Recently, the necessities of gathering, producing, and sharing criminal information are critically important as intelligence functions of police agencies to improving public safety and national security. However, the inadequacies and barriers within which police agencies have in regard to intelligence functions impede criminal information gathering, intelligence producing within their agency, and intelligence sharing with other agencies. In this study, we analyzed informal networks constructed from a survey dataset of information and intelligence sharing among officers in police agencies. The results revealed the different structural properties of intelligence networks between police agencies. We did find that officers with high indegree and outdegree in a network played critical role on the dynamics and degree of intelligence gathering and assessment responsibilities. Finally, we could find evidence that the potential role of intermediary triggered relational dynamics for developing and sharing critical information among all police agencies.
Despite the relatively short history of Social Network Sites or Services (SNS), it has quickly gained popularity with more than seven hundred million users all over the globe. The SNS emerged as one of the strongest cultural influences for the contemporary society. The SNS would provide both chances and challenges for Education. The main purpose of the article was to explore the way education react and adapt to the emergence of social network and SNS. It tried to provide major theoretical grounds that bridge education and social network. In the due process, the researchers have examined the curriculum and instructional design process of education from the perspective of disruptive and sustainable aspect of SNS technology. Consequently, four major theoretical grounds were identified and reviewed: Gibson's theory of affordance, Vygotsky's social constructivism, Rha's human visual intelligence theory, and the network theory. By investigating these theories, the educational potentials of social network and SNS were emerged. The SNS was viewed as a new medium with abundant potentials of expanding the learning space, empowering the affective aspects of learning, and facilitating the formation of group intelligence. Finally, some future implications and challenges of SNS were suggested.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.3
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pp.257-263
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2022
The objective of this study was to see how artificial intelligence applications affected organizational innovation in Jordanian commercial banks. Both independent and dependent variables were measured in three dimensions: expert systems, neural network systems, and fuzzy logic systems for artificial intelligence applications variable. Product innovation, process innovation, and management innovation for the organizational innovation variable. To achieve study objectives, a questionnaire was developed and distributed to a sample of one hundred fifty-three managers in Jordanian commercial banks, who were selected according to the simple random sampling method. Except for the neural network systems dimension, which comes in at an average level, the study indicated that there is a high level of organizational innovation and artificial intelligence applications. Furthermore, the findings revealed that artificial intelligence applications have a significant impact on organizational innovation in Jordanian commercial banks, with the most important artificial intelligence application being a fuzzy logic system. The study suggested keeping track of technological advancements in the field of artificial intelligence applications and incorporating them into banking operations by benchmarking with the best commercial bank practices and allocating a portion of the budget to technological applications and infrastructure development, as well as balancing between technology use and information security risks to ensure client privacy is protected.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.7
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pp.15-21
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2004
A number of Humanoids are introduced including ASIMO, HRP-2 Promet, Johnniee, Babybot, and KHR-2. Most researches are focused on the development of stable biped walking of Humanoids and it is not easy to endow an Humanoid with intelligence and service technology until now in the sense that the operation time of a Humanoid is limited less than 30 minutes even in the case that the battery is used only for the control of actuators in a Humanoid. In this paper, a brief survey on Humanoids is proposed and the concept of 'Network-based Humanoid', a Humanoid being able to provide intelligence for human-friendly services using ubiquitous networks, is introduced briefly.
Minh-Hai Tran;Tram-Tran Nguyen Quynh;Nhu-Tai Do;Soo-Hyung Kim
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.493-495
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2023
Deep learning methods and attention mechanisms have been incorporated to improve facial emotion recognition, which has recently attracted much attention. The fusion approaches have improved accuracy by combining various types of information. This research proposes a fusion network with self-attention and local attention mechanisms. It uses a multi-layer perceptron network. The network extracts distinguishing characteristics from facial images using pre-trained models on RAF-DB dataset. We outperform the other fusion methods on RAD-DB dataset with impressive results.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.61
no.4
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pp.174-179
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2012
The social and economic level of damages might be highly increased in the case of wide-area black-outages, because of heavy dependence of electricity. Therefore, the development of a wide-area protection relay intelligence techniques is required to prevent massive power outages and minimize the impact strength at failure. The frequency monitoring and prediction for wide-area protection relaying intelligence has been considered as an important technology. In this paper, a network-based frequency monitoring system developed for wide-area protection relay intelligence is presented. In addition, conventional techniques for frequency estimation are compared, and a method for advanced frequency estimation and measurement to improve the precision is proposed. Finally, an integrated monitoring system called K-FNET(Korea-Frequency Monitoring Network) is implemented based on the GPS and various energy monitoring cases are studied.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.5
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pp.35-38
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2021
The article discusses approaches to the definition and understanding of artificial intelligence, research directions in the field of artificial intelligence; artificial intelligence in the anthropological dimension; the importance of the systems approach as a methodological basis for the design of intelligent systems; structural and functional components of intelligent systems; intelligent systems in the technological aspect; problems and prospects of relations in the system "man - intellectual system".
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.2
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pp.1-14
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2024
While text-to-image models have made remarkable progress in image synthesis, certain models, particularly generative diffusion models, have exhibited a noticeable bias to- wards generating images related to the culture of some developing countries. This paper introduces an empirical investigation aimed at mitigating the bias of image generative model. We achieve this by incorporating symbols representing Saudi culture into a stable diffusion model using the Dreambooth technique. CLIP score metric is used to assess the outcomes in this study. This paper also explores the impact of varying parameters for instance the quantity of training images and the learning rate. The findings reveal a substantial reduction in bias-related concerns and propose an innovative metric for evaluating cultural relevance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.7B
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pp.550-556
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2008
Swam intelligence refers that a large group of simple and unsophisticated entities work together to achieve complex and significant tasks. Researches using such swarm intelligence has been performed in the network routing area. Expecially, it has been well known that routing in mobile ad-hoc networks whose features are dynamic topology and routing based on the local information is one of the applications of swarm intelligence. In this paper, we propose an ant-based routing method for MANET. The proposed method sets its goals to reduce overheads by managing ants efficiently, and to reduce route set up time. The results obtained from simulations proved that the proposed method provides shorter path set-up time and end-to-end delay and less overhead while providing comparable packet delivery ratio.
Using a rich resource language to classify sentiments in a language with few resources is a popular subject of research in natural language processing. Burmese is a low-resource language. In light of the scarcity of labeled training data for sentiment classification in Burmese, in this study, we propose a method of transfer learning for sentiment analysis of a language that uses the feature transfer technique on sentiments in English. This method generates a cross-language word-embedding representation of Burmese vocabulary to map Burmese text to the semantic space of English text. A model to classify sentiments in English is then pre-trained using a convolutional neural network and an attention mechanism, where the network shares the model for sentiment analysis of English. The parameters of the network layer are used to learn the cross-language features of the sentiments, which are then transferred to the model to classify sentiments in Burmese. Finally, the model was tuned using the labeled Burmese data. The results of the experiments show that the proposed method can significantly improve the classification of sentiments in Burmese compared to a model trained using only a Burmese corpus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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