Aqualyx (Marllor International Ltd, Rimini, Italy) was originally developed in Italy by Professor Pasquale Motolese and has been commercially available since 2009. It is a deoxycholate, aqueous gelatinous solution mixed with saline and buffering compounds. It is the only drug approved by the European Union for the reduction in localized fat. Aqualyx is sold exclusively to doctors and nurses trained in intralipotherapy. In the case of our patient, the product administered was advertised as Aqualyx, but was not administered by a trained health professional and was administered too superficially. The patient developed severe pain following the injection and was unable to sit for several weeks. There was localized skin necrosis, and palpable collections where the injection was administered. Our initial suspicion was development of an abscess or hematoma. To characterize further, we arranged an ultrasound scan that showed a "superficial hypoechoic lesion" but no deeper infection or spread. The numerous painful nodules ruptured onto the skin surface, resulting in purulent and bleeding lesions. This case demonstrates the importance of appropriate training and competence in performing cosmetic procedures including injections and fat dissolving treatments.
This study designed and developed a class using review games as a way to enhance students' interest, class participation, and class comprehension in engineering theory classes, and explored their educational effectiveness. To this end, a review game strategy based on the Creative Training Technique was established and applied to three engineering theory subjects. The types of review games include Jin-jin-ga, Bingo, Challenge Golden Bell, Finding hidden terms, and Completing initial sentences. As a result of applying this review game strategy to the classes over the past decade, students' satisfaction and lecture evaluation scores significantly increased compared to before application, and it was confirmed that students' interest in and understanding of the class increased significantly. Furthermore, this gamification class strategy can be a way to increase students' participation in theory classes regardless of their major, and can be applied to non-face-to-face online classes.
In this paper we introduce a new prototype based classifiers for overlapping data, where training pattern can be overlap on the feature space. The proposed classifier is based on the prototype from neural network classifier (NNC)[1] for overlap data. The method automatically chooses the initial center and two radiuses for each class. The center is used as a mean representative of training data for each class. The unclassified pattern is classified by measure distance from the class center. If the distance is in the lower (shorter radius) the unknown pattern has the high percentage of being in this class. If the distance is between the lower and upper (further radius), the pattern has the probability of being in this class or others. But if the distance is outside the upper, the pattern is not in this class. We borrow the words upper and lower from the rough set to represent the region of certainty [3]. The training algorithm to find number of cluster and their parameters (center, lower, upper) is presented. The clustering result is tested using patterns from Thai handwritten letter and the clustering result is very similar to human eyes clustering.
At present, the students majoring in tourism apprach theoretically and practically target human resource development which is blanceded between creativity and specialty. And yet, the initial step of on-the-job tranning has not been worked and the area of tourism and experience in this field are know as a beginning stage. This, this study is focusing on the on-the-job tranning in the area of tourism major in technical college. The issues and alternative solutions are as follows First, many student hope sutible training cost require. Second, An amount of subsidy for trainee is too low, and a trainee is used as substitution for regularem ployee's vacation during summer season and for beginning and end of year during winter season. Third, There is no clear linkage between job training and employment. Forth, many students enter a technical college due to learn professional technique and service, however, many other students go to a technical college as means of transfer to university, Since a tourism bussiness is predicted as a potential industry for the twenty-first century, besides a positive national economy and tourism business, the continuing and active supports and needed as follows First, An active support on tranning provided by tourism companies is required. Second, A continuos driving force and thorough management of job training by technical college and relevant major department are needed. Third, sutible traninging cost would be required. Forth, In order to achive a objectives and practical and effect ive job tranning, students majoring in tourism should enhance a service mind and manner.
This paper proposes an improved signal processing strategy for accurate feedwater flowrate estimation in nuclear power plants. It is generally known that ∼2% thermal power errors occur due to fouling Phenomena in feedwater flowmeters. In the strategy Proposed, the noises included in feedwater flowrate signal are classified into rapidly varying noises and gradually varying noises according to the characteristics in a frequency domain. The estimation precision is enhanced by introducing a low pass filter with the wavelet analysis against rapidly varying noises, and an autoassociative neural network which takes charge of the correction of only gradually varying noises. The modified multivariate stratification sampling using the concept of time stratification and MAXIMIN criteria is developed to overcome the shortcoming of a general random sampling. In addition the multi-stage robust training method is developed to increase the quality and reliability of training signals. Some validations using the simulated data from a micro-simulator were carried out. In the validation tests, the proposed methodology removed both rapidly varying noises and gradually varying noises respectively in each de-noising step, and 5.54% root mean square errors of initial noisy signals were decreased to 0.674% after de-noising. These results indicate that it is possible to estimate the reactor thermal power more elaborately by adopting this strategy.
This paper proposes an automatic composition method using the training capability of artificial neural networks and chord progression rules that are widely used by human composers. After training a given song, the new melody is generated by the trained artificial neural networks through applying a different initial melody to the neural networks. The generated melody should be modified to fit the rhythm and chord progression rules for generating natural melody. In order to achieve this object, we devised a post-processing method such as chord candidate generation, chord progression, and melody correction. From some tests we could find that the melody after the post-processing was very improved from the melody generated by artificial neural networks. This enables our composition system to generate a melody which is similar to those generated by human composers.
Adaboost 학습 알고리즘은 학습 단계마다 가장 좋은 특징을 선택하도록 하는 학습 알고리즘 이다. 각 학습 단계에서는 최적의 특징을 선택하기 위해 특정 임계값과 그에 대한 최소 오차율을 가지는 특징을 선택하도록 되어 있다. 하지만, 임계값을 이용하는 방법은 최적의 오차율을 검출하는데 있어 효율적인 방법이 아니다. 본 논문에서는 최적의 오차율을 검출하기 위한 퍼지 Adaboost 기법을 제안한다. 퍼지를 통해 결정 경계를 유연하게 한 Adaboost는 학습 단계가 적어도 좋은 성능을 보이는 장점이 있다. 기존의 Adaboost는 학습 전에 학습데이터에 대한 가중치를 동일하게 할당한다. 하지만, 본 논문에서는 이에 대한 가중치를 확률을 이용하여 초기 가중치를 다르게 줌으로서, 적은 학습에도 좋은 결과를 보이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 기존의 Adaboost와 제안하는 방법에 대한 성능 평가를 통해, 퍼지 Adaboost가 기존 방법에 비해 좋은 결과를 보였다.
A comparative phonetic analysis of Yodel singing and Belcanto singing by the electroglottographic(EGG) measurement was done in three singers. One professional tenor singer(SDI) who is also well trained in Yodel singing, another yodler(KWS) who is not so trained in Belcanto singing, and the other training tenor singer(CSK) who is not well trained both yodel and Belcanto singing. Closed quotient(CQ), speed quotient(SQ) and fundamental frequency (F0) at the initial modal part(I) , middle falsetto part(M), and final modal part(F) of the same phrase were measured by EGG machine and program(Kay model 4338). In the middle part, not only CQ but also SQ of the Yodel singing were much smaller than that of Belcanto singing in all three singers. However, accuracy of parameters in Belcanto singing of the yodler(KWS) and both Yodel singing and Belcanto singing of the training singer(CSK) were inferior to that of trained tenor singer(SDI). Possible advantages of utilizing Yodel singing training under the guidance of feedback control by the EGG for hyperfunctional voice disorders such as vocal nodules were discussed.
We propose an efficient block least-mean-square (BLMS) adaptive algorithm, in conjunction with error control coding, for direct-sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems. The proposed adaptive receiver incorporates decision feedback detection and channel encoding in order to improve the performance of the standard LMS algorithm in convolutionally coded systems. The BLMS algorithm involves two modes of operation: (i) The training mode where an uncoded training sequence is used for initial filter tap-weights adaptation, and (ii) the decision-directed where the filter weights are adapted, using the BLMS algorithm, after decoding/encoding operation. It is shown that the proposed adaptive receiver structure is able to compensate for the signal-tonoise ratio (SNR) loss incurred due to the switching from uncoded training mode to coded decision-directed mode. Our results show that by using the proposed adaptive receiver (with decision feedback block adaptation) one can achieve a much better performance than both the coded LMS with no decision feedback employed. The convergence behavior of the proposed BLMS receiver is simulated and compared to the standard LMS with and without channel coding. We also examine the steady-state bit-error rate (BER) performance of the proposed adaptive BLMS and standard LMS, both with convolutional coding, where we show that the former is more superior than the latter especially at large SNRs ($SNR\;\geq\;9\;dB$).
본 논문은 얼굴의 표정 변화를 통해 감정을 분석하는 방법으로 조현병의 초기 증상을 스스로 인지할 수 있는 감정 트레이닝 프레임워크를 제안한다. 먼저, Microsoft의 Emotion API를 이용하여 캡처된 얼굴 표정의 사진으로부터 감정값을 얻고, 피크 분석 기반 표준편차로 시간에 따라 변화하는 얼굴 표정의 미묘한 차이를 인식해 감정 상태를 각각 분류한다. 그리하여 Ekman이 제안한 여섯 가지 기본 감정 상태에 반하는 감정들의 정서 및 표현능력이 결핍된 부분에 대해 분석하고, 그 값을 이미지 색상 변환 프레임워크에 통합시켜 사용자 스스로 감정의 변화를 쉽게 인지하고 트레이닝 할 수 있도록 하는 것이 최종목적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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