Claudio H. B. de Resende;Luiz F. Martha;Afonso C. C. Lemonge;Patricia H. Hallak;Jose P. G. Carvalho;Julia C. Motta
Advances in Computational Design
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v.8
no.4
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pp.327-351
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2023
This article explores how multi-objective optimization techniques can be used to design cost-effective and structurally optimal spatial steel structures, highlighting that optimizing performance can be as important as minimizing costs in real-world engineering problems. The study includes the minimization of maximum horizontal displacement, the maximization of the first natural frequency of vibration, the maximization of the critical load factor concerning the first global buckling mode of the structure, and weight minimization as the objectives. Additionally, it outlines a systematic approach to selecting the best design by employing four different evolutionary algorithms based on differential evolution and a multi-criteria decision-making methodology. The paper's contribution lies in its comprehensive consideration of multiple conflicting objectives and its novel approach to simultaneous consideration of bracing system, column orientation, and commercial profiles as design variables.
Since the amplitudes of spin echo train in nuclear magnetic resonance logging (NMRL) are small and the signal to noise ratio (SNR) is also very low, this paper puts forward an improved de-noising algorithm based on wavelet transformation. The steps of this improved algorithm are designed and realized based on the characteristics of spin echo train in NMRL. To test this improved de-noising algorithm, a 32 points forward model of big porosity is build, the signal of spin echo sequence with adjustable SNR are generated by this forward model in an experiment, then the median filtering, wavelet hard threshold de-noising, wavelet soft threshold de-noising and the improved de-noising algorithm are compared to de-noising these signals, the filtering effects of these four algorithms are analyzed while the SNR and the root mean square error (RMSE) are also calculated out. The results of this experiment show that the improved de-noising algorithm can improve SNR from 10 to 27.57, which is very useful to enhance signal and de-nosing noise for spin echo train in NMRL.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.5
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pp.256-266
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2021
The Convolutional Neural Network (CNN) has recently made potential improvements in face verification applications. In fact, different models based on the CNN have attained commendable progress in the classification rate using a massive amount of data in an uncontrolled environment. However, the enormous computation costs and the considerable use of storage causes a noticeable problem during training. To address these challenges, we focus on relevant data trained within the CNN model by integrating a lifting method for a better tradeoff between the data size and the computational efficiency. Our approach is characterized by the advantage that it does not need any additional space to store the features. Indeed, it makes the model much faster during the training and classification steps. The experimental results on Labeled Faces in the Wild and YouTube Faces datasets confirm that the proposed CNN framework improves performance in terms of precision. Obviously, our model deliberately designs to achieve significant speedup and reduce computational complexity in deep CNNs without any accuracy loss. Compared to the existing architectures, the proposed model achieves competitive results in face recognition tasks
A moderately halophilic, Gram-positive, spore-forming bacterium was isolated from the roots of Blutaparon portulacoides, a plant found in sandy soil parallel to the beach line in Restinga de Jurubatiba, Rio de Janeiro, Brazil. The strain, designated $M9^T$, was motile and strictly aerobic with rod-shaped cells. It grew in the absence of NaCl and up to 20% NaCl, and was able to hydrolyze casein and starch. Strain $M9^T$ had a cell-wall peptidoglycan based on L-Orn-D-Asp, the predominant menaquinone present was menaquinone-7 (MK-7), diaminopimelic acid was not found, and anteiso-$C_{15:0}$ and iso-$C_{15:0}$ were the major fatty acids. A phylogenetic analysis based on 16S rRNA gene sequences showed that strain $M9^T$ belonged to the genus Halobacillus and exhibited 16S rRNA gene similarity levels of 97.8-99.4% with the type strains of the other nine Halobacillus species. The DNA-DNA relatedness of strain $M9^T$ with H. trueperi, the closest relative as regards 16S rRNA gene similarity, and H. locisalis was 21% and 18%, respectively. Therefore, on the basis of phenotypic, genotypic, and phylogenetic data, strain $M9^T$ (=ATCC BAA-$1217^T$, =CIP $108771^T$, =KCTC $3980^T$) should be placed in the genus Halobacillus as a member of a novel species, for which the name Halobacillus blutaparonensis sp. nov. is proposed.
In this investigation, dynamic and bending behaviors of isolated protein microtubules are analyzed. Microtubules (MTs) can be considered as bio-composite structures that are elements of the cytoskeleton in eukaryotic cells and posses considerable roles in cellular activities. They have higher mechanical characteristics such as superior flexibility and stiffness. In the modeling purpose of microtubules according to a hollow beam element, a novel single variable sinusoidal beam model is proposed with the conjunction of modified strain gradient theory. The advantage of this model is found in its new displacement field involving only one unknown as the Euler-Bernoulli beam theory, which is even less than the Timoshenko beam theory. The equations of motion are constructed by considering Hamilton's principle. The obtained results are validated by comparing them with those given based on higher shear deformation beam theory containing a higher number of variables. A parametric investigation is established to examine the impacts of shear deformation, length scale coefficient, aspect ratio and shear modulus ratio on dynamic and bending behaviors of microtubules. It is remarked that when length scale coefficients are almost identical of the outer diameter of MTs, microstructure-dependent behavior becomes more important.
The purposes of the present work it to study the effect of shear deformation on the static post-buckling response of simply supported functionally graded (FGM) axisymmetric beams based on classical, first-order, and higher-order shear deformation theories. The behavior of postbuckling is introduced based on geometric nonlinearity. The material properties of functionally graded materials (FGM) are assumed to be graded in the thickness direction according to a simple power law distribution in terms of the volume fractions of the constituents. The equations of motion and the boundary conditions derived using Hamilton's principle. This article compares and addresses the efficiency, the applicability, and the limits of classical models, higher order models (CLT, FSDT, and HSDT) for the static post-buckling response of an asymmetrically simply supported FGM beam. The amplitude of the static post-buckling obtained a solving the nonlinear governing equations. The results showing the variation of the maximum post-buckling amplitude with the applied axial load presented, for different theory and different parameters of material and geometry. In conclusion: The shear effect found to have a significant contribution to the post-buckling behaviors of axisymmetric beams. As well as the classical beam theory CBT, underestimate the shear effect compared to higher order shear deformation theories HSDT.
Reported herein is the architecture for a nonvolatile n-type memory paper field-effect transistor. The device was built via the hybrid integration of natural cellulose fibers (pine and eucalyptus fibers embedded in resin with ionic additives), which act simultaneously as substrate and gate dielectric, using passive and active semiconductors, respectively, as well as amorphous indium zinc and gallium indium zinc oxides for the gate electrode and channel layer, respectively. This was complemented by the use of continuous patterned metal layers as source/drain electrodes.
Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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v.17
no.2
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pp.1-8
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2015
The study is to find regional characteristics of the old town of Jeju city, "Mu-gun-sung," through researches of the status of the spatial structure in the cul de sac roads of the area. In particular, the status and characteristics of the area are clearly defined with the typology of the cul de sac roads based on the urban renewal regulations. The results are listed as follows: First, there are buildings from various periods in the area. Second, it is comparatively analyzed that there are the similarities and differences in Collaborative Development based on a neighborhood plan in Japan and Korea which pursue conservative renewals of the cule de sac roads. Third, the status and characteristics of the area are clarified through the analysis of the types of the cul de sac roads.
Journal of the Korean Society of Mechanical Technology
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v.20
no.6
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pp.844-851
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2018
In this study, the regression equation was suggested to predict of the shot ball velocity according to blade shapes based on discrete element (DE) analysis. First, the flat type blade DE model was used in the analysis, the validity of the DE model was verified by giving that the velocity of the shot ball almost equal to the theoretical one. Next, the DE analyses for curved and combined blade models was accomplished, and their analytical velocities of shot ball were compared with the theoretical one. The velocity of combined blade model was greatest. From this, the regression equation for velocity of shot ball according to the blade shape based on the DE analysis was derived. Additionally, the wind speed measurement experiment was carried out, and the experimental result and analytical one were the same. Ultimately, it was confirmed that the prediction method of the velocity of shot ball based on DE analysis was effective.
Rahul Mahadev Shelake;Dibyajyoti Pramanik;Jae-Yean Kim
BMB Reports
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v.57
no.1
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pp.30-39
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2024
Directed evolution (DE) of desired locus by targeted random mutagenesis (TRM) tools is a powerful approach for generating genetic variations with novel or improved functions, particularly in complex genomes. TRM-based DE involves developing a mutant library of targeted DNA sequences and screening the variants for the desired properties. However, DE methods have for a long time been confined to bacteria and yeasts. Lately, CRISPR/Cas and DNA deaminase-based tools that circumvent enduring barriers such as longer life cycle, small library sizes, and low mutation rates have been developed to facilitate DE in native genetic environments of multicellular organisms. Notably, deaminase-based base editing-TRM (BE-TRM) tools have greatly expanded the scope and efficiency of DE schemes by enabling base substitutions and randomization of targeted DNA sequences. BE-TRM tools provide a robust platform for the continuous molecular evolution of desired proteins, metabolic pathway engineering, creation of a mutant library of desired locus to evolve novel functions, and other applications, such as predicting mutants conferring antibiotic resistance. This review provides timely updates on the recent advances in BE-TRM tools for DE, their applications in biology, and future directions for further improvements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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