Huong, Truong Thu;Bac, Ta Phuong;Thang, Bui Doan;Long, Dao Minh;Quang, Le Anh;Dan, Nguyen Minh;Hoang, Nguyen Viet
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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pp.169-180
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2021
Since machine learning was invented, there have been many different machine learning-based algorithms, from shallow learning to deep learning models, that provide solutions to the classification tasks. But then it poses a problem in choosing a suitable classification algorithm that can improve the classification/detection efficiency for a certain network context. With that comes whether an algorithm provides good performance, why it works in some problems and not in others. In this paper, we present a data-centric analysis to provide a way for selecting a suitable classification algorithm. This data-centric approach is a new viewpoint in exploring relationships between classification performance and facts and figures of data sets.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.67-76
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2024
Diabetic retinopathy is a threatening complication of diabetes, caused by damaged blood vessels of light sensitive areas of retina. DR leads to total or partial blindness if left untreated. DR does not give any symptoms at early stages so earlier detection of DR is a big challenge for proper treatment of diseases. With advancement of technology various computer-aided diagnostic programs using image processing and machine learning approaches are designed for early detection of DR so that proper treatment can be provided to the patients for preventing its harmful effects. Now a day machine learning techniques are widely applied for image processing. These techniques also provide amazing result in this field also. In this paper we discuss various machine learning and deep learning based techniques developed for automatic detection of Diabetic Retinopathy.
We used in-situ synchrotron X-ray scattering to investigate phase transformations of octahedral tilted monoclinic $SrRuO_3$ (MSRO) and tetragonal SRO (TSRO) thin films on $SrTiO_3$ (STO) substrates. The octahedral tilted MSRO thin films were highly crystalline and the monoclinic distortion angle was $0.45^{\circ}$. The phase transition temperature from the MSRO to TSRO phase occurred at approximately $200^{\circ}C$ as a second order transition. Conversely, no phase transformations of the TSRO thin film occurred within the range from RT to $250^{\circ}C$. The octahedral $RuO_6$ rotation was strongly affected by the phase transformation in the SRO thin films.
Earthquakes are natural disasters that cause serious social disruptions and economic losses. In particular, they have a significant impact on critical lifeline infrastructure such as urban water transmission networks. Therefore, it is important to predict network performance and provide an alternative that minimizes the damage by considering the factors affecting lifeline structures. This paper proposes a probabilistic reliability approach for post-hazard flow analysis of a water transmission network according to earthquake magnitude, pipeline deterioration, and interdependency between pumping plants and 154 kV substations. The model is composed of the following three phases: (1) generation of input ground motion considering spatial correlation, (2) updating the revised nodal demands, and (3) calculation of available nodal demands. Accordingly, a computer code was developed to perform the hydraulic analysis and numerical modelling of water facilities. For numerical simulation, an actual water transmission network was considered and the epicenter was determined from historical earthquake data. To evaluate the network performance, flow-based performance indicators such as system serviceability, nodal serviceability, and mean normal status rate were introduced. The results from the proposed approach quantitatively show that the water network is significantly affected by not only the magnitude of the earthquake but the interdependency and pipeline deterioration.
Contemporary end-servers and network-routers rely on traffic shaping to deal with server overload and network congestion. Although such traffic shaping provides a means to mitigate the effects of server overload and network congestion, the lack of cooperation between end-servers and network-routers results in waste of network resources. To remedy this problem, we design, implement, and evaluate NetDraino, a novel mechanism that extends the existing queue-management schemes at routers to exploit the link congestion information at downstream end-servers. Specifically, NetDraino distributes the servers' traffic-shaping rules to the congested routers. The routers can then selectively discard those packets-as early as possible-that overloaded downstream servers will eventually drop, thus saving network resources for forwarding in-transit packets destined for non-overloaded servers. The functionality necessary for servers to distribute these filtering rules to routers is implemented within the Linux iptables and iproute2 architectures. Both of our simulation and experimentation results show that NetDraino significantly improves the overall network throughput with minimal overhead.
The purpose of this study was to investigate the conceptual structure of subjects related to matter having pre-service elementary school teachers by applying semantic network analysis (SNA). The analyzed concepts in the subjects of matter were 6 words such as 'atom', 'molecule', 'ion', 'electron', 'matter' and 'particle'. The results of SNA of the concepts are as follows : 1. In the semantic network of 'atom', words having a high betweenness centrality were linked with the words based on both the scientific context and the everyday context. 2. The network of 'molecule' was analyzed to be more organized than the network of the 'atom'. 3. In the network of 'ion', the group of words of the scientific context was distinguished from the group of words of the everyday context. 4. The network of 'electron' was analyzed to be more oriented on electricity and magnetism in the field of physics. 5. In the network of 'matter', the words related to compounds were linked with knowledge of history of science. 6. The network of 'particle' was not structured with words based on particulate nature of matter.
Type 2 diabetes mellitus is a complex metabolic disorder associated with multiple genetic, developmental and environmental factors. The recent advances in gene expression microarray technologies as well as network-based analysis methodologies provide groundbreaking opportunities to study type 2 diabetes mellitus. In the present study, we used previously published gene expression microarray datasets of human skeletal muscle samples collected from 20 insulin sensitive individuals before and after insulin treatment in order to construct insulin-mediated regulatory network. Based on a motif discovery method implemented by iRegulon, a Cytoscape app, we identified 25 candidate regulons, motifs of which were enriched among the promoters of 478 up-regulated genes and 82 down-regulated genes. We then looked for a hierarchical network of the candidate regulators, in such a way that the conditional combination of their expression changes may explain those of their target genes. Using Genomica, a software tool for regulatory network construction, we obtained a hierarchical network of eight regulons that were used to map insulin downstream signaling network. Taken together, the results illustrate the benefits of combining completely different methods such as motif-based regulatory factor discovery and expression level-based construction of regulatory network of their target genes in understanding insulin induced biological processes and signaling pathways.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1997.10a
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pp.138-141
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1997
In this study, a simulation model is developed to analyze the effects of routing and scale-economy of transmission facilities on the traffic network topology and investment cost changes in a metropolitan telephone network. Computational experiments showed that the wide deployment of bifurcated routing in a dual-homing configuration reduces significantly the traffic network connectivity and the investment cost. Its enhanced version, when combined with the subscriber network cost model, can be used as a prototype cost proxy model for figuring out the access charges in a multi-operator environment.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.32
no.2
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pp.89-97
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2007
We study the maximum integer multiflow problem and the minimum multicut problem in a ring network. Both problems in a general network are known to be NP-hard. In this paper, we develop polynomial time algorithms to solve the problems. We also prove that even In a ring network, maximum multiflow is not always integral, which implies that the amount of maximum integer flow does not always reach the minimum capacity of multicut.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.10a
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pp.361-364
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2005
As increasing the Internet traffic, many researches on access network are reported for end-to-end high-speed broadband network, where E-PON(Ethernet-Passive Active Network) is one of reasonable candidate fur the network with respect to cost and bandwidth utilization. For the high-speed access network, E-PON need an efficient bandwidth allocation method. This paper suggests a WFA(Water-Filling Allocation) algorithm for the efficient bandwidth allocation with various simulation test.
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