Nowadays, Cars are continuing to grow at an alarming rate but they also cause many problems such as traffic accident, pollutions and so on. One of the most effective methods that prevent traffic accidents is the use of traffic monitoring systems, which are already widely used in many countries. The monitoring system is beginning to be used in domestic recently. An intelligent monitoring system generates photo images of cars as well as identifies cars by recognizing their plates. That is, the system automatically recognizes characters of vehicle plates. An automatic vehicle plate recognition consists of two main module: a vehicle plate locating module and a vehicle plate number identification module. We study for a vehicle plate number identification module in this paper. We use image preprocessing, feature extraction, multi-layer neural networks for recognizing characters of vehicle plates and we present a feature-comparison method for improving the performance of vehicle plate number identification module. In the experiment on identifying vehicle plate number, 300 images taken from various scenes were used. Of which, 8 images have been failed to identify vehicle plate number and the overall rate of success for our vehicle plate recognition algorithm is 98%.
The prevalence of allergic disorders has dramatically increased over the past decade, particularly in developed countries. Apart from gastrointestinal disorders, neoplasia, genital and dermatological diseases etc., dysregulation of gut microbiota (dysbiosis) has also been found to be associated with increased risk of allergies. Probiotics are increasingly being employed to correct dysbiosis and, in turn, to modulate allergic diseases. However, several factors like strain variations and effector metabolites or component of them in a bacterial species can affect the efficacy of those as probiotics. On the other hand, host variations like geographical locations, food habits etc. could also affect the expected results from probiotic usage. Thus, there is a glaring deficiency in our approach to establish probiotics as an irrefutable treatment avenue for suitable disorders. In this review, we explicate on the reported probiotics and their effects on certain allergic diseases like atopic dermatitis, food allergy and asthma to establish their utility. We propose possible measures like elucidation of effector molecules and functional mechanisms of probiotics towards establishing probiotics for therapeutic use. Certain probiotics studies have led to very alarming outcomes which could have been precluded, had effective guidelines been in place. Thus, we also propose ways to secure the safety of probiotics. Overall, our efforts tend to propose necessary discovery and quality assurance guidelines for developing probiotics as potential immunomodulatory 'Pharmabiotics.'
Kim, Jeong-Tae;Park, Jae-Hyung;Hong, Dong-Soo;Cho, Hyun-Man;Na, Won-Bae;Yi, Jin-Hak
Smart Structures and Systems
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제5권1호
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pp.81-94
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2009
A vibration-impedance-based monitoring method is proposed to predict the loss of prestress forces in prestressed concrete (PSC) girder bridges. Firstly, a global damage alarming algorithm using the change in frequency responses is formulated to detect the occurrence of damage in PSC girders. Secondly, a local damage detection algorithm using the change in electro-mechanical impedance features is selected to identify the prestress-loss in tendon and anchoring members. Thirdly, a prestress-loss prediction algorithm using the change in natural frequencies is selected to estimate the extent of prestress-loss in PSC girders. Finally, the feasibility of the proposed method is experimentally evaluated on a scaled PSC girder model for which acceleration responses and electro-mechanical impedances were measured for several damage scenarios of prestress-loss.
The façade is an important, complex, and costly part of a building, performing multiple objectives of value to the occupants, like protecting from wind, rain, sunlight, heat, cold, and sound. But the frequency of façade fires in large buildings is alarming, and has multiplied by seven times worldwide over the last three decades, to a current rate of 4.8 fires per year. High-performing polymer based materials allow for a significant improvement across several objectives of a facade (e.g., thermal insulation, weight, and construction time) thereby increasing the quality of a building. However, all polymers are flammable to some degree. If this safety problem is to be tackled effectively, then it is essential to understand how different materials, and the façade as a whole, perform in the event of a fire. This paper discusses the drivers for flammability in facades, the interaction of facade materials, and current gaps in knowledge. In doing so, it aims to provide an introduction to the field of façade fires, and to show that because of the drive for thermal efficiency and sustainability, façade systems have become more complex over time, and they have also become more flammable. We discuss the importance of quantifying the flammability of different façade systems, but highlight that it is currently impossible to do so, which hinders research progress. We finish by putting forward an integral framework of design that uses multi-objective optimization to ensure that flammability is minimized while considering other objectives, such as maximizing thermal performance or minimizing weight.
Imran, Muhammad;Sheikh, Umer Ayyaz Aslam;Nasir, Muhammad;Ghaffar, Muhammad Abdul;Tamkeen, Ansa;Iqbal, Muhammad Aamir
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제38권1호
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pp.1-5
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2019
Bee's population is declining and disappearing at alarming rate. There are many factors responsible for declining the population of bees including diseases, natural enemies, environmental conditions and pesticides. Insecticides play its role dramatically for their population decline and neonicotinoid insecticides are critically important due to their wide application for pest control. Keeping in view of above problem, effect of neonicotinoid insecticides on olfactory learning behavior in Apis mellifera was observed using Proboscis Extension Reflex (PER) method. In this method, bees were harnessed in centrifuges tubes and feed on insecticides mixed sugar solution after three hours hunger. Bees were checked by feeding on non-treated sugar solution to observe PER response. Minimum proboscis extension was observed for acetamiprid and imidacloprid with 26% and 20% respectively at their recommend field doses while it was maximum for dinotefuran and thiamethoxam with 73% and 60% respectively. Only 40% bees showed response when exposed at 1/10 concentration of field dose for imidacloprid and the least at 1/100 of field dose. At control (Sugar solution) about 90% bees showed PER response. Among these neonicotinoid insecticides tested, imidacloprid and acetamiprid were the most damaging which impaired the olfactory learning performance in Apis mellifera.
Yaragal, Subhash C.;Kumar, B. Chethan;Mate, Krishna
Computers and Concrete
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제23권6호
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pp.421-431
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2019
The alarming rate of depletion of natural stone based coarse aggregates is a cause of great concern. The coarse aggregates occupy nearly 60-70% by volume of concrete being produced. Research efforts are on to look for alternatives to stone based coarse aggregates from sustainability point of view. Response surface methodology (RSM) is adopted to study and address the effect of ferrochrome slag (FCS) replacement to coarse aggregate replacement in the ordinary Portland cement (OPC) based concretes. RSM involves three different factors (ground granulated blast furnace slag (GGBS) as binder, flyash (FA) as binder, and FCS as coarse aggregate), with three different levels (GGBS (0, 15, and 30%), FA (0, 15, and 30%) and FCS (0, 50, and 100%)). Experiments were carried out to measure the responses like, workability, density, and compressive strength of FCS based concretes. In order to optimize FCS replacement in the OPC based concretes, three different traditional optimization techniques were used (grey relational analysis (GRA), technique for order of preference by similarity (TOPSIS), and desirability function approach (DFA)). Traditional optimization techniques were accompanied with principal component analysis (PCA) to calculate the weightage of responses measured to arrive at the final ranking of replacement levels of GGBS, FA, and FCS in OPC based concretes. Hybrid combination of PCA-TOPSIS technique is found to be significant when compared to other techniques used. 30% GGBS and 50% FCS replacement in OPC based concrete was arrived at, to be optimal.
Purpose: The purpose of this study was to gain insights into empathy, cyberbullying, and cybervictimization among Filipino adolescents. Methods: The participants were 168 junior high school students in the 7th to 10th grades at a public high school in Cavite Province, Philippines. Data were collected on demographic characteristics, the Basic Empathy Scale, and Revised Cyber Bullying Inventory-II scores. The data were analyzed in SPSS using descriptive statistics (frequency and mean), the independent t-test, bivariate correlation, and one-way analysis of variance. Results: The degree of empathy did not show a statistically significant relationship with cyberbullying (r=-.07, p=.359) but did show a significant relationship with cybervictimization (r=.18, p=.025). Furthermore, cyberbullying had a statistically significant association with cybervictimization (r=.60, p<.001). Conclusion: Although empathy does not necessarily affect cyberbullying, higher levels of empathy were found among cyberbullying victims. However, an alarming result of this study is the possibility that victims may become cyberbullies. Therefore, we should highlight empathy as part of efforts to prevent cyberbullying and to solve various cyber-related problems. Since cyberbullying and cybervictimization are closely related, it is important to focus on this relationship and to make multilateral efforts to ensure that cyberbullying does not lead to other negative issues.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권4호
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pp.809-817
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2021
The worldwide spread of the COVID-19 pandemic has had a severe impact on the global economy. The COVID-19 pandemic has spread with alarming speed and. The economic damage is already evident and represents the largest economic shock the world has experienced in decades. This study analyzes the factors that influence behavior and its impact on start-up performance, through technology capabilities, technology development, organizational structure characteristics, and leadership technology. The mixed-method was used in this research to be applied to start-up companies in Jabodetabek with a population of 522 start-ups. Then the sample was selected through purposive sampling technique to obtain a sample of 187 start-ups. Primary data was collected through a questionnaire, then statistical analysis was carried out using Partial Least Square. There are ten variables used in the model as measured by the questionnaire. The results showed that the four factors (agility, entrepreneurship capability, business transformation, and opportunity) significantly influence start-up behavior. The results showed that the start-up behavior significantly influenced technology capabilities, technology development, organizational structure characteristics, and leadership technology. This study also found that start-up behavior had the greatest influence on organizational structure characteristics, partially affect start-up performance, but leadership technology does not have a significant effect on start-up performance.
Maqsood Ali Solangi;Ghulam Ali Mallah;Shagufta Naz;Jamil Ahmed Chandio;Muhammad Bux Soomro
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권9호
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pp.95-99
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2023
Recently Machine Learning has been considered as one of the active research areas of Computer Science. The various Artificial Intelligence techniques are used to solve the classification problems of environmental sciences, biological sciences, and medical sciences etc. Due to the heterogynous and malfunctioning weather sensors a considerable amount of noisy data with missing is generated, which is alarming situation for weather prediction stockholders. Filling of these missing values with proper method is really one of the significant problems. The data must be cleaned before applying prediction model to collect more precise & accurate results. In order to solve all above stated problems, this research proposes a novel weather forecasting system which consists upon two steps. The first step will prepare data by reducing the noise; whereas a decision model is constructed at second step using regression algorithm. The Confusion Matrix will be used to evaluation the proposed classifier.
Soleimani-Babakamali, Mohammad Hesam;Nasrollahzadeh, Kourosh;Moghadam, Amin
Steel and Composite Structures
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제42권1호
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pp.59-74
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2022
This study introduces a general reliability-based, performance-based design framework to design frames regarding their uncertainties and user-defined design goals. The Iterative-R method extracted from the main framework can designate a proper R (i.e., response modification factor) satisfying the design goal regarding target reliability index and pre-defined probability of collapse. The proposed methodology is based on FEMA P-695 and can be used for all systems that FEMA P-695 applies. To exemplify the method, multiple three-dimensional, four-story steel special moment-resisting frames are considered. Closed-form relationships are fitted between frames' responses and the modeling parameters. Those fits are used to construct limit state functions to apply reliability analysis methods for design safety assessment and the selection of proper R. The frameworks' unique feature is to consider arbitrarily defined probability density functions of frames' modeling parameters with an insignificant analysis burden. This characteristic enables the alteration in those parameters' distributions to meet the design goal. Furthermore, with sensitivity analysis, the most impactful parameters are identifiable for possible improvements to meet the design goal. In the studied examples, it is revealed that a proper R for frames with different levels of uncertainties could be significantly different from suggested values in design codes, alarming the importance of considering the stochastic behavior of elements' nonlinear behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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