Purpose: Implicit motor learning is the capacity to acquire skill through physical practice without conscious awareness of what elements of performance improved. This study investigated whether subacute stroke patients can implicitly learn a perceptual-motor task. Methods: We recruited 12 patients with subacute stroke and 12 age-matched controls. All participants performed a perceptual-motor task that involved pressing a button corresponding with colored circles (blue, green, yellow, red) on a computer screen. The task consists of 7 blocks composed of 10 repetitions for a repeating 12-element sequence (total 120 responses). Results: Both groups demonstrated significant improvement in acquisition performance. Reaction times deceased in both groups at similar rate within the sequential block trials (2-5 blocks), and reaction times increased at a similar rate when the task paradigm was transferred from the sequential block trial to the random block trial (5-6-7 blocks). Conclusion: The results of this study suggest that patients with sub-actue stroke can implicitly learn a perceptual motor skill. Although explicit instructions should be used to focus the learner's attention rather than provide information about the task, the application of implicit motor learning strategies in the rehabilitation setting may be beneficial.
This manuscript will discuss a numerical method where the six equations of two-phase flow, the solid heat conduction equations, and the two equations that describe neutron diffusion and precursor concentration are solved together in a tightly coupled, nonlinear fashion for a simplified model of a nuclear reactor core. This approach has two important advantages. The first advantage is a higher level of accuracy. Because the equations are solved together in a single nonlinear system, the solution is more accurate than the traditional "operator split" approach where the two-phase flow equations are solved first, the heat conduction is solved second and the neutron diffusion is solved third, limiting the temporal accuracy to $1^{st}$ order because the nonlinear coupling between the physics is handled explicitly. The second advantage of the method described in this manuscript is that the time step control in the fully implicit system can be based on the timescale of the solution rather than a stability-based time step restriction like the material Courant limit required of operator-split methods. In this work, a pilot code was used which employs this tightly coupled, fully implicit method to simulate a reactor core. Results are presented from a simulated control rod movement which show $2^{nd}$ order accuracy in time. Also described in this paper is a simulated rod ejection demonstrating how the fastest timescale of the problem can change between the state variables of neutronics, conduction and two-phase flow during the course of a transient.
본 논문에서 구조동력학 문제를 풀기 위한 명시적(explicit) 예측 수정자 시간적분법을 개발하였으며, 이 알고리즘은 최근 개발된 암시적(implicit) 일반화된 $\alpha$ 방법으로부터 유도하였다. 암시적 방법과 같이 명시적 일반화된 .alpha. 방법도 하나의 변수를 갖는 알고리즘의 집합이며, 이 변수는 고주파 영역에서 수치 감쇠의 양을 정의한다. 제안된 알고리즘은 수치감쇠가 없는 시간적분법으로 파의 젼달 문제를 풀때 나타나는 가상의 진동을 감소시키는 수치감쇠를 가지고 있기 때문 에 선형 혹은 비선형의 구조동력학 문제에 효과적으로 이용될 수 있다.
There are two distinct approaches to improving the quality of protein NMR structures during refinement: all-atom force fields and accumulated knowledge-assisted methods that include Rosetta. Mao et al. reported that, for 40 proteins, Rosetta increased the accuracies of their NMR-determined structures with respect to the X-ray crystal structures (Mao et al., J. Am. Chem. Soc. 136, 1893 (2014)). In this study, we calculated 32 structures of those studied by Mao et al. using all-atom force field and implicit solvent model, and we compared the results with those obtained from Rosetta. For a single protein, using only the experimental NOE-derived distances and backbone torsion angle restraints, 20 of the lowest energy structures were extracted as an ensemble from 100 generated structures. Restrained simulated annealing by molecular dynamics simulation searched conformational spaces with a total time step of 1-ns. The use of GPU-accelerated AMBER code allowed the calculations to be completed in hours using a single GPU computer-even for proteins larger than 20 kDa. Remarkably, statistical analyses indicated that the structures determined in this way showed overall higher accuracies to their X-ray structures compared to those refined by Rosetta (p-value < 0.01). Our data demonstrate the capability of sophisticated atomistic force fields in refining NMR structures, particularly when they are coupled with the latest GPU-based calculations. The straightforwardness of the protocol allows its use to be extended to all NMR structures.
The advantages of using natural circulation (NC) as a cooling system, has prompted the worldwide development to investigate this phenomenon more than before. The interesting application of the NC in low power experimental facilities and research reactors, highlights the obligation of study in these laminar flows. The inherent oscillations of NC between hot source and cold sink in low Grashof numbers necessitates stability analysis of cooling flow with experimental or numerical schemes. For this type of analysis, numerical methods could be implemented to desired mass, momentum and energy equations as an efficient instrument for predicting the behavior of the flow field. In this work, using the explicit, implicit and Crank-Nicolson methods, the fluid flow parameters in a natural circulation experimental test loop are obtained and the sensitivity of solving approaches are discussed. In this way, at first, the steady state and transient results from explicit are obtained and compared with experimental data. The implicit and crank-Nicolson scheme is investigated in next steps and in subsequent this research is focused on the numerical aspects of instability prediction for these schemes. In the following, the assessment of the flow behavior with coarse and fine mesh sizes and time-steps has been reported and the numerical schemes convergence are compared. For more detail research, the natural circulation of fluid was modeled by ANSYS-CFX software and results for the experimental loop are shown. Finally, the stability map for rectangular closed loop was obtained with employing the Nyquist criterion.
Reliability-Based Design Optimization (RBDO) is an appropriate framework for obtaining optimal designs by taking uncertainties into account. Large-scale problems with implicit limit state functions and problems with discrete design variables are two significant challenges to traditional RBDO methods. To overcome these challenges, this paper proposes a hybrid method to perform RBDO of structures that links Firefly Algorithm (FA) as an optimization tool to advanced (finite element) reliability methods. Furthermore, the Genetic Algorithm (GA) and the FA are compared based on the design cost (objective function) they achieve. In the proposed method, Weighted Simulation Method (WSM) is utilized to assess reliability constraints in the RBDO problems with explicit limit state functions. WSM is selected to reduce computational costs. To performing RBDO of structures with finite element modeling and implicit limit state functions, a First-Order Reliability Method (FORM) based on the Direct Differentiation Method (DDM) is utilized. Four numerical examples are considered to assess the effectiveness of the proposed method. The findings illustrate that the proposed RBDO method is applicable and efficient for RBDO problems with discrete and continuous design variables and finite element modeling.
암묵인용문 인식은 학술문헌의 본문 텍스트 내에서 명시적 인용표지가 누락된 인용문장을 자동 인식하는 것으로 인용 기반 논문 검색 및 요약의 핵심 기술이다. 기존 암묵인용문 인식의 최신 연구들은 단어 ngram, 단서어구, 명시인용문과의 거리, 기존 연구자의 성, 기존 방법의 명칭 등 다양한 자질을 활용하여 50% 이상 인식 수준을 보고하고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 영어에 대해 수행되었으며 한국어의 경우 최근 긍정/부정 단서어구 패턴을 활용한 규칙 기반 시도에서 42% 성능 수준이 보고되어 있어 추가 성능 향상이 요구되는 상황이다. 이 연구에서는 한국어 어휘 자질을 사용하여 한국어 암묵인용문의 기계학습 기반 인식을 시도하였다. 이를 위해 어절, 형태소, 음절 단위에 기반한 다양한 크기의 어휘 ngram 자질들의 인식 성능을 비교 평가하고 한국어 암묵인용문 인식에 적합한 어휘 자질로 형태소 1gram 및 음절 2gram 단위를 결정하였다. 또한 이들 어휘 자질들을 전후 명시인용문들과의 인접성을 표현한 위치 자질들과 결합하여 한국어 암묵인용문 인식 성능을 50% 이상 수준으로 대폭 향상시켰다.
We consider a model of population dynamics whose mortality function is unbounded. We note that the regularity of the solution depends on the growth rate of the mortality near the maximum age. We propose Gauss-Legendre methods along the characteristics to approximate the solution when the solution is smooth enough. It is proven that the scheme is convergent at fourth-order rate in the maximum norm. We also propose discontinuous Galerkin finite element methods to approximate the solution which is not smooth enough. The stability of the method is discussed. Several numerical examples are presented.
학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.
실시간 그래픽스 응용에서 연체의 움직임을 효율적으로 생성하기 위해 다양한 방법이 제안되었다. 연체 구성 요소들의 위상을 유지하기 위해서는 서로를 묶는 힘이 존재할 수밖에 없으며, 이는 강직도(stiffness)로서 수치적분의 시간간격의 크기를 제한하고 효율성을 떨어트린다. 이를 해결하기 위해 시간간격을 늘릴 수 있는 암시적 적분이 제안되었지만, 대규모 행렬이 포함된 선형시스템을 풀어야 해서 계산복잡도가 크게 높아진다. 이 문제를 개선한 근사 기법들은 댐핑 효과의 증가와 정확성의 손실을 초래할 수밖에 없다. 본 논문에서는 선형시스템을 풀지 않고도 안정성은 크게 높이기 위해 조화진동에 근거하여 스프링 힘을 적분하고, 이를 근사 암시적 기법과 결합하여 안정성을 극대화 하는 방법을 제안한다. 이 기법은 GPU를 통한 병렬화가 용이하여 거대한 규모를 가진 연체 객체의 움직임을 실시간에 생성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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