Y. Wenjing;T. Yuhan;Y. Zhiang;T. Shanhui;L. Shijun;M. Sharaf
Advances in nano research
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v.15
no.5
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pp.451-466
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2023
Gastrointestinal cancer (GC) is a prevalent malignant tumor of the digestive system that poses a severe health risk to humans. Due to the specific organ structure of the gastrointestinal system, both endoscopic and MRI diagnoses of GIC have limited sensitivity. The primary factors influencing curative efficacy in GIC patients are drug inefficacy and high recurrence rates in surgical and pharmacological therapy. Due to its unique optical features, good biocompatibility, surface effects, and small size effects, nanotechnology is a developing and advanced area of study for the detection and treatment of cancer. Because of its deep location and complex surgery, diagnosing and treating gastrointestinal cancer is very difficult. The early diagnosis and urgent treatment of gastrointestinal illness are enabled by nanotechnology. As diagnostic and therapeutic tools, nanoparticles directly target tumor cells, allowing their detection and removal. XGBoost was used as a classification method known for achieving numerous winning solutions in data analysis competitions, to capture nonlinear relations among many input variables and outcomes using the boosting approach to machine learning. The research sample included 300 GC patients, comprising 190 males (72.2% of the sample) and 110 women (27.8%). Using convolutional neural networks (CNN) and artificial neural networks (ANN)-EXtreme Gradient Boosting (XGBoost), the patients mean± SD age was 50.42 ± 13.06. High-risk behaviors (P = 0.070), age at diagnosis (P = 0.037), distant metastasis (P = 0.004), and tumor stage (P = 0.015) were shown to have a statistically significant link with GC patient survival. AUC was 0.92, sensitivity was 81.5%, specificity was 90.5%, and accuracy was 84.7 when analyzing stomach picture.
A fiber spool with ultra-low vibration sensitivity has been demonstrated for the ultra-narrow-linewidth fiber-stabilized laser by the multi-object orthogonal experimental design method, which can achieve the optimization object and analysis of influence levels without extensive computation. According to a test of 4 levels and 4 factors, an L16 (44) orthogonal table is established to design orthogonal experiments. The vibration sensitivities along the axial and radial directions and the normalized sums of the vibration sensitivities are determined as single objects and comprehensive objects, respectively. We adopt the range analysis of object values to obtain the influence levels of the four design parameters on the single objects and the comprehensive object. The optimal parameter combinations are determined by both methods of comprehensive balance and evaluation. Based on the corresponding fractional frequency stability of ultra-narrow-linewidth fiber-stabilized lasers, we obtain the final optimal parameter combination A3B1C2D1, which can achieve the fiber spool with vibration sensitivities of 10-12/g magnitude. This work is the first time to use an orthogonal experimental design method to optimize the vibration sensitivities of fiber spools, providing an approach to design the fiber spool with ultra-low vibration sensitivity.
Md Sazzadul Kabir;Md Ashrafuzzaman Gulandaz;Mohammod Ali;Md Nasim Reza;Md Shaha Nur Kabir;Sun-Ok Chung;Kwangmin Han
Korean Journal of Agricultural Science
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v.51
no.1
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pp.63-77
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2024
Yield monitoring systems have become integral to precision agriculture, providing insights into the spatial variability of crop yield and playing an important role in modern harvesting technology. This paper aims to review current research trends in yield monitoring systems, specifically designed for non-grain crops, including cabbages, radishes, potatoes, and tomatoes. A systematic literature survey was conducted to evaluate the performance of various monitoring methods for non-grain crop yields. This study also assesses both mass- and volume-based yield monitoring systems to provide precise evaluations of agricultural productivity. Integrating load cell technology enables precise mass flow rate measurements and cumulative weighing, offering an accurate representation of crop yields, and the incorporation of image-based analysis enhances the overall system accuracy by facilitating volumetric flow rate calculations and refined volume estimations. Mass flow methods, including weighing, force impact, and radiometric approaches, have demonstrated impressive results, with some measurement error levels below 5%. Volume flow methods, including paddle wheel and optical methodologies, yielded error levels below 3%. Signal processing and correction measures also play a crucial role in achieving accurate yield estimations. Moreover, the selection of sensing approach, sensor layout, and mounting significantly influence the performance of monitoring systems for specific crops.
This study aimed to isolate and identify L-(+)-lactic acid-producing bacteria from tree barks collected in Thailand and evaluate the potential strain as probiotics. Twelve strains were isolated and characterized phenotypically and genotypically. The strains exhibited a rod-shaped morphology, high-temperature tolerance, and the ability to ferment different sugars into lactic acid. Based on 16S rRNA gene analysis, all strains were identified as belonging to Weizmannia coagulans. Among the isolated strains, BKMTCR2-2 demonstrated exceptional lactic acid production, with 96.41% optical purity, 2.33 g/l of lactic acid production, 1.44 g/g of lactic acid yield (per gram of glucose consumption), and 0.0049 g/l/h of lactic acid productivity. This strain also displayed a wide range of pH tolerance, suggesting suitability for the human gastrointestinal tract and potential probiotic applications. The whole-genome sequence of BKMTCR2-2 was assembled using a hybridization approach that combined long and short reads. The genomic analysis confirmed its identification as W. coagulans and safety assessments revealed its non-pathogenic attribute compared to type strains and commercial probiotic strains. Furthermore, this strain exhibited resilience to acidic and bile conditions, along with the presence of potential probiotic-related genes and metabolic capabilities. These findings suggest that BKMTCR2-2 holds promise as a safe and effective probiotic strain with significant lactic acid production capabilities.
Yoon, Jeong Ho;Avudainayagam, Kodikullam;Avudainayagam, Chitralekha;Swarbrick, Helen A.
Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
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v.17
no.2
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pp.223-232
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2012
Purpose: Validating a new research method to determine posterior corneal curvature and asphericity(Q) in vivo, based on measurements of anterior corneal topography and corneal thickness. Methods: Anterior corneal topographic data, derived from the Medmont E300 corneal topographer, and total corneal thickness data measured along the horizontal corneal meridian using the Holden-Payor optical pachometer, were used to calculate the anterior and posterior corneal apical radii of curvature and Q. To calculate accurate total corneal thickness the local radius of anterior corneal curvature, and an exact solution for the relationship between real and apparent thickness were taken into consideration. This method differs from previous approach. An elliptical curve for anterior and posterior cornea were calculated by using best fit algorism of the anterior corneal topographic data and derived coordinates of the posterior cornea respectively. For validation of the calculations of the posterior corneal topography, ten polymethyl methacrylate (PMMA) lenses and right eyes of five adult subjects were examined. Results: The mean absolute accuracy (${\pm}$standard deviation(SD)) of calculated posterior apical radius and Q of ten PMMA lenses was $0.053{\pm}0.044mm$ (95% confidence interval (CI) -0.033 to 0.139), and $0.10{\pm}0.10$ (95% CI -0.10 to 0.31) respectively. The mean absolute repeatability coefficient (${\pm}SD$) of the calculated posterior apical radius and Q of five human eyes was $0.07{\pm}0.06mm$ (95% CI -0.05 to 0.19) and $0.09{\pm}0.07$ (95% CI -0.05 to 0.23), respectively. Conclusions: The result shows that acceptable accuracy in calculations of posterior apical radius and Q was achieved. This new method shows promise for application to the living human cornea.
The normalized difference vegetation index (NDVI) derived from satellite images is a crucial tool to monitor forests and agriculture for broad areas because the periodic acquisition of the data is ensured. However, optical sensor-based vegetation indices(VI) are not accessible in some areas covered by clouds. This paper presented a synthetic aperture radar (SAR) based approach to retrieval of the optical sensor-based NDVI using machine learning. SAR system can observe the land surface day and night in all weather conditions. Radar vegetation indices (RVI) from the Sentinel-1 vertical-vertical (VV) and vertical-horizontal (VH) polarizations, surface elevation, and air temperature are used as the input features for an automated machine learning (AutoML) model to conduct the gap-filling of the Sentinel-2 NDVI. The mean bias error (MAE) was 7.214E-05, and the correlation coefficient (CC) was 0.878, demonstrating the feasibility of the proposed method. This approach can be applied to gap-free nationwide NDVI construction using Sentinel-1 and Sentinel-2 images for environmental monitoring and resource management.
With the development of deep learning technologies, Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition (AI-OCR) has evolved to read multiple languages from various forms of images accurately. For the financial industry, where a large number of diverse documents are processed through manpower, the potential for using AI-OCR is great. In this study, we present a configuration and a design of an AI-OCR modality for use in the financial industry and discuss the platform construction with application cases. Since the use of financial domain data is prohibited under the Personal Information Protection Act, we developed a deep learning-based data generation approach and used it to train the AI-OCR models. The AI-OCR models are trained for image preprocessing, text recognition, and language processing and are configured as a microservice architected platform to process a broad variety of documents. We have demonstrated the AI-OCR platform by applying it to financial domain tasks of document sorting, document verification, and typing assistance The demonstrations confirm the increasing work efficiency and conveniences.
The motion data glove is a representative human-computer interaction tool that inputs human hand gestures to computers by measuring their motions. The motion data glove is essential equipment used for new computer technologiesincluding home automation, virtual reality, biometrics, motion capture. For its popular usage, this paper attempts to develop an inexpensive visual.type motion data glove that can be used without any special equipment. The proposed approach has the special feature; it can be developed as a low-cost one becauseof not using high-cost motion-sensing fibers that were used in the conventional approaches. That makes its easy production and popular use possible. This approach adopts a visual method that is obtained by improving conventional optic motion capture technology, instead of mechanical method using motion-sensing fibers. Compared to conventional visual methods, the proposed method has the following advantages and originalities Firstly, conventional visual methods use many cameras and equipments to reconstruct 3D pose with eliminating occlusions But the proposed method adopts a mono vision approachthat makes simple and low cost equipments possible. Secondly, conventional mono vision methods have difficulty in reconstructing 3D pose of occluded parts in images because they have weak points about occlusions. But the proposed approach can reconstruct occluded parts in images by using originally designed thin-bar-shaped optic indicators. Thirdly, many cases of conventional methods use nonlinear numerical computation image analysis algorithm, so they have inconvenience about their initialization and computation times. But the proposed method improves these inconveniences by using a closed-form image analysis algorithm that is obtained from original formulation. Fourthly, many cases of conventional closed-form algorithms use approximations in their formulations processes, so they have disadvantages of low accuracy and confined applications due to singularities. But the proposed method improves these disadvantages by original formulation techniques where a closed-form algorithm is derived by using exponential-form twist coordinates, instead of using approximations or local parameterizations such as Euler angels.
The 'hands-on' craftsmanship of the 20th century has came and gone. Today, we are dealing with whole new, 'cerebral approach,' to concept and design with this new approach, design and function are very much dependant upon planning, sales, promotion, and the formative technique of the design industry. The innovative process of design constantly change as it reflects the needs and wants of society. It is and industry that constantly change as it reflects the needs and wants of society. It is and industry that constantly remakes and reshapes itself to suit current trend and outlook. The current idea being that consumers are looking for quality over quantity. Due to the 20th centuries dominant philosophy of functionalism, production intended to standardize the individual's purchasing choice. Aesthetic, or philosophic qualities played a second fiddle to the functional bias of a product, With production, Marketing, and research and development are integrated into the management process. This translates as good which include efficiency, quality, durability, and credibility an trademark and style. There is a definite 'post-modernist' movement and style in 21st century. Every possibility is available as the old boundaries of the 20th century are laid aside. There is a new, transformative quality to the current paradigm of design. The old "should" and "should not" of design no longerapplies. The integrated rative of design solves the usual disparity between aesthetic qualities and production. Design and profirability need not be stranger to one another. It can differentiate the image perceived of both enterprises and consumers by making use of integrated goods services. With an integrated system. both producers and designers win. While design gets full access to design in turn. All consumers make decisions based upon the evaluation of quality, service, and image ; even though it may not be a conscious decision to do so. Consumers are fully integrated human beings ; therefore producers who apply the new, integrated paradigmatic approach to concept, design, and production will reap the harvest of making a true relationship with individual buyer.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.9
no.1
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pp.31-38
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2008
Ad-Hoc network is a network architecture which has no backbone network and is deployed temporarily and rapidly in emergency or war without fixed mobile infrastructures. All communications between network entities are carried in ad-hoc networks over the wireless medium. Due to the radio communications being extremely vulnerable to propagation impairments, connectivity between network nodes is not guaranteed. Therefore, many new algorithms have been studied recently. This study proposes the secondary header approach to the cluster based routing protocol (CBRP). The primary header becomes abnormal status so that the primary header can not participate in the communications between network entities, the secondary header immediately replaces the primary header without selecting process of the new primary header. This improves the routing interruption problem that occurs when a header is moving out from a cluster or in the abnormal status. The performances of proposed algorithm ACBRP(Advanced Cluster Based Routing Protocol) are compared with CBRP. The cost of the primary header reelection of ACBRP is simulated. And results are presented in order to show the effectiveness of the algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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