Objective: To evaluate early treatment for extranodal natural killer/T cell lymphoma (ENK/TCL) in China and provide reference for clinical treatment of these patients. Methods: Computer-based retrieval was performed in PubMed, CNKI, CBM, VIP and WanFang Data to search for randomized controlled trials (RCTs) of treatment for early ENK/TCL, and a meta-analysis was conducted with RevMan 5.0 software. Results: A total of 11 RCTs, including 871 patients, were selected, of which the first radiotherapy had a higher complete response (CR) than the first chemotherapy [OR=14.16, 95%CI (8.68, 23.10), P<0.00001] and CR was not different between combined treatment group and radiotherapy group [OR=1.86, 95%CI (0.47, 3.58), P=0.61], but long-term survival rate was higher with combined treatment[OR=1.88, 95%CI (1.09, 3.19), P=0.02]. No difference in survival rate was observed between radio-chemotherapy and chemo-radiotherapy groups [OR=1.11, 95%CI (0.73, 1.69), P=0.63]. Conclusions: Radiotherapy is of great significance in the treatment of early ENK/TCL, but combined therapy could further enhance long-term survival rate of patients. This conclusion still requires further confirmation using RCTs with high quality and large sample size.
Adeiza, Adams;Moon, Bo-Young;Malek, Marin Abdul;Ismail, Noor Azizi;Harif, Mohd Amy Azhar Mohd
유통과학연구
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제15권9호
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pp.37-52
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2017
Purpose - This study explores the influence of franchisors' supports on franchisees financial performance, overall satisfaction and intention to remain. Research design, data, and methodology - Given the exploratory design of the investigation, purposive sampling technique was used to select twenty-six (26) franchisees as key informants for this study. In-depth face-to-face interviews were conducted leading to generation of rich qualitative data on the phenomenon of support services in the Nigeria franchise system. Results - Results indicate that at both the initial and growing stages, training and management service supports have marked influence on franchisees business outcomes. However, findings revealed that at the initial stage, the impact of training is greatest but this impact subsequently declines as franchisees master the nuances of the business. Management services on the other hand maintains a constant relevance through all stages of franchisees business. Conclusions - Three key conclusions were drawn from the findings of this study. First, the quality of initial and ongoing supports have consequences for the long-term health of franchisees and franchisors' businesses. Second, poor management of franchisees' expectations and perception of supports could damage franchise partnerships. Third, franchisees form their expectation of supports largely from the nature of initial supports provided by the franchisors.
In the present work, the optimization of machining parameters to achieve the desired technological parameters such as surface roughness, tool radial vibration and material removal rate have been carried out using response surface methodology (RSM). The hard turning of EN19 alloy steel with coated carbide (GC3015) cutting tools was studied. The main problem faced in manufacturer of hard and high precision components is the selection of optimum combination of cutting parameters for achieving required quality of surface finish with maximum production rate. This problem can be solved by development of mathematical model and execution of experiments by RSM. A face centred central composite design (FCCD), which comes under the RSM approach, with cutting parameters (cutting speed, feed rate and depth of cut) was used for statistical analysis. A second-order regression model were developed to correlate the cutting parameters with surface roughness, tool vibration and material removal rate. Consequently, numerical and graphical optimization were performed to obtain the most appropriate cutting parameters to produce the lowest surface roughness with minimal tool vibration and maximum material removal rate using desirability function approach. Finally, confirmation experiments were performed to verify the pertinence of the developed mathematical models.
Physical and mechanical properties of rocks are of interest in many fields, including materials science, petrophysics, geophysics and geotechnical engineering. Uniaxial compressive strength UCS is one of the key mechanical properties, while density and porosity are important physical parameters for the characterization of rocks. The economic interest of carbonate rocks is very important in chemical or biological procedures and in the field of construction. Carbonate rocks exploitation depends on their quality and their physical, chemical and geotechnical characteristics. A fast, economic and reliable technique would be an evolutionary advance in the exploration of carbonate rocks. This paper discusses the ability of ultrasonic wave velocity to evaluate some mechanical and physical parameters within carbonate rocks (collected from different regions within Tunisia). The ultrasonic technique was used to establish empirical correlations allowing the estimation of UCS values, the density and the porosity of carbonate rocks. The results illustrated the behavior of ultrasonic pulse velocity as a function of the applied stress. The main output of the work is the confirmation that ultrasonic velocity can be effectively used as a simple and economical non-destructive method for a preliminary prediction of mechanical behavior and physical properties of rocks.
Due to the rapid advancement of auto-refractor technology, most optometry shops provide refraction services. Despite their speed and convenience, the measurement values provided by auto-refractors include a significant degree of error due to psychological and physical factors. Therefore, there is a need for repetitive testing to obtain a smaller mean error value. However, even repetitive testing itself might not be sufficient to ensure accurate measurements. Therefore, research on a method of measurement that can complement auto-refractor measurements and provide confirmation of refraction results needs to be conducted. The customized optometry model described herein can satisfy the above requirements. With existing technologies, using human eye measurement devices to obtain relevant individual optical feature parameters is no longer difficult, and these parameters allow us to construct an optometry model for individual eyeballs. They also allow us to compute visual images produced from the optometry model using the CODE V macro programming language before recognizing the diffraction effects visual images with the neural network algorithm to obtain the accurate refractive diopter. This study attempts to combine the optometry model with the back-propagation neural network and achieve a double check recognition effect by complementing the auto-refractor. Results show that the accuracy achieved was above 98% and that this application could significantly enhance the service quality of refraction.
The objective of this study was to analyze labeling improvements and evaluate willingness to pay for health functional foods with a focus on the caution for intake. For this study, we conducted a survey on health functional food intake behavior, confirmation and improvements of cautions for intake. We assessed the willingness to pay for improvement of the caution for intake. Consumers anticipate improved immune function, and fatigue improvement after consumption of health functional foods. They mainly checked the function components related to efficacy and effectiveness, ingredients and their contents, ingestion amount and method, expiry date and best mode of storage, product name, and cautions associated with ingestion of health functional foods. They has been difficulties in obtaining sufficient caution information for intake from the current labeling method. Therefore, it is necessary to improve the labeling of caution for intake. The analysis indicated that about 5.14% of the respondents were willing to pay more if new labeling was introduces. However, there is still controversy over their safety, which is damaging to the consumers. Therefore, by providing consumers with accurate and detailed information on cautions for intake, it can contribute to securing safety and improving the quality of health functional foods.
A systematic isolation and characterization study for Cassia auriculata (CA) seeds resulted in identifying antidiabetic compounds 1,3,8-trihydroxyanthraquinone and quercetin, quercetin-3-O-rutinoside, gallic acid, caffeic acid, ferulic acid, and ellagic acid. The ultra-high-performance liquid chromatography based triple quadrupole mass spectrometry methodology was developed and validated for simultaneous identification and confirmation of these compounds from CA seeds. Multiple reaction monitoring (MRM) based quantification method was developed with MRM optimizer software for MS1 and MS2 mass analysis. The method was optimized on precursor ions and product ions with the ion ratio of each compound. The calibration curves of seven bioactive analytes showed excellent linearity (r2 ≥ 0.99). The quantitation results found precise (RSD, < 10 %) with good recoveries (84.58 to 101.42%). The matrix effect and extraction recoveries were found within the range (91.66 to 102.11%) for the CA seeds. This is the first MS/MS-based methodology applied to quantifying seven antidiabetic compounds in CA seeds and its extract for quality control purposes.
In the rapidly changing information age, as the need for Informatization education increases, it is necessary to further activate Informatization education for adults. First, in terms of lifelong learning, this researcher suggested learner analysis, class subject materialization, and lecture environment confirmation as three things to be considered first before the course is opened. And as a matter to be continuously considered in terms of lifelong learning, this researcher considered that the connection with the next quarter class and the continuity of learning opportunities should be considered. This study attempted to reveal the differentiated characteristics of informatization education in terms of lifelong education by presenting and analyzing three actual class cases taught by this researcher at lifelong education institutions. Its characteristics included customized education in the information age, continuous upgrades of equipment, instructor education in response to the information age, and expansion of employment opportunities. Based on the case of information education classes, this study, which analyzed the differentiated characteristics of information education at the lifelong education level, can help improve the quality of instructors and self-development of learners in the actual educational environment. For this, continuous follow-up research will also be needed.
In the field of construction, research on smart construction technology is being actively pursued as a measure to increase productivity and efficiency. The technology that links 3D scanning and BIM of smart construction technology is in the limelight as a technology for checking the state of buildings in the field of architecture. It is thought that these techniques will be of great help in solving problems when the amount of inspection targets is large, such as confirmation of the rebar arrangement intervals, and therefore a large number of human resources are required. Therefore, in this study, we would like to apply 3D scanning to rebar construction to confirm whether the rebar arrangement can be confirmed according to the design drawing. In the study, the wall rebar of the rebar placed at the actual construction site was directly scanned to extract data, and the rebar placing status was confirmed through type analysis. As a result of analyzing the reinforcing bar arrangement state based on the data obtained by 3D scanning, it was found that the technology can be utilized.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.212-220
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2024
When a typhoon or natural disaster occurs, a significant number of orchard fruits fall. This has a great impact on the income of farmers. In this paper, we introduce an AI-based method to enhance low-quality raw images. Specifically, we focus on apple images, which are being used as AI training data. In this paper, we utilize both a basic program and an artificial intelligence model to conduct a general image process that determines the number of apples in an apple tree image. Our objective is to evaluate high and low performance based on the close proximity of the result to the actual number. The artificial intelligence models utilized in this study include the Convolutional Neural Network (CNN), VGG16, and RandomForest models, as well as a model utilizing traditional image processing techniques. The study found that 49 red apple fruits out of a total of 87 were identified in the apple tree image, resulting in a 62% hit rate after the general image process. The VGG16 model identified 61, corresponding to 88%, while the RandomForest model identified 32, corresponding to 83%. The CNN model identified 54, resulting in a 95% confirmation rate. Therefore, we aim to select an artificial intelligence model with outstanding performance and use a real-time object separation method employing artificial function and image processing techniques to identify orchard fruits. This application can notably enhance the income and convenience of orchard farmers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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