Theoretical framework of motor learning is used to enhance perceptual motor skill in physical therapy intervention, which can be subdivided into two main types-explicit and implicit. The purpose of this study was to examine whether stroke patients with unilateral brain damage learn implicitly a motor skill using the arm ipsilateral to the damaged hemisphere. Speculation then followed as to the formation of therapeutic plans and instructions provided to patients with stroke. 20 patients with stroke and 20 normal participants were recruited. All the subjects practiced serial reaction time tasks for 30 minutes a day and retention tests on the following day. The tasks and tests involved pressing the corresponding buttons to 4 colored circles presented on a computer screen as quickly and accurately as possible. Patients with stroke responded more slowly than controls. However, both groups showed decreased reaction time in the experimental and retention periods. Also, there was no significant difference between both groups regarding explicit knowledge of consecutive order. Therefore, patients with stoke had the ability to learn implicitly a perceptual motor skill. Prescriptive instruction using implicit and explicit feedback may be beneficial for motor skill learning in physical therapy intervention for patients with brain damage.
추천 시스템은 사용자가 아이템에 남긴 익스플리싯 또는 임플리싯 피드백을 바탕으로 각 사용자가 선호할 법한 아이템들을 추천하는 기술이다. 최근, 추천 시스템에 사용되는 딥 러닝 기반 모델의 사이즈가 커짐에 따라, 높은 추천 정확도를 유지하며 추론 시간은 줄이기 위한 목적의 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 지식증류기법을 이용한 추천 시스템에 관한 연구가 있으며, 지식증류기법이란 큰 사이즈의 모델(즉, 교사)로부터 추출된 지식을 통해 작은 사이즈의 모델(즉, 학생)을 학습시킨 뒤, 학습이 끝난 작은 사이즈의 모델을 추천 모델로서 이용하는 방법이다. 추천 시스템을 위한 지식증류기법들에 관한 기존의 연구들은 주로 임플리싯 피드백 환경만을 대상으로 수행되어 왔었으며, 본 논문에서 우리는 이들을 익스플리싯 피드백 환경에 적용할 경우의 성능 및 정확도를 관찰하고자 한다. 실험을 위해 우리는 총 5개의 최신 지식증류기법들과 3개의 실세계 데이터셋을 사용하였다.
This paper investigates an adaptive approximation design problem for the tracking control of output-constrained non-affine pure-feedback systems. To satisfy the desired performance without constraint violation, we employ a barrier Lyapunov function which grows to infinity whenever its argument approaches some limits. The main difficulty in dealing with pure-feedback systems considering output constraints is that the system has a non-affine appearance of the constrained variable to be used as a virtual control. To overcome this difficulty, the implicit function theorem and mean value theorem are exploited to assert the existence of the desired virtual and actual controls. The function approximation technique based on adaptive neural networks is used to estimate the desired control inputs. It is shown that all signals in the closed-loop system are uniformly ultimately bounded.
This paper proposes an implicit method for computing the minimum cost feedback vertex set for a graph. For an arbitrary graph, a Boolean function is derived, whose satisfying assignments directly correspond to feedback vertex sets of the graph. Importantly, cycles in the graph are never explicitly enumerated, but rather, are captured implicitly in this Boolean function. This function is then used to determine the minimum cost feedback vertex set. Even though computing the minimum cost satisfying assignment for a Boolean function remains an NP-hard problem, it is possible to exploit the advances made in the area of Boolean function representation in logic synthesis to tackle this problem efficiently in practice for even reasonably large sized graphs. The algorithm has obvious application in flip-flop selection for partial scan. The algorithm proposed in this paper is the first to obtain the MFVS solutions for many benchmark circuits.
This paper discusses the potential of system dynamics modelling to support balanced scorecard. The balanced scorecard is a conceptual framework for translating an organisation's strategy into a set of performance indicators. These performance indicators are distributed across the 'classic'model's four perspective: Customers, Internal Business Processes, Financial, and Learning and Growth. This balanced scorecard, whilst having significant strength, suffers from the limitation of all performance indicator systems, namely that the interrelationships between indicators are overlooked and there is no way of taking into account the impact of delayed feedback which flows from introduction of new policy and legislative changes. System Dynamics is a methodology for understanding complex problems where there is dynamic behaviour and where feedback impacts significantly on system outcomes. System dynamics provides a rigorous basis for qualitative testing of the effects of performance indicators in complex environments such as health or social security. This can be supplemented with quantitative system dynamics simulation tools that further test the validity of indicators and the business rules implicit in them. System dynamics modelling has an important role to play in extending feedback cycle in performance measurements to a full systems approach.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.146-154
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2006
In this paper, we propose direct and indirect adaptive fuzzy sliding mode control approaches for a class of nonaffine nonlinear systems. In the direct case, we use the implicit function theory to prove the existence of an ideal implicit feedback linearization controller, and hence approximate it to attain the desired performances. In the indirect case, we exploit the linear structure of a Takagi-Sugeno fuzzy system with constant conclusion to establish an affine-in-control model, and therefore design an indirect adaptive fuzzy controller. In both cases, the adaptation laws of the adjustable parameters are deduced from the stability analysis, in the sense of Lyapunov, to get a more accurate approximation level. In addition to their robustness, the design of the proposed approaches does not require the upper bounds of both external disturbances and approximation errors. To show the efficiency of the proposed controllers, a simulation example is presented.
본 논문은 협업 필터링(Collaborative Filtering)기반의 추천시스템에 필요한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 사용자의 선호도를 Implicit Feedback을 통해 예측하는 Implicit Rating과 사용자 선호도와 컨텐츠의 정보를 바탕으로 사용자의 프로파일을 형성하는 Tag 기반의 사용자 프로파일과 P2P망 내에서 자신과 유사한 사용자 그룹을 형성하는 알고리즘으로 구성되어 있다. 제안한 알고리즘을 적용하여 Web Text 기반의 CF기반의 개인화 추천시스템을 구현하였으며 구현된 프로그램을 실제 사용자에게 배포하여 Feasibility를 검증하였다.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.10-13
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1995
This paper considers the linear-quadratic optimal regulator problem for nonstandard singularly perturbed systems making use of the recursive technique. We first derive a generalized Riccati differential equation by the Hamilton-Jacobi equation. In order to obtain the feedback gain, we must solve the generalized algebraic Riccati equation. Using the recursive technique, we show that the solution of the generalized algebraic Riccati equation converges with the rate of convergence of O(.epsilon.). The existence of a bounded solution of error term can be proved by the implicit function theorem. It is enough to show that the corresponding Jacobian matrix is nonsingular at .epsilon. = 0. As a result, the solution of optimal regulator problem for nonstandard singularly perturbed systems can be obtained with an accuracy of O(.epsilon.$^{k}$ ). The proposed technique represents a significant improvement since the existing method for the standard singularly perturbed systems can not be applied to the nonstandard singularly perturbed systems.
Recently much research has investigated the role of attention in L2 learning, comparing the effects of explicit learning with those of implicit learning. With this background the research aims at examining the effects explicit focus on form has on L2 learning based on the acquisition of the English article system. The participants were 70 Korean college students who enrolled in English Composition classes. The experimental group received explicit focus on form including grammatical explanation, input enhancement, output practice, and negative evidence (corrective feedback) for two weeks, while the control group was exposed to sufficient input and negative evidence. Completion tasks were administered at the beginning and the end of the semester. In addition, errors in the use of English articles were analysed on their compositions both before and after the different treatments. The analyses of the results show that the explicit focus on form group improved significantly more than the control group, particularly for the definite article 'the', and some changes occurred in the distribution of article errors. These findings suggest that explicit teaching plays a more contributory role than implicit teaching in acquiring L2 knowledge in classroom-based L2 learning.
Recasts, which are defined as implicit types of corrective feedback, have been the focus of numerous SLA researchers for more than a decade. A range of classroom-based observational and experimental research studies have explored how and when language teachers provide recasts to learners' ill-formed utterances and aimed to understand the role of recasts in language acquisition or learning. On the basis of previous studies on recasts, our study investigated when an ESL teacher provided recasts and how recasts were provided in his class. The research questions were as follows: (1) When does an ESL teacher provide recasts? (2) How does the teacher provide recasts? The data came from observations of one ESL classroom as well as consecutive-semi structured interviews with the teacher. The data analysis included transcriptions of teacher-student interactions in the target setting and categories of recasts according to the linguistic phenomena, which prompted recasting. Based on the findings, practical suggestions for ESL teachers were provided. [156 words].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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