Conditions for sufficient and rapid distribution of a cryoprotectant (sorbitol solution) into intact fish muscle (Oncorhynchus mykiss) were studied as changing in the residual Ca2+ ATPase activity during freeze/thaw cycling. Chunks of the fish muscle were immersed in 4 concentrations of sorbitol solutions ($20\%$, $30\%$, $45\%$, and $60\%$) by a shaker mechanism at 5$^${circ}C. Whole immersion samples (W) showed a higher value of the residual Ca2+ ATPase activity than those in the untreated controls (C), except in the treated controls (TC), while less effect of immersion concentration could be found. Comparing the extent of penetration of sorbitol into the surface layer to inner layer of immersed fish chunks, outer portion samples achieved excellent cryoprotection with $100\%$ of the residual ATPase activity values or more. For the inner portion samples, $30\%$ and $45\%$ sorbitol solution treatments indicated a higher ATPase activity than $60\%$ treatment. At high concentrations, mass transfer rates during osmotic dehydration might berapid and it causes faster surface drying by dewatering at surface solute layer. Periodically immersed and relaxed samples, W (5-3-1), led to good cryoprotection effect: W (5-3-1) indicated high residual Ca2+ ATPase activity values and the residual ATPase activity values excess $100\%$ in immersion of $30\%$ and $45\%$ sorbitol solutions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.4
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pp.1732-1750
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2016
Recently, Peer-to-Peer (P2P) live streaming assisted by the cloud computing has attracted considerable attention to improve the reliability of the P2P such as the resilience to peer churn and the shortage of upload capacity. The cost of cloud-assistance is comprised of the number of requests issued to the cloud and the amount of data fetched from the cloud. In this paper, we propose three techniques to reduce the cost of such a cloud-assistance.More concretely, in the proposed method, 1) each peer which lost its parent in the overlay can find a new parent by referring to the information registered in the cloud, 2) several peers which proactively fetch chunks from the cloud are dynamically invested, and 3) the number of requests issued to the cloud is reduced by allowing peers to fetch a collection of chunks using a single request. The performance of the proposed method is evaluated by simulation. The simulation results indicate that it reduces the cost of conventional scheme by 46% while guaranteeing the quality of live streaming service.
This study aims to analyze the effects of explicit lexical collocation instruction on grammatical collocation knowledge, by focusing on the preposition collocations. The forty participants consisting of twenty men and twenty women are currently freshmen English majors in college. They responded to the questionnaire on their basic lexical learning strategies in pre-post tests, and carried out a lexical collocation test and a preposition collocation test as pre-post tests. They took the open class on the lexical collocations(LC) 5 times, but they did not concretely study any grammatical collocations(GC). Each test is analyzed and compared with pre-post tests by SPSS 12.0. From all the analyses, it was first revealed that most students who didn't know about the concepts, types and uses of collocations became aware of them after the class. The effects of the lexical collocations on the lexical collocation knowledge were quite revealing. Second, the correlations between the lexical collocations and grammatical collocations were not significant, although relations among the lexical collocations were quite significant. Finally, some suggestions for methods of mixed lexical chunks instruction are made for students' productive skills. Also, it is suggested that more profound attention should be paid to giving direct instructions on the basis of the lexico-grammatical continuum between LC and GC.
This study aims to identify dependency structures in Korean sentences with the cascaded chunking. In the first stage of the cascade, we find chunks of NP and guess grammatical relations (GRs) using Support Vector Machine (SVM) classifiers for all possible modifier-head pairs of chunks in terms of GR categories as subject, object, complement, adverbial, etc. In the next stages, we filter out incorrect modifier-head relations in each cascade for its corresponding GR using the SVM classifiers and the characteristics of the Korean language such as distance between relations, no-crossing and case property. Through an experiment with a parsed and GR tagged corpus for training the proposed parser, we achieved an overall accuracy of 85.7%.
Abdelmawgoud M. Meabed;Sherif Mahdy Abdou;Mervat Hassan Gheith
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.9
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pp.120-128
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2023
In this work, we have presented ATSA, a hierarchical attention deep learning model for Arabic sentiment analysis. ATSA was proposed by addressing several challenges and limitations that arise when applying the classical models to perform opinion mining in Arabic. Arabic-specific challenges including the morphological complexity and language sparsity were addressed by modeling semantic composition at the Arabic morphological analysis after performing tokenization. ATSA proposed to perform phrase-chunks sentiment embedding to provide a broader set of features that cover syntactic, semantic, and sentiment information. We used phrase structure parser to generate syntactic parse trees that are used as a reference for ATSA. This allowed modeling semantic and sentiment composition following the natural order in which words and phrase-chunks are combined in a sentence. The proposed model was evaluated on three Arabic corpora that correspond to different genres (newswire, online comments, and tweets) and different writing styles (MSA and dialectal Arabic). Experiments showed that each of the proposed contributions in ATSA was able to achieve significant improvement. The combination of all contributions, which makes up for the complete ATSA model, was able to improve the classification accuracy by 3% and 2% on Tweets and Hotel reviews datasets, respectively, compared to the existing models.
Byun, Eun Young;Park, Bokyung;Jang, Woosung;Kim, R. Young Chul;Son, Hyun Seung
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.23
no.9
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pp.535-541
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2017
Today, the scale of the computer software market has increased, and massive sized software has been developed to satisfy diverse requirements. In this context, software complexity is increasing and the quality of software is becoming more difficult to manage. In particular, software reuse is important for the improvement of the environments of legacy systems and new system development. In this paper, we propose a method to reuse modules that are certified by quality. Reusable levels are divided into code area (method, class, and component), project domain, and business levels. Based on the coupling and cohesion of software complexity, we propose a reusable module extraction mechanism with reusability metrics, which constructs a visualization of the "reusable module's chunk" based on the method and class levels. By applying reverse engineering to legacy projects, it is possible to identify reusable modules/objects/chunks. If these modules/objects/chunks are to be reused to develop an extension system or similar new system, we need to ensure software reliability in order to reduce the time and cost of software development.
It is hard to represent massive terrain data in real-time even using recent graphics hardware. In order to process massive terrain data, mesh simplification method such as continuous Level-of-Detail is commonly used. However, existing GPU-based methods using quad-tree structure such as geometry splitting, produce lots of vertices to traverse the quad-tree and retransmit those vertices back to the GPU in each tree traversal. Also they have disadvantage of increase of tree size since they construct the tree structure using texture. To solve the problem, we proposed GPU-base chunked LOD technique for real-time terrain rendering. We restrict depth of tree search and generate chunks with tessellator in GPU. By using our method, we can efficiently render the terrain by generating the chunks on GPU and reduce the computing time for tree traversal.
This study investigated the sensory characteristics of adlay tea favorably consumed by Korean consumers and analyzed the drivers behind for liking or disliking adlay tea. Six adlay tea products showing the highest market share in South Korea were selected. Sensory properties of the six products were analyzed using generic descriptive analysis. Among these, four products were further selected for consumer taste acceptance test. Sensory lexicons of adlay tea were developed by trained panelists, and the sensory characteristics of each adlay tea product were measured based on the perceived intensities of these attributes elicited from the samples. In the consumer taste acceptance test, frequent tea and coffee drinkers participated. Consumers rated the acceptance of each tea product on a 9-point hedonic scale and evaluated the reasons for liking or disliking each product based on the check-all-that-apply method. Analysis of Variance, principal component analysis, frequency analysis, and correspondence analysis were utilized for statistical analysis. Twenty sensory attributes were developed in order to characterize the six adlay tea products. The results of the descriptive analysis showed that attributes such as viscosity, black soybean flavor, goso flavor, peanut flavor, seaweed flavor, green, and presence of chunks were key factors differentiating the adlay tea products. In the consumer taste test, roasted flavor, goso flavor, peanut flavor, and presence of chunks were positive drivers for liking the adlay tea products, whereas seaweed and green flavors were negative attributes that drove consumers away.
When the application code is downloaded into the mobile device, it is important to provide authentication. Usually, mobile code execution is overlapped with downloading to reduce transfer delay. To the best of our knowledge, there has not been any algorithm to authenticate the mobile code in this environment. In this paper, we present two efficient code authentication schemes that permit overlapping of execution and downloading under the two cases: the first is when the order of transmission of code chunks is determined before the transmission and the second is when this order is determined during the transmission. The proposed methods are based on hash chaining and authentication trees, respectively. Especially, the latter scheme utilizes previously received authentication informations to verify the currently received chunk, which reduces both communication overhead and verification delay. When the application code consists of n chunks, communication overheads of the both schemes are 0(n) and verification delays of these two schemes are O(1) and O(log n), respectively.
In underwater signal processing, separating individual signals from mixed signals has long been a challenge due to low signal quality. The common method using Short-time Fourier transform for spectrogram analysis has faced criticism for its complex parameter optimization and loss of phase data. We propose a Triple-path Recurrent Neural Network, based on the Dual-path Recurrent Neural Network's success in long time series signal processing, to handle three-dimensional tensors from multi-channel sensor input signals. By dividing input signals into short chunks and creating a 3D tensor, the method accounts for relationships within and between chunks and channels, enabling local and global feature learning. The proposed technique demonstrates improved Root Mean Square Error and Scale Invariant Signal to Noise Ratio compared to the existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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