In this paper, we propose L1-norm regularization for state vector adaptation of subspace Gaussian mixture model (SGMM). When you design a speaker adaptation system with GMM-HMM acoustic model, MAP is the most typical technique to be considered. However, in MAP adaptation procedure, large number of parameters should be updated simultaneously. We can adopt sparse adaptation such as L1-norm regularization or sparse MAP to cope with that, but the performance of sparse adaptation is not good as MAP adaptation. However, SGMM does not suffer a lot from sparse adaptation as GMM-HMM because each Gaussian mean vector in SGMM is defined as a weighted sum of basis vectors, which is much robust to the fluctuation of parameters. Since there are only a few adaptation techniques appropriate for SGMM, our proposed method could be powerful especially when the number of adaptation data is limited. Experimental results show that error reduction rate of the proposed method is better than the result of MAP adaptation of SGMM, even with small adaptation data.
IEEE 802.11p is a standard MAC protocol for wireless access in vehicular environments (WAVEs). If a packet collision happens when a safety message is sent out, IEEE 802.11p chooses a random back-off counter value in a fixed-size contention window. However, depending on the random choice of back-off counter value, it is still possible that less important messages are sent out first while more important messages are delayed longer until sent out. In this paper, we present a new scheme for safety message scheduling, called the enhanced message priority mechanism (EMPM). It consists of the following two components: the benefit-value algorithm, which calculates the priority of the messages depending on the speed, deceleration, and message lifetime; and the back-off counter selection algorithm, which chooses the non-uniform back-off counter value in order to reduce the collision probability and to enhance the throughput of the highly beneficial messages. Numerical results show that the EMPM can significantly improve the throughput and delay of messages with high benefits when compared with existing MAC protocols. Consequently, the EMPM can provide better QoS support for the more important and urgent messages.
The electromagnetic apparatus plays an important role in high power electrical systems. It is of great importance to provide an effective approach for the optimization of the high power electromagnetic apparatus. However, premature convergence and few Pareto solution set of the optimization for electromagnetic apparatus always happen. This paper proposed a modified multi-objective particle swarm optimization algorithm based on the niche sorting strategy. Applying to the modified algorithm, this paper guarantee the better Pareto optimal front with an enhanced distribution. Aiming at shortcomings in the closing bounce and slow breaking velocity of electromagnetic apparatus, the multi-objective optimization model was established on the basis of the traditional optimization. Besides, by means of the improved multi-objective particle swarm optimization algorithm, this paper processed the model and obtained a series of optimized parameters (decision variables). Compared with other different classical algorithms, the modified algorithm has a satisfactory performance in the multi-objective optimization problems in the electromagnetic apparatus.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.52
no.2
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pp.53-57
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2019
Stability and activity of boron doped diamond (BDD) electrode are key factors for water treatment. In this study, BDD electrodes were prepared on various substrates such as Nb, Si, Ti, and $TiN_x/Ti$ by hot filament chemical vapor deposition (HFCVD) method. BDD/Ti film showed the delamination between BDD and Ti substrate due to the formation of TiC layer caused by diffusion of carbon. On the other hand, $BDD/TiN_x/Ti$ showed remarkably improved stability, compared to BDD/Ti. It was confirmed that $TiN_x$ intermediate layer act as barrier layer for diffusion of carbon. High potential window of 2.8 eV was maintained on the $BDD/TiN_x/Ti$ electrode and, better wastewater treatment capability and longer electrode working life than BDD/Nb, BDD/Si and BDD/Ti were obtained.
Advances in medical technology has enabled better management of complicated and chronic wounds. Negative-pressure wound therapy (NPWT) is a novel dressing technique that uses negative pressure to drain exudates and blood from wounds. NPWT increases local blood flow and promotes reduction of edema and wound healing and is suitable for a variety of wounds. It is associated with few adverse effects and shows excellent efficacy and cost-effectiveness. NPWT promotes rapid growth of granulation tissue and wound contraction; thus, it is more advantageous than general dressings as it reduces the size skin of grafts or flaps required for repair, and patients with chronic wounds can be treated as outpatients. We investigated the general usage and mechanism of NPWT, its clinical applications and adverse effects.
The degradation of wheel tread may result in serious hazards in the railway operation system. Therefore, timely wheel defect diagnosis of in-service trains to avoid tragic events is of particular importance. The focus of this study is to develop a novel wheel defect detection approach based on the relevance vector machine (RVM) which enables online detection of potentially defective wheels with trackside monitoring data acquired under different running-speed conditions. With the dynamic strain responses collected by a trackside monitoring system, the cumulative Fourier amplitudes (CFA) characterizing the effect of individual wheels are extracted to formulate multiple probabilistic regression models (MPRMs) in terms of multi-kernel RVM, which accommodate both variables of vibration frequency and running speed. Compared with the general single-kernel RVM-based model, the proposed multi-kernel MPRM approach bears better local and global representation ability and generalization performance, which are prerequisite for reliable wheel defect detection by means of data acquired under different running-speed conditions. After formulating the MPRMs, we adopt a Bayesian null hypothesis indicator for wheel defect identification and quantification, and the proposed method is demonstrated by utilizing real-world monitoring data acquired by an FBG-based trackside monitoring system deployed on a high-speed trial railway. The results testify the validity of the proposed method for wheel defect detection under different running-speed conditions.
To better understand the effects of PEGylation and biotinylation on the delivery efficiency of proteins, the cationic protein lysozyme (LZ) and anionic protein bovine serum albumin (BSA) were chemically conjugated with poly(ethylene glycol) (PEG) and biotin-PEG to primary amine groups of proteins using N-hydroxysuccinimide reactions. Four types of protein conjugates were successfully prepared: PEGylated LZ (PEG-LZ), PEGylated BSA (PEG-BSA), biotin-PEG-conjugated LZ (Bio-PEG-LZ), and biotin-PEG-conjugated BSA (Bio-PEG-BSA). PEG-LZ and Bio-PEG-LZ exhibited a lower intracellular uptake than that of LZ in A549 human lung cancer cells (in a two-dimensional culture). However, Bio-PEG-BSA showed significantly improved intracellular delivery as compared to that of PEG-BSA and BSA, probably because of favorable interactions with cells via biotin receptors. For A549/fibroblast coculture spheroids, PEG-LZ and PEG-BSA exhibited significantly decreased tissue penetration as compared with that of unmodified proteins. However, Bio-PEG-BSA showed tissue penetration comparable to that of unmodified BSA. In addition, citraconlyated LZ (Cit-LZ) showed reduced spheroid penetration as compared to that of LZ, probably owing to a decrease in protein charge. Taken together, chemical conjugation of targeting ligands-PEG to anionic proteins could be a promising strategy to improve intracellular delivery and in vivo activity, whereas modifications of cationic proteins should be more delicately designed.
Purpose: Visual design has many prospective applications, including attaining business, social, educational, and political goals. The purpose of this study is to gain an understanding of how visual design influences consumer-facing brand values and marketing messages. In order to be successful in marketing, one must promptly attract the attention of the clients one is attempting to sell to. Research design, data and methodology: In order for the research to provide useful information, it will be necessary to sort the findings in descending order of importance and construct an integrated whole out of the knowledge gleaned from various books, papers, and other sources. This method is essential for establishing the degree of objectivity present in each piece of research and combining the results of those studies. Results: Visual marketing promotes a product or service through moving or still images, illustrations, logos, and other forms of digital content. The audience may comprehend your message better if you include visuals. Even if people only scan your content, they may be more likely to notice it if it is presented appealingly. Conclusions: In conclusion, this study found that visual design substantially influences both the demand for products and the awareness of brand values within their target audiences
Social media is an emerging issue in content services and in current business environment. YouTube is the most representative social media service in the world. YouTube is different from other conventional content services in its open user participation and contents creation methods. To promote a content in YouTube, it is important to understand the diffusion phenomena of contents and the network structural characteristics. Most previous studies analyzed impact factors of contents diffusion from the view point of general behavioral factors. Currently some researchers use network structure factors. However, these two approaches have been used separately. However this study tries to analyze the general impact factors on the view count and content based network structures all together. In addition, when building a content based network, this study forms the network structure by analyzing user comments on 22,370 contents of YouTube not based on the individual user based network. From this study, we re-proved statistically the causal relations between view count and not only general factors but also network factors. Moreover by analyzing this integrated research model, we found that these factors affect the view count of YouTube according to the following order; Uploader Followers, Video Age, Betweenness Centrality, Comments, Closeness Centrality, Clustering Coefficient and Rating. However Degree Centrality and Eigenvector Centrality affect the view count negatively. From this research some strategic points for the utilizing of contents diffusion are as followings. First, it is needed to manage general factors such as the number of uploader followers or subscribers, the video age, the number of comments, average rating points, and etc. The impact of average rating points is not so much important as we thought before. However, it is needed to increase the number of uploader followers strategically and sustain the contents in the service as long as possible. Second, we need to pay attention to the impacts of betweenness centrality and closeness centrality among other network factors. Users seems to search the related subject or similar contents after watching a content. It is needed to shorten the distance between other popular contents in the service. Namely, this study showed that it is beneficial for increasing view counts by decreasing the number of search attempts and increasing similarity with many other contents. This is consistent with the result of the clustering coefficient impact analysis. Third, it is important to notice the negative impact of degree centrality and eigenvector centrality on the view count. If the number of connections with other contents is too much increased it means there are many similar contents and eventually it might distribute the view counts. Moreover, too high eigenvector centrality means that there are connections with popular contents around the content, and it might lose the view count because of the impact of the popular contents. It would be better to avoid connections with too powerful popular contents. From this study we analyzed the phenomenon and verified diffusion factors of Youtube contents by using an integrated model consisting of general factors and network structure factors. From the viewpoints of social contribution, this study might provide useful information to music or movie industry or other contents vendors for their effective contents services. This research provides basic schemes that can be applied strategically in online contents marketing. One of the limitations of this study is that this study formed a contents based network for the network structure analysis. It might be an indirect method to see the content network structure. We can use more various methods to establish direct content network. Further researches include more detailed researches like an analysis according to the types of contents or domains or characteristics of the contents or users, and etc.
This paper presents the results of a study that was undertaken to optimize the ratio of the components of a new multi-component inhibitor blend composed of orthophosphate/ phosphonates/ acrylate copolymer/ isothiazolone. The effects of newly developed inhibitor on carbon steel dissolution in synthetic cooling water were studied through weight loss tests, electrochemical tests, scale tests, and micro-organism tests. The obtained results were compared to blank (uninhibited specimen) and showed that developed inhibitor revealed very good corrosion, scale, and micro-organism inhibition simultaneously. All measurements indicated that the efficiency of the blended mixture exceeded 90 %. The inhibitive effects arose from formation of protective films which might contain calcium phosphate, calcium phosphonate, and iron oxide. The nature of protective films formed on the carbon steel was studied by scanning electron microscopy (SEM) and auger electron spe ctroscopy (AES). Inhibitor used in this study appeared to have better performance for scale inhibition due to their superior crystal modification effect and excellent calcium carbonate scale inhibition properties. The effect of inhibitor on microorganisms was evaluated through minimum inhibitory concentration (MIC) test. All kinds of micro-organisms used in this study were inhibited under 78ppm concentration of inhibitor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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