Stellar magnetic activity is important for formulating the evolution of the star. To represent the stellar magnetic activity, the S index is defined using the Ca II H+K flux measure from the Mount Wilson Observatory. Mg II lines are generated in a manner similar to the formation of Ca II lines, which are more sensitive to weak chromospheric activity. Mg II flux data are available from the International Ultraviolet Explorer (IUE). Thus, the main purpose of this study was to analyze the magnetic activity of stars. We used 343 high-resolution IUE spectra of 14 main-sequence G stars to obtain the Mg II continuum surface flux and Mg II line-core flux around 2,800 Å. We calculated S index using the IUE spectra and compared it with the conventional Mount Wilson S index. We found a color (B - V ) dependent association between the S index and the Mg II emission line-core flux. Furthermore, we attempted to obtain the magnetic activity cycles of these stars based on the new S index. Unfortunately, this was not successful because the IUE observation interval of approximately 17 years is too short to estimate the magnetic activity cycles of G-type stars, whose cycles may be longer than the 11 year mean activity cycle of the sun.
In this paper, we propose an efficient architecture for a real-time image stitching engine for vision SoCs found in motor vehicles. To enlarge the obstacle-detection distance and area for safety, we adopt panoramic images from multiple telegraphic cameras. We propose a stitching method based on a fixed homography that is educed from the initial frame of a video sequence and is used to warp all input images without regeneration. Because the fixed homography is generated only once at the initial state, we can calculate it using SW to reduce HW costs. The proposed warping HW engine is based on a linear transform of the pixel positions of warped images and can reduce the computational complexity by 90% or more as compared to a conventional method. A dual-core SW/HW image stitching engine is applied to stitching input frames in parallel to improve the performance by 70% or more as compared to a single-core engine operation. In addition, a dual-core structure is used to detect a failure in state machines using rock-step logic to satisfy the ISO26262 standard. The dual-core SW/HW image stitching engine is fabricated in SoC with 254,968 gate counts using Global Foundry's 65 nm CMOS process. The single-core engine can make panoramic images from three YCbCr 4:2:0 formatted VGA images at 44 frames per second and frequency of 200 MHz without an LCD display.
The complete nucleotide sequence of hepatitis B virus DNA isolated from Korean patient serum was determined and characterized, and its phylogenetic relation was then investigated. The viral genome was 3,215 base pairs long and included four well known open reading frames (i.e. surface antigens, core antigens, X protein and DNA polymerase). The sequence of the surface antigen showed that the HBV genome under investigation, designated HBV 315, was characteristic of subtype adr. A phylogenetic analysis using the total genome sequence revealed that HBV315 was grouped into genomic group C together with isolates from Japan, China, Thailand, Polynesia, and New Caledonia. The mean percent similarity between HBV315 and other HBV isolates in genomic group C was 97.25%, and that with other genomic groups ranged from 86.16% to 91.25%. The predicted amino acid sequences of HBV315 were compared with two closely related subtype adr isolates, M38636 and D12980. The results showed that the X gene product was identical in the three strains, while there were significant amino acid sequence differences between HBV315 and M38636 in the Pre-S1 and Pre-S2 regions.
Sequential Pattern Mining is the mining approach which addresses the problem of discovering the existent maximal frequent sequences in a given databases. In the daily and scientific life, sequential data are available and used everywhere based on their representative forms as text, weather data, satellite data streams, business transactions, telecommunications records, experimental runs, DNA sequences, histories of medical records, etc. Discovering sequential patterns can assist user or scientist on predicting coming activities, interpreting recurring phenomena or extracting similarities. For the sake of that purpose, the core of sequential pattern mining is finding the frequent sequence which is contained frequently in all data sequences. Beside the discovery of frequent itemsets, sequential pattern mining requires the arrangement of those itemsets in sequences and the discovery of which of those are frequent. So before mining sequences, the main task is checking if one sequence is a subsequence of another sequence in the database. In this paper, we implement the subsequence matching method as the preprocessing step for sequential pattern mining. Matched sequences in our implementation are the normalized sequences as the form of number chain. The result which is given by this method is the review of matching information between input mapped sequences.
Sequential Pattern Mining is the mining approach which addresses the problem of discovering the existent maximal frequent sequences in a given databases. In the daily and scientific life, sequential data are available and used everywhere based on their representative forms as text, weather data, satellite data streams, business transactions, telecommunications records, experimental runs, DNA sequences, histories of medical records, etc. Discovering sequential patterns can assist user or scientist on predicting coming activities, interpreting recurring phenomena or extracting similarities. For the sake of that purpose, the core of sequential pattern mining is finding the frequent sequence which is contained frequently in all data sequences. Beside the discovery of frequent itemsets, sequential pattern mining requires the arrangement of those itemsets in sequences and the discovery of which of those are frequent. So before mining sequences, the main task is checking if one sequence is a subsequence of another sequence in the database. In this paper, we implement the subsequence matching method as the preprocessing step for sequential pattern mining. Matched sequences in our implementation are the normalized sequences as the form of number chain. The result which is given by this method is the review of matching information between input mapped sequences.
The high-throughput sequencing of microbial genomes has resulted in the relatively rapid accumulation of an enormous amount of genomic sequence data. In this context, the problem posed by the detection of promoters in genomic DNA sequences via computational methods has attracted considerable research attention in recent years. This paper addresses the development of a predictive model, known as the dependence decomposition weight matrix model (DDWMM), which was designed to detect the core promoter region, including the -10 region and the transcription start sites (TSSs), in prokaryotic genomic DNA sequences. This is an issue of some importance with regard to genome annotation efforts. Our predictive model captures the most significant dependencies between positions (allowing for nonadjacent as well as adjacent dependencies) via the maximal dependence decomposition (MDD) procedure, which iteratively decomposes data sets into subsets, based on the significant dependence between positions in the promoter region to be modeled. Such dependencies may be intimately related to biological and structural concerns, since promoter elements are present in a variety of combinations, which are separated by various distances. In this respect, the DDWMM may prove to be appropriate with regard to the detection of core promoter regions and TSSs in long microbial genomic contigs. In order to demonstrate the effectiveness of our predictive model, we applied 10-fold cross-validation experiments on the 607 experimentally-verified promoter sequences, which evidenced good performance in terms of sensitivity.
Hyo Jun An;Jae Hyung Park;Chang Hyun Song;Jeong Ik Lee;Yonghee Kim;Sung Joong Kim
Nuclear Engineering and Technology
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v.56
no.3
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pp.949-958
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2024
In contrast to all-time flooded small modular reactor (SMR) systems, an in-kind flooding safety system (FSS) has been proposed as a passive safety system applicable to small modular reactors (SMRs) that adopt a metal containment vessel (MCV). Under transient conditions, the FSS can provide emergency cooling to dry reactor cavities and sustain long-term coolability using re-acquired evaporated steam in the reactor building on demand. When designing an FSS, the effect of the flooding flow area is vital as it affects the overall accident sequence and safety. Therefore, in this study, a MELCOR model of a reference SMR is developed and numerical analysis is performed under postulated accident scenarios. Without flooding, the MCV pressure of the reactor module exceeds the design pressure before core damage. To prevent core damage, an emergency flooding strategy is devised using various flow path parameters and requirements to ensure an adequate emergency coolant supply before the core damage is investigated. The results indicate that a flow area exceeding 0.02 m2 is required in the FSS to prevent MCV overpressure and core damage. This study is the first to report a strategic analysis for appropriately sizing an FSS flooding valve applicable to innovative SMRs.
The effect of block sequence on the self-assembly of ABC-type triblock copolymers in the ordered state is investigated using an isothermal-isobaric molecular dynamics simulation. The block sequence has an important effect ,on the ]norphology of ABC triblock copolymers. Different morphologies are observed depending on the block sequence as well as the block composition. The triblock copolymers with the volume fraction of 1 : 1 : 1 ($f_A$=$f_B$=$f_C$= 0.33) show the three phase and four layered lamellar structures irrespective of the block sequence. The $A_{32}$$B_{16}$$C_{32}$triblock copolymer with $f_B$=0.2 shows a morphology In which cylinders of midblock B are formed at the interface between A and C lamellae, whereas the morphology of triblock copolymer $B_{16}$$C_{32}$$A_{32}$ and $C_{32}$$A_{32}$$B_{16}$ show a cylindrical core-shell structure and a lamellar type morphology, respectively. The $A_{20}$$B_{40}$$C_{20}$the triblock copolymer with the block B as a major component shows a tricontinuous structure, whereas both $B_{40}$$C_{20}$$A_{20}$ and $C_{20}$$A_{20}$$B_{40}$ triblock coolymers exhibit the lamellar structures. When the block B has larger volrome fraction with $f_B$=0.75, the matrix is composed of block B, and other two blocks A and C form spherical domains.
We isolated the ANRI fragment from Aspergillus nidulons that could autononlously replicate and enhance transformation efficiency about $10^4$ fold compared lo the integrative vector in Saccha,omgcer cerevisioe. In A. nidulans recombinant plasmid pLJ16-4.5 which carries the 4.5 kb EcoRI fragment of ANRI showed a 170-[old increase of transformation efficiency compared to the integrative vector pLJ16 and could be recovered from iransfonnants as an intact form. Estimated copy number of transforming plasmid pLJ16-4.5 was scored as 2 to 3 copies in transformed A. nidulans. Recoinbinant plasinid pILJ16-4.5 is inilotically unstable; being lost Irom 65% of aswual progeny of transformants on selective medium and 90% on complete medium. Southern analysis of transformant DNA showed that the pILJ16-4.5 is maintained in free form. The sequencing data showed that ANRl fragment was originated from mitochondiral DNA of A. nid~ilans and contained high AT content as much as 74.7%. One ARS consensus sequence (A/T)TTr4T(A/G)TTT(AiT). I I ARS-like sequence (agreement 10 of 11) and ABFl binding core consensus sequence (TCN7ACG). Also six gyrase binding core consensus sequence (YRTGNYNNY: y=C or T, R=A or G, N=A, G, C or T) of $\Phi$X174 and SV40 DNA and one b site (CACTTTACC) combining with gyrase in ColEl are shown. ANRl can be developed as a repl&ng plasinid for lransfoimation system in A. nirlulmis.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.678-681
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2018
Dependency parsing is an important task in natural language processing whose results are used in many downstream tasks such as machine translation, information retrieval, relation extraction, question answering and many others. Most of the dependency parsing literature focuses on using end-to-end and sequence-to-sequence neural architectures as the core of the system. One such system, namely Biaffine dependency parser is explored in the current paper for effective dependency parsing of Korean language.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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