Machine learning (ML) is a method of fitting given data to a mathematical model to derive insights or to predict. In the age of big data, where the amount of available data increases exponentially due to the development of information technology and smart devices, ML shows high prediction performance due to pattern detection without bias. The feature engineering that generates the features that can explain the problem to be solved in the ML process has a great influence on the performance and its importance is continuously emphasized. Despite this importance, however, it is still considered a difficult task as it requires a thorough understanding of the domain characteristics as well as an understanding of source data and the iterative procedure. Therefore, we propose methods to apply deep learning for solving the complexity and difficulty of feature extraction and improving the performance of ML model. Unlike other techniques, the most common reason for the superior performance of deep learning techniques in complex unstructured data processing is that it is possible to extract features from the source data itself. In order to apply these advantages to the business problems, we propose deep learning based methods that can automatically extract features from transaction data or directly predict and classify target variables. In particular, we applied techniques that show high performance in existing text processing based on the structural similarity between transaction data and text data. And we also verified the suitability of each method according to the characteristics of transaction data. Through our study, it is possible not only to search for the possibility of automated feature extraction but also to obtain a benchmark model that shows a certain level of performance before performing the feature extraction task by a human. In addition, it is expected that it will be able to provide guidelines for choosing a suitable deep learning model based on the business problem and the data characteristics.
The study aims to find a way to guarantee high school students choose science subjects by exploring its necessity as a prerequisite for admission to university science and engineering major courses. For this purpose, a survey was administered to 516 science & engineering college students to investigate their cognition and completion of the prerequisite science subjects related to their major, department adjustment, and influence on their major of study. Among nine major clusters, Physics was identified as a science domain with a high relevance to majors in five major clusters, and Chemistry in three. The students who completed both science I and II subjects related to their majors responded most positively to the usefulness of prerequisite subjects to their studies. Suggestions include conditions for the opening of science II subjects, strengthening the connection between science subjects and IT, promotion of linkage between the prerequisite subject and major studies to assert students' choice of science subjects in high school.
Bovine respiratory syncytial virus (BRSV) and bovine viral diarrhea virus (BVDV) are the main viral contributors to bovine respiratory disease (BRD) with high mortality and morbidity. BRD control measures include vaccination that modulates immunological profiles reflected in blood cells, serum, and body secretions, such as milk. This study evaluated the immune responses to an inactivated BRD vaccine in lactating cows reared in a natural environment on a dairy farm. The cows were intramuscularly inoculated with the vaccine, and serum, blood, and milk were collected pre-and post-vaccination. Our study revealed a prominent increase in BRSV-specific antibodies both in serum and milk, while the change in BVDV-specific antibodies was insignificant. Serum interleukin (IL)-1β and IL-6 levels significantly decreased, but this change was not reflected in milk. Evaluation of pattern recognition receptors (PRRs) via RT-qPCR revealed downregulation of nucleotide-binding oligomerization domain 2 (NOD2). The concentrations of BRSV antibodies, BVDV antibodies, IL-2, and IL-17A in serum and milk were strongly correlated, implying a concurrent influence on both body fluids. Thus, immunological factors modulated as a result of vaccination generally measured in serum were reflected in milk, demonstrating the suitability of milk evaluation as an alternative approach for immunological observations. Furthermore, the correlation between BRSV antibodies and NOD2 and that between BVDV antibodies and toll-like receptor (TLR) 2, TLR3, TLR4, and TLR5 imply the possible role of PRRs for the assessment of the immune response developed in immunized cows reared on the farm.
This paper examines the institutionalized images of Indonesian womanhood during the Orde Baru (New Order; 1966-1998). In doing so, it discusses these images as manifested in the Indonesian constitution, governmental organizations such as such as 'Dharma Wanita' and 'Pembinaan Kesejahteraan Keluarga' (PKK), school textbooks and 'Televisi Republik Indonesia' (TVRI) dramas. Under the post-1966 Orde Baru, certain images of womanhood were institutionalized under the influence of the state ideology of womanhood ('ibuism') which emphasizes women's roles in the domestic domain. These institutionalized images were propagated largely by governmental organizations such as 'Dharma Wanita' and 'PKK', and even transmitted through educational text-books and mess media such as TVRI. In conclusion, it also points out that since the mid-1990s, other 'discursive' and 'multi-faceted' contemporary images of womanhood have emerged through the mass media in Indonesian society. Consequently, images of Indonesian womanhood were somehow contested by 2000 and beyond. This paper is expected to develop a detailed discussion on the 'means' and 'contents' of the state ideology of womanhood. Therefore, this paper is expected to add a significant contribution to comprehending the institutionalized images of Indonesian womanhood during the Orde Baru regime.
In this study we investigated the role and mechanism of cardamonin on IL-1β induced injury in OA. CHON-001 cells were treated with cardamonin and IL-1β and transfected with silencing nuclear factor erythroid 2-related factor 2 (siNrf2). Cell viability was detected by Cell Counting Kit-8 assay and flow cytometer assay was utilized for cell apoptosis assessment. IL-6, IL-8, TNF-α and Nrf2 mRNA expression was tested by qRT-PCR. Western blot was employed to evaluate MMP-3, MMP-13, Collagen II, Nrf2, NQO-1, NLRP3, Caspase 1 and apoptosis-associated speck-like protein containing a caspase-1 recruitment domain (ASC) protein levels. In CHON-001 cells, IL-1β suppressed cell viability and Collagen II level while promoting cell apoptosis and expression of pro-inflammatory cytokines (IL-6, IL-8, TNF-α), MMPs (MMP-3, MMP-13), NQO-1, and NLRP3 inflammasome (NLRP3, Caspase 1 and ASC), with no significant influence on Nrf2. Cardamonin reversed the effect of IL-1β on cell viability, cell apoptosis, pro-inflammatory cytokines, MMPs, Collagen II, and NLRP3 inflammasome levels. In addition, cardamonin advanced Nrf2 and NQO-1 expression of CHON-001 cells. SiNrf2 reversed the function of cardamonin on IL-1β-induced cell apoptosis and expression of pro-inflammatory cytokines, Nrf2, NQO-1, and NLRP3 inflammasome in chondrocytes. Taken together Cardamonin inhibited IL-1β induced injury by inhibition of NLRP3 inflammasome via activating Nrf2/NQO1 signaling pathway in chondrocyte.
Zaheer, Mohd Moonis;Hasan, Syed Danish;Islam, Nazrul;Aslam, Moazzam
Ocean Systems Engineering
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v.11
no.1
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pp.17-42
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2021
Articulated loading platforms (ALPs) belongs to a class of offshore structures known as compliant. ALP motions have time periods falling in the wind excitation frequency range due to their compliant behaviour. This paper deals with the dynamic behavior of a double hinged ALP subjected to low-frequency wind forces with random waves. Nonlinear effects due to variable submergence, fluctuating buoyancy, variable added mass, and hydrodynamic forces are considered in the analysis. The random sea state is characterized by the Pierson-Moskowitz (P-M) spectrum. The wave forces on the submerged elements of the platform's shaft are calculated using Morison's Equation with Airy's linear wave theory ignoring diffraction effects. The fluctuating wind load has been estimated using Ochi and Shin wind velocity spectrum for offshore structures. The nonlinear dynamic equation of motion is solved in the time domain by the Wilson-θ method. The wind-structure interactions, along with the effect of various other parameters on the platform response, are investigated. The effect of offset of aerodynamic center (A.C.) with the center of gravity (C.G.) of platform superstructure has also been investigated. The outcome of the analyses indicates that low-frequency wind forces affect the response of ALP to a large extent, which otherwise is not enhanced in the presence of only waves. The mean wind modifies the mean position of the platform surge response to the positive side, causing an offset. Various power spectral densities (PSDs) under high and moderate sea states show that apart from the significant peak occurring at the two natural frequencies, other prominent peaks also appear at very low frequencies showing the influence of wind on the response.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.8
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pp.221-227
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2021
Since there are almost no scales for measuring the size of We-Chat applets, and most of the existing We-Chat applets are grafted through the original APP application, At present, the application scope of We-chat applets which is mainly in /shopping/life/food application. Thus, the purpose of this research is to focus on the iPhone app store, collect data on the top five of APP-STORE through users' comments and The high-frequency words will be obtained for statistics, and the variables of this study will be set up. Last, develop relevant Empirical research on the size and measurement scale of the We-Chat applet. Therefore, how to use We-Chat applets to improve user experience, we can create their own user private domain traffic for We-Chat applets and achieve long-term market competitiveness.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.2
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pp.726-741
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2022
The purpose of this study is to provide instructive theoretical models for art (music) education institutions especially when unpredictable risks, such as pandemics, occur again. Based on the customer behavior theory of the business-to-business-to-customer (B2B2C) platform, and in combination with the technology acceptance model (TAM) and expectation confirmation model (ECM), this study proposes an online education model from the perspective of art education. The framework is based on the three decision-making processes of the customer, and includes the product owner, content owner, and customer area. This paper highlights the factors that influence customers in making decisions when art education institutions are product owners. Regression analysis was introduced to study the factors influencing the expectation confirmation, and the overall fitting testing and six hypotheses testing of 385 effective samples were performed using the structural equation modeling (SEM). The results show that the course-design and after-service positively influenced the expectation confirmation, and the domain image positively influenced the continuance behavior. Negative emotions skipped the mediator (expectation confirmation) and directly exerted a significant negative impact on customers' willingness to continue system usage (continuance behavior). In addition, expectation confirmation positively influenced continuance behavior. The paths of detailed items comprising course-design, after-service, and negative emotion were also analyzed and discussed. In this path analysis, ordinary art learners did not believe that AI partners can play a very good auxiliary role. The findings contribute to the scope of information systems acting as an art education platform academically, and provide effective and theoretical support for the actual operation of art education institutions.
The main objective of this research work is to investigate the free vibration behavior of annular sandwich plates resting on the Kerr foundation at thermal conditions. This sandwich configuration is composed of two FGM face sheets as coating layer and a porous GPLRC (GPL reinforced composite) core. It is supposed that the GPL nanofillers and the porosity coefficient vary continuously along the core thickness direction. To model closed-cell FG porous material reinforced with GPLs, Halpin-Tsai micromechanical modeling in conjunction with Gaussian-Random field scheme is used, while the Poisson's ratio and density are computed by the rule of mixtures. Besides, the material properties of two FGM face sheets change continuously through the thickness according to the power-law distribution. To capture fundamental frequencies of the annular sandwich plate resting on the Kerr foundation in a thermal environment, the analysis procedure is with the aid of Reddy's shear-deformation plate theory based high-order shear deformation plate theory (HSDT) to derive and solve the equations of motion and boundary conditions. The governing equations together with related boundary conditions are discretized using the generalized differential quadrature (GDQ) method in the spatial domain. Numerical results are compared with those published in the literature to examine the accuracy and validity of the present approach. A parametric solution for temperature variation across the thickness of the sandwich plate is employed taking into account the thermal conductivity, the inhomogeneity parameter, and the sandwich schemes. The numerical results indicate the influence of volume fraction index, GPLs volume fraction, porosity coefficient, three independent coefficients of Kerr elastic foundation, and temperature difference on the free vibration behavior of annular sandwich plate. This study provides essential information to engineers seeking innovative ways to promote composite structures in a practical way.
A reliability-groundwater flow analysis is performed and the influence of flow parameters on the probability of exceeding the threshold value is examined. For this study, the 3-D numerical groundwater flow program, DGU-FLOW, is developed by extending the 2-D flow program and is coupled to the first and second order reliability program. The 3-D flow program is verified by solving the examples of groundwater flow through the underground excavation and comparing the results from commercial MODFLOW program. Reliability routine of the program is also verified by comparing the probability of failure with that of Monte-Carlo Simulation. The reliability analysis of the groundwater flow showed that the probability of failure from the first and second order reliability method are quite close to that of Monte-Carlo Simulation. from the parametric study of hydraulic conductivity of soil layers, the increase of both mean and variance of hydraulic conductivity results in the increase of probability of exceeding the threshold flow quantity. The probability of failure was more sensitive to constant head located at the end of the flow domain than the other parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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