Let X be a direct system of topological spaces and X its direct limit. We show that under certain conditions the direct limit of a "subsystem" of X embeds in a canonical way as a closed subspace of X.
눈 모형이 열린 경우 간결하고 좋은 수렴 특성을 갖는 결정-지향 자력 등화 알고리듬이 자주 사용된다. 그러나 눈 모형이 닫힌 채널에서 결정-지향 알고리듬의 수렴은 보장되지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 무기억 비선형 함수로 hyperbolic tangent 함수를 사용하는 수정된 Bussgang 알고리듬의 적용이 Filho 등에 의하여 제안되었다. 그러나 이 알고리듬의 적용은 hyperbolic tangent 함수 그리고 이의 미분에 대한 계산 및 채널의 변화에 따른 룩업 테이블을 위한 많은 메모리를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 Filho 등이 제안한 알고리듬의 계산량 또는 하드웨어 복잡도를 줄이기 위하여 결정-지향 알고리듬을 위한 개선된 기법을 제안한다. 무기억 비선형 함수를 signum 함수로 설정하고, 이의 미분인 디락 델타 함수(Dirac delta function)를 협소한 사각 펄스로 근사화하여 결정-지향 알고리듬에 적용하면 Filho가 제안한 알고리듬의 수렴 및 정상 상태 성능은 유지하면서 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다.
본 연구는 사용자 스스로 자신이 원하는 운동자세의 기준을 설정하고 설정된 기준 자세와 자신의 자세를 비교할 수 있게 하며, 자신의 자세에 대한 평가를 스스로 가능하게 하여 자기 주도 학습을 통해 자신의 운동자세를 능동적으로 익힐 수 있게 하는 운동자세 트레이닝 시스템이다. 이 시스템은 사용자의 운동자세를 촬영하여 사용자 운동자세 동영상 데이터를 생성하는 카메라부 사용자 운동자세 동영상 데이터 및 사용자 운동자세 동영상과 비교하기 위한 비교 대상 자세 동영상 데이터를 저장하며, 사용자 입력에 따라 사용자 운동자세 동영상 데이터 및 비교 대상 자세 동영상 데이터를 동시에 재생할 수 있는 비교 화면을 제공하는 운동자세 트레이닝 서버; 및 운동자세 트레이닝 서버와 네트워크를 통해 연결되며, 사용자 입력을 상기 운동자세 트레이닝 서버로 전달하고, 운동자세 트레이닝 서버에서 제공하는 비교 화면을 제공받아 디스플레이하는 사용자 단말을 포함한다.
본 연구는 COVID-19로 인한 온라인 학습환경에서 간호대학생의 성장마인드셋과 그릿 및 자기주도학습능력의 상관관계를 알아보고, 자기주도학습능력에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 실시되었다. 연구대상자는 C도 소재 J대학교 간호학과에 재학 중인 194명을 대상으로 하였으며 구조화된 온라인 설문방식을 통해 자료를 수집하였다. 자료 분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 일반적 특성은 빈도와 백분율로, 성장마인드셋, 그릿 및 자기주도학습능력 간의 상관관계는 Pearson's correlation coefficients로, 자기주도학습능력에 영향을 미치는 요인은 다중회귀 분석을 사용하여 분석하였다. 연구결과 간호대학생들의 성장마인드셋과 그릿은 자기주도학습능력과 양의 상관관계가 있었고(r=.266, p<.001; r=.503, p<.001), 간호대학생의 자기주도학습능력에 영향을 미치는 변수는 그릿, 전공만족도, 생활수준, 대인관계, 성장마인드셋 순이었으며, 이들은 자기주도학습능력을 38.1% 설명하는 것으로 나타났다(Adj. R2=.381, p<.001). 따라서 간호대학생들의 자기주도학습능력을 높이기 위한 방안으로 성장마인드셋과 그릿을 키워야 할 것이며, 이를 위한 다양한 프로그램의 개발 및 시행이 있어야 할 것이다.
Main objectives of the this study are: to develop a model of "Flipped Leaning" that is designed to enhance self-directed learning, learning motivation and self-control, and to verify its effectiveness-in higher education. The verification process initially concentrated on the feasibility study of the model with a thorough literature review and case analyses; then, its general and practical applicability were tested with a field study. As a result, first, the CHANGE Class Model, specifically designed for effective and efficient "Flipped Learning", was developed. It is thus named for the stages that the learning process takes place in the model-i.e., (1) Check ${\rightarrow}$ (2) Ask ${\rightarrow}$ (3) Notice ${\rightarrow}$ (4) Group presentation ${\rightarrow}$ (5) Evaluation, and it emphasizes the dynamic, questions centered (i.e. back and forth between the students and the instructor as well as between the students) learning process. Second, the Model was instrumental in enhancing self-directed learning, learning motivation and self-control; thus, as a result, it significantly improved the effectiveness, the level of concentration and the attractiveness of the learning process. The value of this study lies in pointing to a clear plan to allow a student in higher learning to set-up a self-directed learning plan, to be able to control it while being continuously motivated to complete it.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.220-228
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2022
The directed tests produce an expectation model to assist the organization's heads and professionals with settling on the right and speedy choice. A directed deep learning strategy has been embraced and applied for SCADA information. In this paper, for the load shedding expectation overall power organization of Libya, a convolutional neural network with multi neurons is utilized. For contributions of the neural organization, eight convolutional layers are utilized. These boundaries are power age, temperature, stickiness and wind speed. The gathered information from the SCADA data set were pre-handled to be ready in a reasonable arrangement to be taken care of to the deep learning. A bunch of analyses has been directed on this information to get a forecast model. The created model was assessed as far as precision and decrease of misfortune. It tends to be presumed that the acquired outcomes are promising and empowering. For assessment of the outcomes four boundary, MSE, RMSE, MAPE and R2 are determined. The best R2 esteem is gotten for 1-overlap and it was 0.98.34 for train information and for test information is acquired 0.96. Additionally for train information the RMSE esteem in 1-overlap is superior to different Folds and this worth was 0.018.
We consider a discrete event dynamic system called periodic job shop, where an identical mixture of items called minimal part set(MPS) is repetitively produced in the same processing order and the primary performance measure is the cycle time. The precedence relationships among events(starts of operations) are represented by a directed graph with rocurront otructure. When each operation starts as soon as all its preceding operations complete(called earliest starting), the occurrences of events are modeled in a linear system using a special algebra called minimax algebra. By investigating the eigenvalues and the eigenvectors, we develop conditions on the directed graph for which a stable steady state or a finite eigenvector exists. We demonstrate that each finite eigenvector, characterized as a finite linear combination of a class of eigenvalue, is the minimum among all the feasible schedules and an identical schedule pattern repeats every MPS. We develop an efficient algorithm to find a schedule among such schedules that minimizes a secondary performance measure related to work-in-process inventory. As a by-product of the linear system approach, we also propose a way of characterizing stable steady states of a class of discrete event dynamic systems.
In this study, additive manufacturing technology was applied to restore a planner miller that was unusable due to aging. The drive spur gear of the planner miller was inoperable due to many defects in the teeth. The shape of the defective gear teeth was restored by deposition of the defective teeth using the DED method. However, as the location of the deposition head and the location of the set origin became farther, the deposition shape was different from the modeling shape. Nonetheless, since the modeling of the deposition part was designed to be larger than the tooth shape of the original gear, it was possible to completely restore all gear teeth through post-processing. The arrangement interval of the flow lines of the deposition part was narrower than that of the substrate. The hardness of the substrate was 172 HV, and that of the deposition part was 345 HV, which was twice as high as that of the substrate.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1114-1117
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1993
The paper presents an effective method for finding the propagation structure of the real origin of a system malfunction. It uses a combined system model consisting of Structural Model (SM) in the form of Fuzzy Directed Graph and Behavior Model (BM) as a set of Fuzzy Relational Equations $A\;{\circ}\;R\;=\;B$. Here a specially proposed fuzzy inference technique is checked and investigated. Finally a test example for fault diagnosis of an industrial system is given and analyzed.
We consider quasigroups $Q({\Gamma})$ obtained as certain double covers of the symmetric group $S_3$ of degree 3, for directed graphs ${\Gamma}$ on the vertex set $S_3$. We completely characterize the strong compatibility of elements of $Q({\Gamma})$ for any quasigroup nonuniform homogeneous space of degree 4. For such homogeneous spaces, we classify all the strong and weak compatibility graphs of $Q({\Gamma})$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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