Diagrid structures have emerged in recent decades as an innovative solution for tube tall buildings, capable of merging structural efficiency and aesthetic quality. This paper investigates the effect of the building slenderness (grossly quantified by means of the aspect ratio, i.e., the ratio between the height and the plan dimension) on the structural behavior and on the optimal design parameters of diagrid tall buildings. For this purpose, building models with different slenderness values are designed by adopting preliminary design criteria, based on strength or stiffness demands; in addition, a design method based on a sizing optimization process that employs genetic algorithms is also proposed, with the aim to compare and/or refine the results obtained with simplified approaches.
Hasnain, Muhammad;Pasha, Muhammad Fermi;Ghani, Imran;Jeong, Seung Ryul;Ali, Aitizaz
Journal of Internet Computing and Services
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v.23
no.2
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pp.97-105
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2022
Web services show a rapid evolution and integration to meet the increased users' requirements. Thus, web services undergo updates and may have performance degradation due to undetected faults in the updated versions. Due to these faults, many performances and regression anomalies in web services may occur in real-world scenarios. This paper proposed applying the deep learning model and innovative explainable framework to detect performance and regression anomalies in web services. This study indicated that upper bound and lower bound values in performance metrics provide us with the simple means to detect the performance and regression anomalies in updated versions of web services. The explainable deep learning method enabled us to decide the precise use of deep learning to detect performance and anomalies in web services. The evaluation results of the proposed approach showed us the detection of unusual behavior of web service. The proposed approach is efficient and straightforward in detecting regression anomalies in web services compared with the existing approaches.
In this work, we developed silver nanowires and a silicon based Schottky junction and demonstrated ultrafast broadband photosensing behavior. The current device had a response speed that was ultrafast, with a rising time of 36 ㎲ and a falling time of 382 ㎲, and it had a high level of repeatability across a broad spectrum of wavelengths (λ = 365 to 940 nm). Furthermore, it exhibited excellent responsivity of 60 mA/W and a significant detectivity of 3.5 × 1012 Jones at a λ = 940 nm with an intensity of 0.2 mW cm-2 under zero bias operating voltage, which reflects a boost of 50 %, by using the AC PV effect. This excellent broadband performance was caused by the photon-induced alternative photocurrent effect, which changed the way the optoelectronics work. This innovative approach will open a second door to the potential design of a broadband ultrafast device for use in cutting-edge optoelectronics.
Md Amirul Islam;Muhammad Salah Uddin;Seethaletchumy Thambiah;Elsadig Musa Ahmed;Md Abdur Rauf
East Asian Economic Review
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v.27
no.1
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pp.61-85
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2023
The study aims to investigate the factors pursuing the women entrepreneurs to accept Islamic microfinance (IMF) in urban and rural areas of Malaysia. For this purpose, the study applies the Theory of Planned Behavior (TPB) and Innovation and Diffusion Theory to explain Islamic microfinance adoption. Using the structural equation model (SEM) with primary data collected from 384-woman entrepreneurs in Malaysia, the current study uses a 5-point Likert scale. On the basis of theory and collected data, the seven hypotheses are developed. All hypotheses are validated by both directly and indirectly, as well as through a mediating factor. Among the factors, knowledge about IMF and subjective norms significantly influence the acceptance of IMF. On the other hand, the perceived complexity does not show any substantial relationship to the acceptance of IMF. This outcome will be helpful in supporting policymakers, academics, and future studies and must take into account the supported factors. Therefore, the study contributes to develop an innovative framework, to create self-employment for women entrepreneurs.
Purpose: Psychological and clinical studies targeting children and adolescents have become increasingly important in recent years as researchers strive to understand better the psychological and physiological development of children and teens. The purpose of the study is to explore significant research ethics on the psychological and clinical study targeting children and adolescents. In addition to these ethical considerations, international and national codes of ethics and regulatory bodies guide ethical research practices with children and adolescents. Research design, data, and methodology: The present study used the qualitative textual collection through investigating the past and current literature review. Numerous prior studies have conducted this research design to obtain the right prior studies. Results: Previous Research has indicated there are four research ethics on the psychological and clinical study targeting children and adolescents. (1) Respect for autonomy, (2) Respect for privacy and confidentiality, (3) Respect for vulnerability, (4). Respect for beneficence. Conclusions: In conclusion, research ethics are essential for protecting children and adolescents when conducting psychological and clinical studies. In the future, research should focus on developing innovative methods to ensure the safety of children and adolescents while still allowing them to participate in research.
The exponential proliferation of cutting-edge computing technologies has spurred organizations to outsource their data and computational needs. In the realm of cloud-based computing environments, ensuring robust security, encompassing principles such as confidentiality, availability, and integrity, stands as an overarching imperative. Elevating security measures beyond conventional strategies hinges on a profound comprehension of malware's multifaceted behavioral landscape. This paper presents an innovative paradigm aimed at empowering cloud service providers to adeptly model user behaviors. Our approach harnesses the power of a Particle Swarm Optimization-based Probabilistic Neural Network (PSO-PNN) for detection and recognition processes. Within the initial recognition module, user behaviors are translated into a comprehensible format, and the identification of malicious nano-structures behaviors is orchestrated through a multi-layer neural network. Leveraging the UNSW-NB15 dataset, we meticulously validate our approach, effectively characterizing diverse manifestations of malicious nano-structures behaviors exhibited by users. The experimental results unequivocally underscore the promise of our method in fortifying security monitoring and the discernment of malicious nano-structures behaviors.
In the construction industry, composite structures have revolutionized traditional design principles, opening innovative possibilities. The Concrete Encased - Concrete Filled Steel Tubular (CE-CFST) column stands out as a distinctive composite structure, offering structural stability and resilience for various engineering applications. Comprising Reinforced Concrete (RC) and Concrete Filled Steel Tubular (CFST) components, CE-CFST columns are valued for their inherent properties, including ductility and rigidity, CE-CFST is commonly used in the construction of bridges, high-rise buildings, and more. This article aims to provide a concise overview of the evolutionary development of CE-CFST columns and their performance in structural applications. Through a comprehensive review, the study delves into the behaviour of CE-CFST columns under different scenarios. It examines the influences of key parameters such as size, infills, cross section, failure causes, and design codes on the performance of CE-CFST columns, highlighting their enhanced functionality and future potential. Moreover, the review meticulously examines previous applications of CE-CFST columns, offering insights into their practical implementation.
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.902-908
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2024
A large number of construction accidents are caused by workers' unsafe behavior under excessive workload. Despite the demonstrated effectiveness and advantages of current portable electroencephalogram (EEG) devices in workload monitoring, accurate data acquisition remains challenging due to motion artifacts in dynamic environments. Consequently, most current research is limited to static conditions, thus restricting its application to construction tasks that inherently involve bodily movements. In this study, an innovative signal filtering framework is introduced that employs the principles of adaptive filtering to integrate acceleration signals containing motion information for the correction of motion artifacts in EEG signals. The experimental results demonstrate that this approach effectively eliminates motion-induced artifacts in EEG signals, thereby improving the preprocessing of hybrid kinematic-EEG signals acquired during bodily and muscular movements. By enhancing signal quality and reliability, this preprocessing framework aims to broaden the application of portable EEG devices for real-time workload monitoring among construction workers. This advancement is expected to enhance the practicality of EEG in construction safety management and ultimately contribute to safer construction practices.
Phygital is an approach that integrates digital technology into physical retail spaces to provide innovative and interactive customer experiences. As this approach becomes more widespread, understanding its effects on consumer behavior is crucial. This study aims to bridge this gap by investigating the factors that influence cognitive, emotional, technological, sensory, and social experiences in phygital retail. It also seeks to understand how these factors influence customer engagement, ultimately impacting customers' patronage intentions and recommendation intentions. The study surveyed 380 customers in China who had experienced phygital retail. The results show that various dimensions of customer experience influence customer engagement, with sensory and social encounters having the greatest impact. Customer engagement, in turn, affects customers' patronage intention and recommendation intentions. Importantly, this study examines how specific sub-dimensions of customer experience impact recommendation intentions in a phygital retail environment. These insights provide valuable strategic guidance for service-oriented retailers.
The following paper outlines the strange juncture of scientific principles and artistic expression by showing how studies of water force and dynamics of pipes can influence or inspire contemporary fine art. The radial force exerted by the internal viscous fluid is calculated using the Navier-Stokes equation. This work ascertains the fluid mechanics and structural behavior that pipes undergo due to water forces and can be translated into the medium of painting and sculpture. This paper will analyze the dynamic interactions between water and pipes reinforced with nanoparticles, while at the same time searching for new forms of representation concerning motion, flux, and structure within art. Results indicate that an increase in nanoparticle content leads to a reduction in transient deflection. The work includes case studies of artworks that incorporate these scientific aspects and also provides a theoretical framework to understand how technical phenomena can be transformed into visual and conceptual forms in art.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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