xinan Yang;Mingjie Ma
Geomechanics and Engineering
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제36권1호
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pp.51-69
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2024
Currently, composite lining mountain tunnels in China are generally classified based on the [BQ] method for the surrounding rock grade. Increasingly, tunnel field construction is replicated indoors for scale down model tests. However, the development of analogous materials for model tests of composite lining tunnels with different surrounding rock grades is still unclear. In this study, typical Class III and V surrounding rock analogous materials and corresponding composite lining support materials were developed. The whole processes of excavation-support dynamics of the mountain tunnels were simulated. Data on the variation of deformations, contact pressures and strains on the surrounding rock were obtained. Finally, a comparative analysis between model tests and numerical simulations was performed to verify the rationality of analogous material development. The following useful conclusions were obtained by analyzing the data from the tests. The main analogous materials of Class III surrounding rock are barite powder, high-strength gypsum and quartz sand with fly ash, quartz sand, anhydrous ethanol and rosin for Class V surrounding rock. Analogous materials for rockbolts, steel arches are replaced by aluminum bar and iron bar respectively with both shotcrete and secondary lining corresponding to gypsum and water. In addition, load release rate of Class V surrounding rock should be less than Class III surrounding rock. The fenestration level had large influence on the load sharing ratio of the secondary lining, with a difference of more than 30%, while the influence of the support time was smaller. The Sharing ratios of secondary lining in Class III surrounding rock do not exceed 12%, while those of Class V surrounding rock exceed 40%. The overall difference between the results of model tests and numerical simulations is small, which verifies the feasibility of similar material development in this study.
The development of teaching models to strengthen practical education and actively participate in the classes of students is now required in recent education situations. This study examined the participation and satisfaction level of students' classes after applying a teaching model-integrated hospital and school laboratory (named L2L). A total of 33 students who took the subject of a clinical microbiology experiments were involved in this study. Each group representative participating in a pre-class field exercise in the hospital microbiology laboratory was asked to conduct the experiment. After applying the L2L teaching models, the academic self-efficacy ($2.87{\pm}0.58{\rightarrow}3.38{\pm}0.55$), class participation ($2.60{\pm}0.92{\rightarrow}3.62{\pm}0.78$), and class satisfaction ($2.48{\pm}1.01{\rightarrow}3.85{\pm}0.87$) increased significantly (P<0.05). This means that pre-class field exercises created interest in the student's class and boosted self-confidence, leading to increased participation and satisfaction for the class. In conclusion, the L2L teaching model is an effective teaching method to enhance the practical training for preliminary clinical laboratory technologists.
This article aims to analyze the experience of designing and operating a class model linking undergraduate and graduate students in engineering education and suggest its development direction. To achieve these objectives, the undergraduate-graduate linked class model was applied to community problem-solving education and a case was analyzed. It also specifically presented the process of how we design the class model and what the actual operational performances and improvements are. This study found that undergraduate and graduate students could build integrated and horizontal cooperative relationships in their classes through undergraduate-graduate linked education and, particularly, graduate students could gain meaningful educational experiences. However, it was difficult to obtain tangible performances through the team activities of these students within a semester. In order for engineering colleges to operate undergraduate-graduate linked education, it would be necessary to provide a longer and more systematic educational environment and better curriculum. The study tried to seek specific tasks and ways to improve them.
본 논문은 스마트시대의 온라인 학습에 대한 논문으로, 새로운 모델을 제안하고 실증하는데 초점을 두었다. 온라인 학습 클래스 운영에 있어 각 학습 요인들을 통해서 최종 성취도를 예측하는 연구를 진행하였다. 이에 학습 운영 요인 7가지를 정하고 학습자들의 데이터를 수집한 후 의사결정나무방법을 통한 예측 모델을 완성한다. 모델을 통한 예측성을 확인한 후, 일반성 확보를 위해 다른 교과목에도 모델을 적용시켜 예측성을 확인하였다. 결과적으로 기존의 온라인 클래스의 정적인 학습 모델을 넘어 객관적인 지표를 이용한 학업성취도를 상시적으로 확인할 수 있게 하였다. 학습자와 교수자 모두가 학습 중 유용하게 활용할 수 있는 스마트시대 새로운 패러다임의 학습 모델을 제안한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권3호
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pp.687-698
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2007
A normal mixture model with which dependence between classes is incorporated is proposed in order to detect differentially expressed genes. Gene clustering approaches suffer from the high dimensional column of microarray expression data matrix which leads to the over-fit problem. Various methods are proposed to solve the problem. In this paper, use of simple averaging data within each class is proposed to overcome the various problems due to high dimensionality when the normal mixture model is fitted. Some experiments through simulated data set and real data set show its availability in actuality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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