This paper aims to propose fashion designs based on the application of art flower technique to translucent clothing material. For study method, firstly I looked into art flower applications occurred in modern trend since 2000 as well as theoretical research on art flower and transparency expressed as artificial beauty. Second, I attempt to express transparency in a variety of unique ways by using the art flower technique in producing clothes. Third, I utilized transparent flower with translucent clothing material and tried to suggest fashion design attempting mixture of new materials. As a result, firstly transparent image and material are well fitted in with modern trend and especially it was very suitable for expressing feminine beauty. Second, transparency was the element to suggest creative formative world in fashion design in regard to flower's beauty, various shapes and colors and to provide infinite materials as design motive. Third, the combination of knit clothing and plastic art flower displayed a new form of material combination. Especially as translucent material is fitted with trend such as function, lightness and variableness in modern times of the $21^{st}$ century, it presents beautiful combination with transparent flower. Fourth, Silk flower technique is variously used in art flower techniques. Various possibility ranges are presented such as flower was recreated with artificial image by silk flower technique to be newly expressed and various materials like aesthete film can be also expressed with silk flower technique.
Human emotion recognition is one of the promising applications in the era of artificial super intelligence. Thus far, facial expression traits are considered to be the most widely used information cues for realizing automated emotion recognition. This paper proposes a novel facial expression recognition (FER) method that works well for recognizing emotion from image sequences. To this end, we develop the so-called weighted soft voting classification (WSVC) algorithm. In the proposed WSVC, a number of classifiers are first constructed using different and multiple feature representations. In next, multiple classifiers are used for generating the recognition result (namely, soft voting) of each face image within a face sequence, yielding multiple soft voting outputs. Finally, these soft voting outputs are combined through using a weighted combination to decide the emotion class (e.g., anger) of a given face sequence. The weights for combination are effectively determined by measuring the quality of each face image, namely "peak expression intensity" and "frontal-pose degree". To test the proposed WSVC, CK+ FER database was used to perform extensive and comparative experimentations. The feasibility of our WSVC algorithm has been successfully demonstrated by comparing recently developed FER algorithms.
Background: As natural medicines in Asia, curcumin and triptolide extracted from different drug plants have proven to possess anticancer potential and widely used for anti-cancer research. The present study attempted to clarify that curcumin and triptolide synergistically suppress ovarian cancer cell growth in vitro. Methods: To test synergic effects, cell viability and apoptosis were analyzed after curcumin and triptolide combination treatment on ovarian cancer cell lines. Synergistic effects on apoptosis induction were determined by lactate dehydrogenase (LDH) leakage assay, intracellular reactive oxygen species (ROS) assay, mitochondrial membrane potential (MMP) loss assay and flow cytometry analysis. Critical regulators of cell proliferation and apoptosis related were analyzed by qRT-PCR and Western blotting. Results: We showed that the combination of curcumin and triptolide could synergistically inhibit ovarian cancer cell growth, and induce apoptosis, which is accompanied by HSP27 and HSP70, indicating that HSP27 and HSP70 play the important role in the synergic effect. Conclusions: From the result present here, curcumin and triptolide combination with lower concentration have a synergistic anti-tumor effect on ovarian cancer and which will have a good potential in clinical applications.
Significant portion of the total manufacturing time for a pipe fabrication process is spent on the welding following primary machining and fit-up processes. To achieve a reliable weld bead appearance, automatic seam tracking and adaptive control to fill the groove are urgently needed. For the seam tracking in welding processes, the vision sensors have been successfully applied. However, the adaptive filling control of the multi-torches system for the appropriate welded area has not been implemented in the area of SAW(submerged arc welding) by now. The term adaptive control is often used to describe recent advances in welding process control by strictly this only applies to a system which is able to cope with dynamic changes in system performance. In welding applications, the term adaptive control may not imply the conventional control theory definition but may be used in the more descriptive sense to explain the need for the process to adapt to the changing welding conditions. This paper proposed various types of methodologies for obtaining a good bead appearance based on multi-torches welding system with the vision system in SAW. The methodologies for adaptive filling control used welding current/voltage, arc voltage/welding current/wire feed speed combination and welding speed by using vision sensor. It was shown that the algorithm for welding current/voltage combination and welding speed revealed sound weld bead appearance compared with that of voltage/current combination.
Xu, Shikun;Yu, Tao;Xie, Jinsen;Li, Zhulun;Xia, Yi;Yao, Lei
Nuclear Engineering and Technology
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제54권4호
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pp.1526-1533
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2022
Small modular reactors have garnered considerable attention in the recent years. Plate fuel elements exhibit a good application prospect in small modular pressurized water reactors for marine applications. Further, improved economic benefits can be achieved by extending the core lifetime of small modular reactors. However, it is necessary to realize a large initial residual reactivity for achieving a relatively long burnup depth finally. Thus, the selection of a suitable burnable poison (BP) is a crucial factor that should be considered in the design of small modular reactors. In this study, some candidate BPs are selected to realize the effective control of reactivity. The results show that 231Pa2O3, 240Pu2O3, 167Er2O3, PACS-J, and PACS-L are ideal candidates of BP, and since the characteristics of BP can increase the final burnup depth of assembly, the economic benefits are gained. Additionally, an optimal combination scheme of BPs is established. Specifically, it is proved that through a reasonable combination of BPs, a low reactivity fluctuation during the lifetime can be achieved, leading to a large final burnup depth.
Kaushik, Nagendra Kumar;Kaushik, Neha;Choi, Eun Ha
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2015년도 제49회 하계 정기학술대회 초록집
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pp.66.2-66.2
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2015
There is the urgent need of new human health care's technology against cancers or tumors based on plasma electronics, medicine and biology. Main target of our study is to enhance efficacy and selectivity of plasma on cancer cells with metabolic modifiers and by inducing immune-modulations. We have evaluated the combination effect of plasma with metabolic modifiers (2-DG) on various solid and liquid cancers. Our findings suggest that 2-DG enhances the efficacy and selectivity of plasma and induces apoptosis in blood cancer cells through glucose deprivation. Finally, we conclude that 2-DG with non-thermal plasma may be used as a combination treatment against cancer cells. Our work also comprises plasma induced activation of immune cells; which find applications for curing various kinds of resistant tumors and other dreadful diseases. Plasma significantly activates immune cells which increases cell death in solid tumors in co-culture conditions.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권4호
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pp.95-102
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2004
This paper proposes a method of segmenting compound nouns which include unregistered nouns into a correct combination of unit nouns using characteristics of person's names, loanwords, and location names. Korean person's name is generally composed of 3 syllables, only relatively small number of syllables is used as last names, and the second and the third syllables combination is somewhat restrictive. Also many person's names appear with clue words in compound nouns. Most loanwords have one or more syllables which cannot appear in Korean words, or have sequences of syllables different from usual Korean words. Location names are generally used with clue words designating districts in compound nouns. Use of above characteristics to analyze compound nouns not only makes segmentation more accurate, helps natural language systems use semantic categories of those unregistered nouns. Experimental results show that the precision of our method is approximately 98% on average. The precision of human names and loanwords recognition is about 94% and about 92% respectively.
Metal matrix composites (MMCs), which are a combination of two or more constituents with different physical or chemical properties, are today receiving great attention in various areas, as they have high specific strength, corrosion resistance, fatigue strength, and good tribological properties. This paper presents a research review on the combination of matrix and reinforced materials, fabrication processes, and application status of metal matrix composites. In this paper, we aim to discuss and review the importance of metal composite materials as advanced materials that can be used in various applications such as transportation, defense, sports, and extreme environments. In addition, the applicability and technology development trends in new process technology fields such as additive manufacturing of metal composites will be described.
본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 자동 문서 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모델 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고자 한 것인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과. 본 논문에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.931-954
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2003
It is widely recognized that economic time series involved not only the linearities but also the non-linearities. In this paper, when the economic time series data have the nonlinear characteristics we propose the forecasts method using combinations of both forecasts from linear and nonlinear models. In empirical study, we compare the forecasting performance of 4 exchange rates models(AR, GARCH, AR+GARCH, Bilinear model) and combination of these forecasts for dairly Won/Dollar exchange rates returns. The combination method is selected by the estimated individual forecast errors using Monte Carlo simulations. And this study shows that the combined forecasts using unrestricted least squares method is performed substantially better than any other combined forecasts or individual forecasts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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