The advancement of various big data technologies has had a tremendous impact on many industries. Diverse big data research studies have been conducted to process and analyze massive data quickly. Under these circumstances, new emerging technologies such as high-capacity persistent memory (PMEM) and Compute Express Link (CXL) have lately attracted significant attention. However, little investigation into a big data "search" platform has been made. Moreover, most big data software platforms have been still optimized for traditional DRAM-based computing systems. This paper first evaluates the basic performance of Intel Optane PMEM, and then investigates both indexing and searching performance of Elasticsearch, a widely-known enterprise big data search platform, on the PMEM-based computing system to explore its effectiveness and possibility. Extensive and comprehensive experiments shows that the proposed Optane PMEM-based Elasticsearch achieves indexing and searching performance improvement by an average of 1.45 times and 3.2 times respectively compared to DRAM-based system. Consequently, this paper demonstrates the high I/O, high-capacity, and nonvolatile PMEM-based computing systems are very promising for big data search platforms.
Purpose This study explores the impact of tourism live commerce on consumer participation intention. Utilizing Stimulus-Organism-Response (S-O-R) framework and situation theory, the study is to identify the features and situational factors of tourism live commerce and to investigate their impact on flow experience, perceived value, and participation intention. Design/methodology/approach A theoretical model is developed and validated through a survey, adopting PLS-SEM approach. A self-administered questionnaire was developed and distributed via Wenjuanxing, the largest online survey platform in China, in October 2022, resulting in 361 valid responses. Findings The results reveal significant effects of features and situational factors of tourism live commerce on consumer behavior, enhancing the understanding of tourism live commerce and extending the S-O-R framework in this context. The study offers both theoretical contributions and practical implications, providing valuable insights for managers to improve consumer engagement in tourism live commerce.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.3
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pp.227-234
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2017
In this paper, we propose a system whereby one can automatically classifies categories based on image data of the products for a shopping mall platform. Many products sold within internet shopping malls are classified their category defined by the same use of product names and products. However, it is difficult to search by category classification when the classification of the product is uncertain and the product classified by the shopping mall seller judgment is different from the purchasing user judgment. We proposes classification and retrieval method by Deep Learning technique solely using product image. The system can categorize products by using their images and its speed and accuracy are quantified using test data. The performance is evaluated with the test data. In addition, its usability is tested with the participants.
In this paper the platform system for IEEE 802.15.4 Low Rate WPAN is designed and fabricated. IEEE 802.15.4 Low Rate WPAN system serves the functions and realization of home-area network. According to the IEEE 802.15.4 standard, there are two modes, One is BPSK modulation in 868/915MHz frequency band. The other is O-QPSK modulation in 2.45GHz frequency band. In this paper we implemented the platform system mounted in one PCB board in 868/915MHz frequency band of IEEE 802.15.4 Low Rate WPAN system. We measured that the platform system which consists of digital part and RF part has good performance. Also RF part is realized by design and fabrication of the RF transceiver IC. The key issue is to make the platform system which provides the function of Low Rate WPAN system to meet the requirement of IEEE 802.15.4 standards.
We report a purely protein-based platform for green fluorescence by mixing silk protein with green fluorescence protein, and also report its enhancement by the incorporation of TiO2 nanoparticles. The TiO2 nanoparticles employed have diameters of 100 and 300 nm, with a significant increase in fluorescence (by a factor of 7.5) observed when introducing 300-nm TiO2 nanoparticles. Furthermore, an increase in particle distribution density is found to enhance fluorescence amplification. These research findings suggest that protein-based fluorescent films can be enhanced by the characteristics of nanoparticles, opening up new possibilities in the fields of optics and fluorescence applications.
Constructing and making highly active and stable nanostructured Pt-based catalysts with ultralow Pt loading are still electrifying for electrochemical applications such as water electrolysis and fuel cells. In this study, MoO3 ribbons (RBs) of few micrometer in length is successfully synthesized via hydrothermal synthesis. Subsequently, 3-dimentional (3D)-silicate layer for about 10 to 15 nm is introduced via chemical deposition onto the pre-formed MoO3 RBs; to setup the platform for Pt metaldots (MDs) deposition. In comparison with the bare MoO3 RBs, the MoO3-Si has served as a efficient solid-support for stabilizing and accommodating the uniform deposition of sub-2 nm Pt MDs. Such a structural design would effectively assist in improving the electronic conductivity of a fabricated MoO3-Si-Pt catalyst towards MOR; the interfaced, porous and 3D silicate layer has assisted in an efficient mass transport and quenching the poisonous COads species leading to a significant electrocatalytic performance for MOR in alkaline medium. Uniformly decorated, sub-2 nm sized Pt MDs has synergistically oxidized the MeOH in association with the MoO3-Si solid-support hence, synergistic catalytic activity has been achieved. Present facile approach can be extended for fabricating variety of highly efficient Metal Oxide-Metal Nanocomposite for energy harvesting applications.
Micro-electronic gas sensor devices were developed for the detection of carbon monoxide (CO), nitrogen oxides (NOx), ammonia (NH3), and formaldehyde (HCHO), as well as binary mixed-gas systems. Four gas sensing materials for different target gases, Pd-SnO2 for CO, In2O3 for NOx, Ru-WO3 for NH3, and SnO2-ZnO for HCHO, were synthesized using a sol-gel method, and sensor devices were then fabricated using a micro sensor platform. The gas sensing behavior and sensor response to the gas mixture were examined for six mixed gas systems using the experimental data in MEMS gas sensor arrays in sole gases and their mixtures. The gas sensing behavior with the mixed gas system suggests that specific adsorption and selective activation of the adsorption sites might occur in gas mixtures, and allow selectivity for the adsorption of a particular gas. The careful pattern recognition of sensing data obtained by the sensor array made it possible to distinguish a gas species from a gas mixture and to measure its concentration.
Kim, J.R.;Kim, D.G.;Kum, J.S.;Choi, K.H.;Jeong, H.M.;Park, J.T.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.9
no.4
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pp.504-516
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1997
Recently scientists and engineers are developing a system to get waste heat of low-temperature level with advanced heat pump, which have not been used up to now. As the reason, it is necessary to examine capability of using waste heat which is raised up in the tunnel of subway out of widely distributed low-temperature waste heat in large cities. Therefore we surveyed thermal environment of the tunnel of subway in $S\check{o}my\check{o}n$, downtown of Pusan, from November 1995 to December 1996 and developed a program to predict the thermal environment of subway on the basis of experimental data and the geometries of tunnels. This paper has proved availability of waste heat of subway when the measured results obtained in subway in the winter time and the simulated results of thermal environment prediction program are compared, as well as has reported results of estimating reliability of the simulation program. As the result, the charateristics of thermal environment in the tunnel of subway in $S\check{o}my\check{o}n$ station in the winter time are to be followed; 1) temperature in the tunnel is about $10^{\circ}C$ higher than outside air temperature, 2) temperature change in the tunnel is less than that in the platform so that we may obtain stable heat source, 3) and when the measured results obtained in subway in the winter time and the simulated results of thermal environment prodiction program is compared, both results show similar tendency. Therefore, we confirm estimating reliability of the simulation program.
The Salinas Grandes borate deposit located in Jujuy state, northern Argentina can be categorized into the playatype evaporite deposit. Major borate mineral is ulexite ($NaCaB_5O_9{\cdot}H_2O$), which boron could be originated from volcanic rocks nearby playa. The eastern part of the Jujuy state in northern Argentina belongs to the Altiplano-Puna platform which shows high altitude and semiarid climate. Lots of Mesozoic and Cenozoic volcanics that are source of boron as well as playas that are the basin for borate precipitation in the area are essential for boron evaporite deposit. Therefore, the extensive explorations for the playa-type evaporite deposit are need.
Operations and maintenance (O&M) in offshore wind farms accounts for a substantial portion of the life cycle cost due to harsh weather conditions and vessel dispatching. In this regard, it is crucial to expedite O&M technologies in South Korea, which is in the early stage of harnessing wind resources from the ocean. This contribution investigates an O&M planning and scheduling model for floating offshore wind farms with a literature review and use case study. We introduce the development of a long- and short-term maintenance planning framework as part of an integrated O&M platform. This contains a single vessel and fleets routing composition along with technicians and a maintenance job list based on numerical algorithms. Additionally, the routing search presents the basis of decision support for economic trade-offs regarding smooth operation corresponding to ever-changing wind farm situations. The maintenance planning simulator will ultimately contribute to support yearly and day-to-day power-related decisions in a cost-effective manner.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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