Prediction of the time-related traits of pebble flow inside pebble-bed HTGRs is of great significance for reactor operation and design. In this work, an image-driven approach with the aid of a convolutional neural network (CNN) is proposed to predict the remaining time of initially loaded pebbles and the time interval of paired flow images of the pebble bed. Two types of strategies are put forward: one is adding FC layers to the classic classification CNN models and using regression training, and the other is CNN-based deep expectation (DEX) by regarding the time prediction as a deep classification task followed by softmax expected value refinements. The current dataset is obtained from the discrete element method (DEM) simulations. Results show that the CNN-aided models generally make satisfactory predictions on the remaining time with the determination coefficient larger than 0.99. Among these models, the VGG19+DEX performs the best and its CumScore (proportion of test set with prediction error within 0.5s) can reach 0.939. Besides, the remaining time of additional test sets and new cases can also be well predicted, indicating good generalization ability of the model. In the task of predicting the time interval of image pairs, the VGG19+DEX model has also generated satisfactory results. Particularly, the trained model, with promising generalization ability, has demonstrated great potential in accurately and instantaneously predicting the traits of interest, without the need for additional computational intensive DEM simulations. Nevertheless, the issues of data diversity and model optimization need to be improved to achieve the full potential of the CNN-aided prediction tool.
The skin movement artifacts are referred to as the relative motion of skin with respect to the motion of underlying bones. This is of great importance in joint biomechanics or internal kinematics of human body. This paper describes a novel experiment that measures the skin movement of a hand based on MR(magnetic resonance) images in conjunction with surface modeling techniques. The proposed approach consists of 3 phases: (1) MR scanning of a hand with surface makers, (2) 3D reconstruction from the MR images, and (3) registration of the 3D models. The MR images of the hand are captured by 3 different postures. And the surface makers which are attached to the skin are employed to trace the skin motion. After reconstruction of 3D models from the scanned MR images, the global registration is applied to the 3D models based on the particular bone shape of different postures. The results of registration are then used to trace the skin movement by measuring the positions of the surface markers.
PURPOSE. To evaluate the accuracy of a model made using the computer-aided design/computer-aided manufacture (CAD/CAM) milling method and 3D printing method and to confirm its applicability as a work model for dental prosthesis production. MATERIALS AND METHODS. First, a natural tooth model (ANA-4, Frasaco, Germany) was scanned using an oral scanner. The obtained scan data were then used as a CAD reference model (CRM), to produce a total of 10 models each, either using the milling method or the 3D printing method. The 20 models were then scanned using a desktop scanner and the CAD test model was formed. The accuracy of the two groups was compared using dedicated software to calculate the root mean square (RMS) value after superimposing CRM and CAD test model (CTM). RESULTS. The RMS value ($152{\pm}52{\mu}m$) of the model manufactured by the milling method was significantly higher than the RMS value ($52{\pm}9{\mu}m$) of the model produced by the 3D printing method. CONCLUSION. The accuracy of the 3D printing method is superior to that of the milling method, but at present, both methods are limited in their application as a work model for prosthesis manufacture.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4275-4291
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2021
With the unprecedented growth of textual information on the Internet, an efficient automatic summarization system has become an urgent need. Recently, the neural network models based on the encoder-decoder with an attention mechanism have demonstrated powerful capabilities in the sentence summarization task. However, for paragraphs or longer document summarization, these models fail to mine the core information in the input text, which leads to information loss and repetitions. In this paper, we propose an abstractive document summarization method by applying guidance signals of key sentences to the encoder based on the hierarchical encoder-decoder architecture, denoted as KI-HABS. Specifically, we first train an extractor to extract key sentences in the input document by the hierarchical bidirectional GRU. Then, we encode the key sentences to the key information representation in the sentence level. Finally, we adopt key information representation guided selective encoding strategies to filter source information, which establishes a connection between the key sentences and the document. We use the CNN/Daily Mail and Gigaword datasets to evaluate our model. The experimental results demonstrate that our method generates more informative and concise summaries, achieving better performance than the competitive models.
In the energy-guzzling industries such as steel making and cement, power plants utilizing waste heat have been attracting attention to increase energy efficiency. However, the existing economic analysis system doesn't consider the special working fluids and the cost models of the main equipment used in the waste heat recovery power plant. So it is difficult to estimate the plant economics accurately. Therefore, It is required to develop a economic analysis module that can more accurately evaluate for the power plant. In this study, the systems engineering approach was used to design and develop the module that systematically reflects the characteristics of the power plant and various requirements. Specifically, first, the special working fluids and main equipment applied to the power plant were investigated. Next, the cost models for each equipment were developed. Finally, the economic analysis module based on this was developed.
We introduce an advanced one-to-one galaxy correspondence method that populates dark matter halos with galaxies by tracing merging histories of most bound member particles (MBPs) identified in simulated virialized halos. To estimate the survival time of a satellite galaxy, we adopt several models of tidal-destruction time derived from an analytic calculation, isolated galaxy simulations, and cosmological simulations. We build mock galaxy samples for each model by using a merging tree information of MBPs from our new Horizon Run 4 N-body simulation from z = 12 to 0. For models of galaxy survival time derived from cosmological and isolated galaxy simulations, about 40% of satellites galaxies merged into a certain halo are survived until z = 0. We compare mock galaxy samples from our MBP-galaxy correspondence scheme and the subhalo-galaxy scheme with SDSS volume-limited galaxy samples around z = 0 with $M_r-5{\log}h$ < -21 and -20. Compared to the subhalo-galaxy correspondence method, our method predicts more satellite galaxies close to their host halo center and larger pairwise peculiar velocity of galaxies. As a result, our method reproduces the observed galaxy group mass function, the number of member galaxies, and the two-point correlation functions while the subhalo-galaxy correspondence method underestimates them.
Modular multilevel converter (MMC)-based high-voltage direct current (HVDC) presents attractive technical advantages and contributes to enhanced system operation and reduced oscillation damping in dynamic MMC-HVDC systems. We propose an advanced small-signal multi-terminal MMC-HVDC based on dynamic phasors and state space for power system stability analysis to enhance computational accuracy and reduce simulation time. In accordance with active and passive network control strategies for multi-terminal MMC-HVDC, the matchable small-signal stability models containing high harmonics and dynamics of internal variables are conducted, and a related theoretical derivation is carried out. The proposed advanced small-signal model is then compared with electromagnetic-transient and traditional small-signal state-space models by adopting a typical multi-terminal MMC-HVDC network with offshore wind generation. Simulation indicates that the advanced small-signal model can successfully follow the electromechanical transient response with small errors and can predict the damped oscillations. The validity and applicability of the proposed model are effectively confirmed.
The objective of the present work is to investigate the effect of cutting parameters (Vc, fz and ap) on tool life and the level of vibrations velocity in the machined part during face milling operation of hardened AISI 52100 steel. Dry-face milling has been achieved in the annealed (28 HRc) and quenched (55 HRc) conditions using multi-layer coating micro-grain carbide inserts. Statistical analysis based on the Response surface methodology (RSM) and ANOVA analysis have been conducted through a plan of experiments methodology using a reduced Taguchi table (L9) in order to obtain engineering models for tool life and vibration velocity in the workpiece for both heat treatment conditions. The results show that the cutting speed has a dominant influence on tool life for both soft and hard part. Cutting speed and feed per tooth is the most significant parameters for vibration levels. Comparing the experimental values with those predicted by the developed engineering models of tool life and levels of vibrations velocity, a good correlation has been obtained (between 97% and 99%) in annealed and hard conditions.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제3권2호
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pp.77-86
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2015
In this paper there is an overview of some standards and security models which are implemented in such an IP-based and heterogeneous networks and we also present some security models in an open environment and finally we obtain that as a result of the nature of 4G networks there are still more security holes and open issues for expert to notice. Our survey shows that a number of new security threats to cause unexpected service interruption and disclosure of information will be possible in 4G due mainly to the fact that 4G is an IP-based, heterogeneous network. Other than that, it tells about the security issues and vulnerabilities present in the above 4G standards are discussed. Finally, we point to potential areas for future vulnerabilities and evaluate areas in 4G security which warrant attention and future work by the research and advanced technology industry.
Traditional Internet pricing schemes are coming under continual pressure to adapt to, and encourage, a changing mix of Internet applications and consumer usage patterns. Much research effort over the last decade has been focused on developing more efficient and attractive charging schemes. However, none of the proposed models has been widely deployed. This raises questions regarding the inhibiting factors and missing pieces that make pricing the Internet such a challenge. In this paper, we discuss the problems with current Internet pricing schemes, review the history of Internet pricing research over the last ten years, and summarize the key features and motivations of the most significant models. We develop a novel visual approach to comparing and evaluating such schemes using a three-dimensional (3D) metric encompassing technical efficiency, economic efficiency, and social impact. We address and discuss the important factors that have inhibited the deployment of the reviewed models and suggest productive areas of focus for future Internet pricing research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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