Marine organisms in Antarctica live in an environment which exhibits variability in physical processes over a wide range of temporal scales, from seconds to millennia. This time scale tends to be correlated with the spatial scale over which a given process operates, though this relationship is influenced by biology. The way organisms respond to variability in the physical environment depends on the time-scale of that variability in relation to life-span. Short-term variations are perceived largely as noise and probably have little direct impact on ecology. Of much greater importance to organisms in Antarctica are seasonal and decadal variations. Although seasonality has long been recognised as a key feature of polar environments, the realization that decadal scale variability is important is relatively recent. Long-term change has always been a feature of polar environments and may be a key factor in the evolution of the communities we see today.
Anoxygenic photosynthesis, performed primarily by anoxygenic photosynthetic bacteria (APB), has been supposed to arise on Earth more than 3 billion years ago. The long established APB are distributed in almost every corner where light can reach. However, the relationship between APB phylogeny and source environments has been largely unexplored. Here we retrieved the pufM sequences and related source information of 89 pufM containing species from the public database. Phylogenetic analysis revealed that horizontal gene transfer (HGT) most likely occurred within 11 out of a total 21 pufM subgroups, not only among species within the same class but also among species of different phyla or subphyla. A clear source environment feature related phylogenetic distribution pattern was observed, with all species from oxic habitats and those from anoxic habitats clustering into independent subgroups, respectively. HGT among ancient APB and subsequent long term evolution and adaptation to separated niches may have contributed to the coupling of environment and pufM phylogeny.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.2254-2275
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2017
In this paper, we present an IND-CCA2 secure certificateless proxy re-encryption scheme in the random oracle model. A certificateless public key cryptography simplifies the certificate management in a traditional public key infrastructure and the built-in key escrow feature in an identity-based public key cryptography. Our scheme shares the merits of certificateless public key encryption cryptosystems and proxy re-encryption cryptosystems. Our certificateless proxy re-encryption scheme has several practical and useful properties - namely, multi-use, unidirectionality, non-interactivity, non-transitivity and so on. The security of our scheme bases on the standard bilinear Diffie-Hellman and the decisional Bilinear Diffie-Hellman assumptions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3591-3606
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2014
In this paper, a robust watermarking scheme is proposed that uses the scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm in the discrete wavelet transform (DWT) domain. First, the SIFT feature areas are extracted from the original image. Then, one level DWT is applied on the selected SIFT feature areas. The watermark is embedded by modifying the fractional portion of the horizontal or vertical, high-frequency DWT coefficients. In the watermark extracting phase, the embedded watermark can be directly extracted from the watermarked image without requiring the original cover image. The experimental results showed that the proposed scheme obtains the robustness to both signal processing and geometric attacks. Also, the proposed scheme is superior to some previous schemes in terms of watermark robustness and the visual quality of the watermarked image.
In this paper, we propose a feature extraction method using the stacked autoencoders which consist of restricted Boltzmann machines. The stacked autoencoders is a sort of deep networks. Restricted Boltzmann machines (RBMs) are probabilistic graphical models that can be interpreted as stochastic neural networks. In terms of pattern classification problem, the feature extraction is a key issue. We use the stacked autoencoders networks to extract new features which have a good influence on the improvement of the classification performance. After feature extraction, fuzzy k-nearest neighbors algorithm is used for a classifier which classifies the new extracted data set. To evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, we make some experiments with several machine learning data sets.
This paper presents a novel approach for non-iterative surface smoothing with feature preservation on arbitrary meshes. Laplacian operator is performed in a global way over the mesh. The surface smoothing is formulated as a quadratic optimization problem, which is easily solved by a sparse linear system. The cost function to be optimized penalizes deviations from the global Laplacian operator while maintaining the overall shape of the original mesh. The features of the original mesh can be preserved by adding feature constraints and barycenter constraints in the system. Our approach is simple and fast, and does not cause surface shrinkage and distortion. Many experimental results are presented to show the applicability and flexibility of the approach.
자동공정계획은 CAD 모델을 자동적으로 해석하여 CAM을 구동시키는 것을 목표로 하는데, 이를 위해서는 우선 CAD 모델로부터 특징형상을 인식하여야 한다. 특징형상 인식에 관한 연구는 근 20년간의 역사를 가지고 있지만, 그 연구 성과는 실용화되지 못하고 있다. 그 이유 중 하나는, 특징형상 인식과 자동공정계획 연구가 분리되어 진행되어왔기 때문이다. 본 연구에서는 인공지능 기법을 토대로 이 두 분야를 통합하여, 제조가능한 특징형상을 인식하고, 셋업을 최소화하며, 특징형상 간의 의존 관계를 설정하고, 최적의 가공 순서를 결정하였다.
An indirect visual SLAM takes raw image data and exploits geometric information such as key-points and line edges. Due to various environmental changes, SLAM performance may decrease. The main problem is caused by dynamic objects especially in highly crowded environments. In this paper, we propose a robust feature-based visual SLAM, building on ORB-SLAM, via multi-channel dynamic objects estimation. An optical flow and deep learning-based object detection algorithm each estimate different types of dynamic object information. Proposed method incorporates two dynamic object information and creates multi-channel dynamic masks. In this method, information on actually moving dynamic objects and potential dynamic objects can be obtained. Finally, dynamic objects included in the masks are removed in feature extraction part. As a results, proposed method can obtain more precise camera poses. The superiority of our ORB-SLAM was verified to compared with conventional ORB-SLAM by the experiment using KITTI odometry dataset.
Lingli Cui;Gang Wang;Dongdong Liu;Jiawei Xiang;Huaqing Wang
Smart Structures and Systems
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제33권4호
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pp.253-262
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2024
Current-based mechanical fault diagnosis is more convenient and low cost since additional sensors are not required. However, it is still challenging to achieve this goal due to the weak fault information in current signals. In this paper, a dual-loss convolutional neural network (DLCNN) is proposed to implement the intelligent bearing fault diagnosis via current signals. First, a novel similarity loss (SimL) function is developed, which is expected to maximize the intra-class similarity and minimize the inter-class similarity in the model optimization operation. In the loss function, a weight parameter is further introduced to achieve a balance and leverage the performance of SimL function. Second, the DLCNN model is constructed using the presented SimL and the cross-entropy loss. Finally, the two-phase current signals are fused and then fed into the DLCNN to provide more fault information. The proposed DLCNN is tested by experiment data, and the results confirm that the DLCNN achieves higher accuracy compared to the conventional CNN. Meanwhile, the feature visualization presents that the samples of different classes are separated well.
Extracting the process planning information from the CAD data is the key issue in integrated CAD/CAM system. In this paper, we develop algorithms for extracting the shape and setup configuration for NC machining of prismatic parts. In determining the workpart shape, the minimum-enclosing condept is applied so that the material waste is minimized. To minimize the number of setups, feature based algorithm is developed considrint the part shape, tool shape, and tool approach direction. The validity and effectiveness of the developed algorithms were tested by computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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