In this paper, we introduce the reverse of the operator Davis-Choi-Jensen's inequality. Our results are employed to establish a new bound for the Furuta inequality. More precisely, we prove that, if $A,\;B{\in}{\mathcal{B}}({\mathcal{H}})$ are self-adjoint operators with the spectra contained in the interval [m, M] with m < M and A ≤ B, then for any $r{\geq}{\frac{1}{t}}>1,\,t{\in}(0,\,1)$$A^r{\leq}({\frac{M1_{\mathcal{H}}-A}{M-m}}m^{rt}+{\frac{A-m1_{\mathcal{H}}}{M-m}}M^{rt}){^{\frac{1}{t}}}{\leq}K(m,\;M,\;r)B^r,$ where K (m, M, r) is the generalized Kantorovich constant.
This paper concentrates on the results of experimental work on tensile strength of self-compacting concrete (SCC) caused by flexure, which is called rupture modulus. The work focused on concrete mixes having water/binder ratios of 0.35 and 0.45, which contained constant total binder contents of 500 $kg/m^3$ and 400 $kg/m^3$, respectively. The concrete mixes had four different dosages of a superplasticizer based on polycarboxylic with and without silica fume. The percentage of silica fume that replaced cement in this research was 10%. Based upon the experimental results, the existing equations for anticipating the rupture modulus of SCC according to its compressive strength were not exact enough. Therefore, it is decided to use artificial neural networks (ANN) for anticipating the rupture modulus of SCC from its compressive strength and workability. The conclusion was that the multi layer perceptron (MLP) networks could predict the tensile strength in all conditions, but radial basis (RB) networks were not exact enough in some circumstances. On the other hand, RB networks were more users friendly and they converged to the final networks quicker.
The aim of this study is to provide experimental data regarding the compressive, shear and torsional strength of self-compacting concrete (SCC) used in rectangular beams, and then comparing the results with the equations presented by the CSA A23.3-04 and ACI 318-11. In fact, the gathered information in this field is quite useful for calibrating the computer models of other researchers. The other goal of this study was to investigate the effects of silica fume and superplasticizer dosages on the mechanical properties of SCC. In this research, SCC is made based on 16 different type mixing layout. Also two normal concrete (NC) or vibrating concrete are constructed to compare the results of SCC and NC. This work concentrated on concrete mixes having water/binder ratios of 0.45 and 0.35, which contained constant total binder contents of $400kg/m^3$ and $500kg/m^3$, respectively. The percentages of silica fume that replaced cement were 0% and 10%. The superplasticizer dosages utilized in the mixtures were 0.4%, 0.8%, 1.2% and 1.6% of the weight of cement. Beam dimensions used in this test were $30{\times}30{\times}120cm^3$. The results of this research indicated that shear and torsional strength of SCC beams to be used in computer models can be calculated utilizing the equations presented in CSA A23.3-04 and ACI 318-11.
The development of a digital signal processor based prototype is described in relation to continuing efforts for realizing a fully self-contained active sensor system utilizing impedance-based structural health monitoring. The impedance method utilizes a piezoelectric material bonded to the structure under observation to act as both an actuator and sensor. By monitoring the electrical impedance of the piezoelectric material, insights into the health of the structured can be inferred. The active sensing system detailed in this paper interrogates a structure utilizing a self-sensing actuator and a low cost impedance method. Here, all the data processing, storage, and analysis is performed at the sensor location. A wireless transmitter is used to communicate the current status of the structure. With this new low cost, field deployable impedance analyzer, reliance on traditional expensive, bulky, and power consuming impedance analyzers is no longer necessary. A complete power analysis of the prototype is performed to determine the validity of power harvesting being utilized for self-containment of the hardware. Experimental validation of the prototype on a representative structure is also performed and compared to traditional methods of damage detection.
Self-spreading (SSP) is a spread spectrum technique where the spreading sequence is generated from data bits. Although SSP allows communications with low probability of interception by unintended receivers, despreading by the intended receiver is prone to error propagation. In this paper, we propose both a new transmitter and a new receiver based on SSP with the aim to a) reduce error propagation and b) increase the concealment of the transmission. We first describe a new technique for the generation of SSP spreading sequence, which generalizes SSPs of existing literature. We include also coding at the transmitter, in order to further reduce the effects of error propagation at the receiver. For the receiver, we propose a turbo architecture based on the exchange of information between a soft despreader and a soft-input soft-output decoder. We design the despreader in order to fully exploit the information provided by the decoder. Lastly, we propose a chip decoder that extracts the information on data bits contained in the spreading sequence from the received signal. The performance of the proposed scheme is evaluated and compared with existing spread-spectrum systems.
Business entities with which most service components interact are kind of cross-cutting concerns in a multi-layered distributed application architecture. When business entities are modified, service components related to them should also be modified, even though they implement common functions of the application framework. This paper proposes what we call DTT (Data Type-Tolerant) component model to process the variability of business entities, or externalized data, which feature modern application architectures. The DTT component model expresses the data variability of product lines at the implementation level by means of SCDTs (Self-Contained Data Types) and variation point interfaces. The model improves the efficiency of application engineering through data type converters which support type conversion between SCDTs and business entities of particular applications. The value of this model lies in that data and functions are coupled locally in each component again by allowing service components to deal with SCDTs only instead of externalized business eutities.
Background: Meta-analyses have shown firefighters to be at an increased risk of several cancer types. Occupational carcinogen exposure may explain these increased risks. This study aims to describe Norwegian fire departments' work conditions from 1950 until today, focusing on factors relevant for potential occupational carcinogen exposure. Methods: With the help of a reference group, we developed a questionnaire on topics related to occupational exposure to carcinogens for the period 1950-2018. Selected Norwegian fire departments provided department-specific responses. Results: Sixteen departments, providing fire services for 48% of the Norwegian population as of 2019 and mainly consisting of professional firefighters, responded to our questionnaire. The introduction of synthetic firefighting foams, more regular live fire training, the introduction of chemical diving, and a higher number of diesel-driven fire service vehicles were identified as changes thought to increase exposure to occupational carcinogens. Changes thought to decrease exposure included the switch from negative to positive pressure self-contained breathing apparatuses, the use of self-contained breathing apparatuses during all phases of firefighting, the use of ventilating fans during firefighting, increased attention to flammable materials used during live fire training, increased attention to handling and cleaning of turnout gear and other equipment, and installment of exhaust removal systems in apparatus bays. Conclusion: Norwegian fire departments' work conditions have seen several changes since 1950, and this could influence firefighters' occupational carcinogen exposure. A peak of carcinogen exposure may have occurred in the 1970s and 1980s before recent changes have reduced exposure.
This study was attempted to evaluate how the self efficacy promotion and exercise training program effect on the postoperative general conditions of transplant recipients after kidney transplantations. The subjects were selected randomly among the patients who underwent renal trans- plantations at three major transplantation hospitals in Seoul, Korea. This study was carried out between November 1999 and March 2000. The observed subjects in this study consisted of 56 patients. The exercise training group(n=16) received the self efficacy promotion and exercise training program for 12 weeks which contained general knowledge for compliance instruction, exercise training and self efficacy promotion education. The self efficacy group(n=18) received general knowledge for compliance instruction and self efficacy promotion education but no exercise training was given. The control group(n=22) were not offered any education. The knowledge for compliance, self efficacy, physical conditions(weight, muscle strength, muscle endurance, flexibility), lab studies (hemoglobin, creatinine, cholesterol), activities of daily living and quality of life were evaluated 3 times, before the experiment, at 8 weeks and at 12 weeks. The data were analyzed with mean, standard deviation, Chi-square test, ANOVA and Scheff test. The results were as follows: 1. The knowledge and self efficacy score of the exercise training group and self efficacy group were significantly increased than those of the control group(p=.0001). 2. The weight of the exercise training group was significantly decreased compared to those of the self efficacy group and the control group(p=.0001). Muscle strength (grip strength, back lift strength), and flexibility of all 3 groups were significantly changed(p=.0001). However, muscle endurance in all 3 groups showed no significant differences. 3. The hemoglobin level of the exercise training group and the self efficacy group were significantly increased compared to that of the control group(p=.0001) and the cholesterol levels of the exercise training group and the self efficacy group were significantly decreased compared to that of the control group(p=,0001). However, the creatinine levels in all 3 groups showed no significant differences. 4. The activities of daily living scores of the exercise training group was significantly increased than that of the control group (p=.0003), and the quality of life scores of the exercise training group and the self efficacy group were significantly better than that of the control group(p=.0001). It would be expected that this self efficacy promotion and exercise training program could be applied widely as an effective nursing intervention for kidney transplant recipients.
This study explored keywords and key topics by collecting posts related to 'self-Iinjury' and 'suicide' through Twitter. The study subjects were selected as posts containing related hashtags related to self-injury and suicide from October 29, 2019 to November 30, 2020. Text mining based on collected posts resulted in a total of 11 key topics: -6 related to 'self-Iinjury' and 5 related to 'suicide'. The main message in the topic is as follows. First, looking at the main messages contained in the topic, they honestly expressed self-harm and suicide experiences that are difficult to express offline online, and used SNS as a channelpath for requesting help requests. Second, there were common and discriminatory characteristics in posts related to 'self-Iinjury' and 'suicide'. Although topics related to 'self-Iinjury' mainly revealed emotional control and interpersonal functions of self-harm, messages related to 'suicide' showed more clearly messages about suicide prevention addressing and social problems. These results are meaningful in that they can understand the opinions of people who have experienced self-harm and suicide accidents and the public voice on self-harm and suicide-related issues could be better understood, and that this study seeks for effective self-harm and suicide prevention and intervention measures for self-harm and suicide issues.
In general, the extraction and recognition of identifier is very hard work, because the scale or location of identifier is not fixed-form. And, because the provided image is contained by camera, it has some noises. In this paper, we propose methods for automatic detecting edge using canny edge mask. After detecting edges, we extract regions of identifier by detected edge information's. In regions of identifier, we extract each identifier using contour tracking algorithm. The self-generation supervised learning algorithm is proposed for recognizing them, which has the algorithm of combining the enhanced ART1 and the supervised teaming method. The proposed method has applied to the container images. The extraction rate of identifier obtained by using contour tracking algorithm showed better results than that from the histogram method. Furthermore, the recognition rate of the self-generation supervised teaming method based on enhanced ART1 was improved much more than that of the self-generation supervised learning method based conventional ART1.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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