For regulatory approval of a new drug, the most preferred and reliable source of evidence would be randomized controlled trials (RCT). However, a great number of drugs, being developed as well as already marketed and being used, usually lack proper indications for children. It is imperative to develop properly evaluated drugs for children. And expanding the use of already approved drugs for other indications will benefit patients and the society. Nevertheless, to get an approval for expansion of indications, most often with off-label experiences, for drugs that have been approved or for the development of pediatric indications, either during or after completing the main drug development, conducting RCTs may not be the only, if not right, way to take. Extrapolation strategies and modelling & simulation for pediatric drug development are paving the road to the better approval scheme. Making the use of data sources other than RCT such as EHR and claims data in ways that improve the efficiency and validity of the results (e.g., randomized pragmatic trial and randomized registry trial) has been the topic of great interest all around the world. Regulatory authorities should adopt new methodologies for regulatory approval processes to adapt to the changes brought by increasing availability of big and real world data utilizing new tools of technological advancement.
The advent of digitalisation has transformed economies into more integrated, but increasingly complex systems. This new trend has brought dynamic changes in the manufacturing sector through advanced ICT infrastructure, smart factories, digitally-controlled logistics, and skilled ICT-labour. The impacts of the digital economy on manufacturing could be best illustrated through "Industry 4.0." With this wave of technological advancement, countries aim to establish an industrial ecosystem where every manufacturing process and function is connected and interacts through digital networks. Industry 4.0 presents opportunities for Emerging Asia, as the region has emerged as a fast-growing manufacturing hub and particularly a production base for ICT goods. However, growing production capacity, increased exports, and increases in FDI in the field of ICT goods manufacturing have so far contributed little to the development and diffusion of ICT. A huge gap exists in the ICT uptake amongst countries and between small and large firms. This paper highlights the level of Industry 4.0 readiness of Emerging Asia and key factors that determine its enhancement.
기존의 제조업 기반의 현장에서 적용되고 있는 로봇 및 이송시스템의 선형 전동기 활용에 있어서, 케이블을 통한 전력공급으로 인해 작업 환경 개선 및 기술적 고도화에 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결을 위해 적용될 수 있는 비접촉 전력전송 시스템에 대해서 FEM 기반의 물리해석 프로그램을 활용하여, 2D와 3D의 자계 해석을 바탕으로 비접촉 전력전송 시스템용 고주파 코일 형상 및 전력변환 시스템에 관한 특성을 연구하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권4호
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pp.43-54
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2021
The study evaluates India's technological advancement, which has created a range of opportunities for consumers to enter into digital payment space. Demonetization in India has forced all consumers and companies to embrace and create cashless digital payment platforms. The cashless economy scenario involves various factors for its adoption such as reach, availability and awareness. This study considers factors responsible for adopting new digital payment technologies in India's different regions across various consumers. The study includes descriptive statistics and variance analysis (ANOVA) to identify elements to achieve maximum satisfaction. The research collects data from 250 respondents living in India, experiencing digital payments and online transactions. The data is collected through a structured questionnaire and critically analyzed using statistical analysis. The data has been analyzed with no sectorial biases and tracked by creating real-time indications. The study uses various hypotheses after taking responses from a sample of respondents. Cronbach's Alpha analysis is also used to determine the validity and reliability of the data. The study illustrates the complete shift of consumer behavior from cash to a cashless economy. A certain number of factors are shown to directly influence the rate of such a shift toward digital transactions in India.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.145-152
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2021
In the Recent times, various technological enhancements in the field of artificial intelligence and big data has been noticed. This advancement coupled with the evolution of the 5G communication and Internet of Things technologies, has helped in the development in the domain of smart mine construction. The development of unmanned vehicles with enhanced and smart scheduling system for open-pit mine transportation is one such much needed application. Traditional open-pit mining systems, which often cause vehicle delays and congestion, are controlled by human authority. The number of sensors has been used to operate unmanned cars in an open-pit mine. The sensors haves been used to prove the real-time data in large quantity. Using this data, we analyses and create an improved transportation scheduling mechanism so as to optimize the paths for the vehicles. Considering the huge amount the data received and aggregated through various sensors or sources like, the GPS data of the unmanned vehicle, the equipment information, an intelligent, and multi-target, open-pit mine unmanned vehicle schedules model was developed. It is also matched with real open-pit mine product to reduce transport costs, overall unmanned vehicle wait times and fluctuation in ore quality. To resolve the issue of scheduling the transportation, we prefer to use algorithms based on artificial intelligence. To improve the convergence, distribution, and diversity of the classic, rapidly non-dominated genetic trial algorithm, to solve limited high-dimensional multi-objective problems, we propose a decomposition-based restricted genetic algorithm for dominance (DBCDP-NSGA-II).
In this study, we developed a 'shared-use mobility'-mounted local particulate matter monitoring terminal technology to measure the actual particulate matter concentration around me. As a mobile terminal device in the form of an IoT sensor platform, it is designed to be separated into a control module and a sensor module to minimize interference between sensors and to consider the optimal observation position of each sensor. As a result of the field test, it was confirmed that particulate matter was locally different depending on time and space even within the same area. In addition, it was confirmed that the concentration of particulate matter in the relevant section differed by up to 100 times compared to the surrounding area due to specific sources of particulate matter such as unpaved roads. In addition, we positively reviewed the applicability of the service in the real-time metaverse environment using this result. Through technological advancement and application of multiple shared-use mobilities, we expect to be able to provide new services for practical smart city air environment monitoring, such as localized particulate matter information, air pollution event information, and identification of causes of particulate matter.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.216-222
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2021
Advances in technology have given educators a tool to empower them to assist with developing the best possible human resources. Teachers at universities prefer to use more modern technological advances to help them educate their students. This opens up a necessity to research the capabilities of cloud-based learning services so that educational solutions can be found among the available options. Based on that, this essay looks at models and levels of deployment for the e-learning cloud architecture in the education system. A project involving educators explores whether gement Systems (LMS) can function well in a collaborative remote learning environment. The study was performed on how Blackboard was being used by a public institution and included research on cloud computing. This test examined how Blackboard Learn performs as a teaching tool and featured 60 participants. It is evident from the completed research that computers are beneficial to student education, especially in improving how schools administer lessons. Convenient tools for processing educational content are included as well as effective organizational strategies for educational processes and better ways to monitor and manage knowledge. In addition, this project's conclusions help highlight the advantages of rolling out cloud-based e-learning in higher educational institutions, which are responsible for creating the integrated educational product. The study showed that a shift to cloud computing can bring progress to educational material and substantial improvement to student academic outcomes, which is related to the increased use of better learning tools and methods.
Purpose: This research explores the development of music business distribution channels to attract potential customers based on the current and prior literature. As a result, the research will provide solutions for practitioners in the music distribution channel how they create effective channel in new industry phase which has experienced significant changes due to technological advancement and consumer behavior. Research design, data, and methodology: To obtain textual data in the literature storage, the author conducted content analysis. Even though there are numerous textual resources, selecting only high-quality text data that is only peer-reviewed journal articles and books consistently indicate a high degree of reliability and validity to keep the advantage form content analysis approach. Results: The present study figured out that there are five strategies to attract potential consumers in the music distribution channel, such as (1) 'Marketing Mix', (2) 'Streaming Platforms and Online Music Stores', (3) 'Brick and Mortar Stores and Concerts, and Events', (4) 'Platforms Exclusives and Limited-Edition Merchandise', and 'Partnerships and collaborations. Conclusions: In sum, the practitioners need to consider include building relationships with the fans, studying and understanding their target market, utilizing multiple available distribution channels, embracing new technologies, and analyzing the effectiveness of the adopted distribution channels.
Anodization is an electrochemical process that electrochemically converts a metal surface into an oxide layer, resulting in enhanced corrosion resistance, wear resistance, and improved aesthetic appearance. Local anodization, also known as selective anodization, is a modified process that enables specific regions or patterns on the metal surface to undergo anodization instead of the entire surface. Several methods have been attempted to produce oxide layers via localized anodic oxidation, such as using a mask or pre-patterned substrate. However, these methods are often intricate, time-consuming, and costly. Conversely, the direct writing or patterning approach is a more straightforward and efficient way to fabricate the oxide layers. This review paper intends to enhance our comprehension of local anodization and its potential applications in various fields, including the development of nanotechnologies. The application of anodization is promising in surface engineering, where the anodic oxide layer serves as a protective coating for metals or modifies the surface properties of materials. Furthermore, anodic oxidation can create micro- and nano-scale patterns on metal surfaces. Overall, the development of efficient and cost-effective anodic oxidation methods is essential for the advancement of various industries and technologies.
Technological advancement in human genome analysis and ICT (information & communication technologies) brought 'precision medicine' into our clinical practice. Precision medicine is a novel medical approach that provides personalized treatments tailored to each individual by precisely segmenting patient populations, based on robust data including a person's genetic information, disease information, lifestyle information, etc. Precision medicine has a potential to be applied to treating a range of tumors, in addition to non-small cell lung cancer, in which precision oncology has been actively practiced. In this article, we are reviewing precision medicine in head and neck cancer (HNC) with focus on tumor agnostic biomarkers and treatments such as NTRK, MSI-H/dMMR, TMB-H and BRAF V600E, all of which were recently approved by U.S. Food and Drug Administration (FDA).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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