Pangmao, Santi;Thomson, Peter C.;Khatkar, Mehar S.
Animal Bioscience
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v.35
no.10
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pp.1499-1511
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2022
Objective: This study was aimed to estimate the genetic parameters, including genetic and phenotypic correlations, of milk yield, lactation curve traits and milk composition of Thai dairy cattle from three government research farms. Methods: The data of 25,789 test-day milk yield and milk composition records of 1,468 cattle from lactation 1 to 3 of Holstein Friesian (HF) and crossbred HF dairy cattle calved between 1990 and 2015 from three government research farms in Thailand were analysed. 305-day milk yield was estimated by the Wood model and a test interval method. The Wood model was used for estimating cumulative 305-day milk yield, peak milk yield, days to peak milk yield and persistency. Genetic parameters were estimated using linear mixed models with herd, breed group, year and season of calving as fixed effects, and animals linked to a pedigree as random effects, together with a residual error. Univariate models were used to estimate variance components, heritability, estimated breeding values (EBVs) and repeatability of each trait, while pairwise bivariate models were used to estimate covariance components and correlations between traits in the same lactation and in the same trait across lactations. Results: The heritability of 305-day milk yield, peak milk yield and protein percentage have moderate to high estimates ranging from 0.19 to 0.45 while days to peak milk yield, persistency and fat percentage have low heritability ranging from 0.08 to 0.14 in lactation 1 cows. Further, heritability of most traits considered was higher in lactation 1 compared with lactations 2 and 3. For cows in lactation 1, high genetic correlations were found between 305-day milk yield and peak milk yield (0.86±0.07) and days to peak milk yield and persistency (0.99±0.02) while estimates of genetic correlations between the remaining traits were imprecise due to the high standard errors. The genetic correlations within the traits across lactation were high. There was no consistent trend of EBVs for most traits in the first lactation over the study period. Conclusion: Both the Wood model and test interval method can be used for milk yield estimates in these herds. However, the Wood model has advantages over the test interval method as it can be fitted using fewer test-day records and the estimated model parameters can be used to derive estimates of other lactation curve parameters. Milk yield, peak milk yield and protein percentage can be improved by a selection and mating program while days to peak milk yield, persistency and fat percentage can be improved by including into a selection index.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.3
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pp.285-294
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2012
Using bearing measurement only, target motion state is not directly obtained so that TMA (Target Motion Analysis) is needed for this situation. TMA is a nonlinear estimation technique used in passive SONAR systems. Also it is the one of important techniques for underwater combat management systems. TMA can be divided to two parts: batch estimation and sequential estimation. It is preferable to use sequential estimation for reducing computational load as well as adaptively to target maneuvers, batch estimation is still required to attain target initial state vector for convergence of sequential estimation. Selection of batch time interval which depends on observability is critical in TMA performance. Batch estimation in general utilizes predetermined batch time interval. In this paper, we propose a new method called the BTIS (Batch Time Interval and Initial State Estimation). The proposed BTIS estimates target initial status and determines the batch time interval sequentially by using a bank of GMM-TS (Gaussian Mixture Measurement-Track Splitting) filters. The performance of the proposal method is verified by a Monte Carlo simulation study.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3689-3700
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2016
It is not practically feasible to apply hardware-based fault-tolerant schemes, such as hardware replication, in mobile devices. Therefore, software-based fault-tolerance techniques, such as checkpoint and rollback schemes, are required. In checkpoint and rollback schemes, the optimal checkpoint interval should be applied to obtain the best performance. Most previous studies focused on minimizing the expected execution time or response time for completing a given task. Currently, most mobile applications run in real-time environments. Therefore, it is extremely essential for mobile devices to employ optimal checkpoint intervals as determined by the real-time constraints of tasks. In this study, we tackle the problem of determining the optimal inter-checkpoint interval of checkpoint and rollback schemes to maximize the deadline meet ratio in real-time systems and to build a probabilistic cost model. From this cost model, we can numerically find the optimal checkpoint interval using mathematical tools. The performance of the proposed solution is evaluated using analytical estimates.
We propose a semi-parametric model to analyze clustered and interval-censored data; in addition, we plugged-in a gamma frailty to the model to measure the association of members within the same cluster. We propose an estimation procedure based on EM algorithm. Simulation results showed that our estimation procedure may result in unbiased estimates. The standard error is smaller than expected and provides conservative results to estimate the coverage rate; however, this trend gradually disappeared as the number of members in the same cluster increased. In addition, our proposed method was illustrated with data taken from diabetic retinopathy studies to evaluate the effectiveness of laser photocoagulation in delaying or preventing the onset of blindness in individuals with diabetic retinopathy.
Researchers have used a variety of methods to measure patterns of animal movement, including the use of spatial data (mapping the position of a moving animal at specified intervals) and direct estimation of travel path length by pacing under a moving animal or group. I collected movement data from five groups of siamangs (Symphalangus syndactylus) using two different methods concurrently to estimate the effects of the method of data collection on estimates of daily path length (DPL). Estimates of DPL produced from spatial data collected at 15-minute intervals were 12% lower than estimates of DPL produced by pacing under the traveling animal. The actual magnitude of the difference was correlated with the travel distance, but there was no correlation between the proportional difference and the travel distance. While the collection of spatial data is generally preferable, as spatial data permit additional analyses of patterns of movements in two or three dimensions, the relatively small difference between the DPL's produced using different methods suggests that pacing is an acceptable substitute where the collection of spatial data is impractical. I also subsampled the spatial data at increasing time intervals to assess the effect of sampling interval on the calculation of daily path lengths. Longer sampling intervals produced significantly shorter estimates of travel paths than shorter sampling intervals. These results suggest that spatial data should be collected at short time intervals wherever possible, and that sampling intervals should not exceed 30 minutes. Researchers should be cautious when comparing data generated using different methods.
In this paper, we consider the higher-order HartreeFock equations. The higher-order linear Schrödinger equation was introduced in [5] as the formal finite Taylor expansion of the pseudorelativistic linear Schrödinger equation. In [13], the authors established global-in-time Strichartz estimates for the linear higher-order equations which hold uniformly in the speed of light c ≥ 1 and as their applications they proved the convergence of higher-order Hartree-Fock equations to the corresponding pseudo-relativistic equation on arbitrary time interval as c goes to infinity when the Taylor expansion order is odd. To achieve this, they not only showed the existence of solutions in L2 space but also proved that the solutions stay bounded uniformly in c. We address the remaining question on the convergence of higherorder Hartree-Fock equations when the Taylor expansion order is even. The distinguished feature from the odd case is that the group velocity of phase function would be vanishing when the size of frequency is comparable to c. Owing to this property, the kinetic energy of solutions is not coercive and only weaker Strichartz estimates compared to the odd case were obtained in [13]. Thus, we only manage to establish the existence of local solutions in Hs space for s > $\frac{1}{3}$ on a finite time interval [-T, T], however, the time interval does not depend on c and the solutions are bounded uniformly in c. In addition, we provide the convergence result of higher-order Hartree-Fock equations to the pseudo-relativistic equation with the same convergence rate as the odd case, which holds on [-T, T].
Kim, Young Sam;Kim, Jong Hee;Yoon, Kwang Sang;Kweon, Bong Soo;Kim, Young Sik;Lee, Gwang Yeon;Cho, Hae-Won;Kim, Hye-Rim;Eom, Yong-Bin
Biomedical Science Letters
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v.24
no.1
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pp.35-42
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2018
Postmortem interval (PMI) is very important in the crime scene investigation. However, it is very difficult to estimate of the interval since death after a decomposition. Recently, there have been various studies on the postmortem interval since a decomposition. In particular, the total body score (TBS) and accumulated degree days (ADD) used to estimate the postmortem interval after a decomposition. This study was conducted with the aim of applying the TBS and ADD to estimate the postmortem interval in real forensic caseworks. In first murder case, TBS was 12 and ADD value was 132, respectively. An estimated time of PMI was around 23:00 on June 21, and the suspect's statement was 01:20 on June 22. Our estimated interval since death and the suspect's statement for the PMI differ by only 2 hours and 20 minutes. In second forensic case, TBS was 3 and ADD value was 55, respectively, an estimated time of PMI was around 02:26 on September 23. The suspect's statement was 10:30 on September 23. Our estimated time and the suspect's statement for the PMI differ by 8 hours. In these cases, we were able to have confirmed the feasibility of TBS and ADD on the real forensic cases. Overall, our finding suggested that the quantitative method could be used to produce PMI estimates that are accurate to within days or even hours.
Reducing energy consumption in mobile hosts (MHs) is one of the most critical issues in wireles/mobile networks. IP paging protocol at network layer and power saving mechanism (PSM) at link layer are two core technologies to reduce the energy consumption of MHs. First, we investigate the energy efficiency of the current IEEE 802.11 power saving mechanism (PSM) when IP paging protocol is deployed over IEEE 802.11 networks. The result reveal that the current IEEE 802.11 PSM with a fixed wakeup interval (i.e., the static PSM) exhibits a degraded performance when it is integrated with IP paging protocol. Therefore, we propose an adaptive power saving mechanism in IEEE 802.11-based wireless IP networks. Unlike the static PSM, the adaptive PSM adjusts the wake-up interval adaptively depending on the session activity at IP layer. Specifically, the MH estimates the idle periods for incoming sessions based on the exponentially weighted moving average (EWMA) scheme and sets its wake-up interval dynamically by considering the estimated idle period and paging delay bound. For performance evaluation, we have conducted comprehensive simulations and compared the total cost and energy consumption, which are incurred in IP paging protocol in conjunction with various power saving mechanisms: The static PSM, the adaptive PSM, and the optimum PSM. Simulation results show that the adaptive PSM provides a closer performance to the optimum PSM than the static PSM.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.6
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pp.1109-1115
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2010
In this paper, exact confidence interval of hyper-geometric parameter, that is the probability of success p in the population is discussed. Usually, binomial distribution is a well known discrete distribution with abundant usage. Hypergeometric distribution frequently replaces a binomial distribution when it is desirable to make allowance for the finiteness of the population size. For example, an application of the hypergeometric distribution arises in describing a probability model for the number of children attacked by an infectious disease, when a fixed number of them are exposed to it. Exact confidence interval estimation of hypergeometric parameter is reviewed. We consider the performance of exact confidence interval estimates of hypergeometric parameter in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.
Monostatic sonar systems localize targets using the time information of pulse transmission and receipt. Whereas, in asynchronous bistatic sonar systems, receivers need to detect direct blast to localize targets, since a source doesn't share pulse information with receivers. In this paper, we propose a direct blast detection algorithm, which estimates PRI (Pulse Repetition Interval) of direct blast and adaptive thresholds. Experimental results show the proposed algorithm has robust direct blast detection performance in the environment where strong background noise and target signal exist.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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