Journal of mucopolysaccharidosis and rare diseases
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v.4
no.2
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pp.37-41
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2018
Mucopolysaccharidosis III (MPS III, Sanfilippo syndrome) is a rare autosomal recessive disease caused by a deficiency of one of four enzymes involved in the degradation of glycosaminoglycan (GAG). The resultant cellular accumulation of GAG causes various clinical manifestations. MPS III is divided into four subtypes depending on the deficient enzyme. All the subtypes show similar clinical features and are characterized by progressive degeneration of the central nervous system. A number of genetic and biochemical diagnostic methods have been developed. However, there is no effective therapy available for any form of MPS III, with treatment currently limited to clinical management of neurological symptoms. Main purpose of the treatment for MPS III is to prevent neurologic deterioration. Because conventional intravenous enzyme replacement therapy (ERT) has a limitation due to inability to cross the blood-brain barrier, several innovative therapeutic approaches for MPS III are being developed. This review covers the currently developing new therapeutic options for MPS III including high dose ERT, substrate reduction therapy, intrathecal or intraventricular ERT, fusion protein delivery using bioengineering technology, and gene therapy.
Many deep learning approaches have been studied for image classification in computer vision. However, there are not enough data to generate accurate models in medical fields, and many datasets are not annotated. This study presents a new method that can use both unlabeled and labeled data. The proposed method is applied to classify cervix images into normal versus cancerous, and we demonstrate the results. First, we use a patch self-supervised learning for training the global context of the image using an unlabeled image dataset. Second, we generate a classifier model by using the transferred knowledge from self-supervised learning. We also apply attention learning to capture the local features of the image. The combined method provides better performance than state-of-the-art approaches in accuracy and sensitivity.
The amyloid hypothesis has been considered a major explanation of the pathogenesis of Alzheimer disease. However, failure of phase III clinical trials with anti-amyloid-beta monoclonal antibodies reveals the need for other therapeutic approaches to treat Alzheimer disease. Compared to its relatively short history, optogenetics has developed considerably. The expression of microbial opsins in cells using genetic engineering allows specific control of cell signals or molecules. The application of optogenetics to Alzheimer disease research or clinical approaches is increasing. When applied with gamma entrainment, optogenetic neuromodulation can improve Alzheimer disease symptoms. Although safety problems exist with optogenetics such as the use of viral vectors, this technique has great potential for use in Alzheimer disease. In this paper, we review the historical applications of optogenetic neuromodulation with gamma entrainment to investigate the mechanisms involved in Alzheimer disease and potential therapeutic strategies.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.821-826
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2009
Current construction simulation approaches mostly focus on operation aspects of construction projects, ignoring managerial aspects which can radically change operational profiles (e.g., number of resources, expected productivity level, or daily working hours) during the course of construction. As a result, these approaches may mislead construction managers into unrealistic execution plans as well as make them difficult to find potential performance improvement areas. As an effort to address this issue, this paper establishes a comprehensive construction modeling framework which integrates operational and managerial aspects of construction projects. The proposed modeling framework will provide construction managers with more accurate, more reliable, and more realistic simulation results thus reducing the likelihoods of schedule delays and cost overruns.
Challenges brought by applications of advanced technologies in education call for new approaches that can best ensure the provision of quality e-learning experiences. This paper presents an ecological approach as one of such approaches to quality assurance in e-learning that can monitor, assess and improve the effectiveness and the links between the various elements of e-learning. The ecological model for QA in e-learning emphasizes interrelation transactions between elements (e.g. providers, learners, cultures and policies) and systemic integration of those elements, and stresses that all these elements within a QA system play an equal role in maintaining balance of the whole. The model focuses attention both on individual and societal/cultural environmental factors as cornerstones for QA efforts in e-learning. It addresses the importance of QA efforts directed at changing QA transactions from provider-centered to 'all stakeholder-oriented', from one-size-fits-all model to 'globally oriented, locally adaptive model' and from control framework to 'culture creation framework'.
Information technology and globalization are two main forces that will bring in a social transition in the new millenium. Human Ecology, as a discipline to study the interaction between individuals and families and their environment, needs to define a new mission in changing social environments. This paper analyzes the forces behind this social transition and their influences to the lifestyle of individuals and families. It also defines new missions of Human Ecology in terms of education, subjects and methods of research, and public responsibilities. As the society changes, the paradigm of Human Ecology should be expanded to cover newly appearing environmental factors. It should be emphasized that these expanded areas should be under the unified field of Human Ecology to offer the integrated approaches that other specialized field may not offer.
This paper provides a new approach to analyze the stability of TCP Vegas, which is a kind of feedback-based congestion control algorithm. Whereas the conventional approaches use the approximately linearized model of the TCP Vegas along equilibrium points, this approach uses the exactly characterized dynamic model to get a new stability criterion via a piecewise and delay-dependent Lyapunov-Krasovskii function. Especially, the resulting stability criterion is formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Using the new criterion, this paper shows that the current TCP Vegas algorithm is stable in the sufficiently wide region of network delay and link capacity.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.107-112
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1998
In this paper, we propose a new paradigm (NEW_BP) to be capable of overcoming limitations of the traditional backpropagation(OLD_BP). NEW_BP is based on the method of conjugate gradients with the normalized direction vectors and computes step size through the linear search which may be characterized by order statistics and golden section. Simulation results showed that NEW_BP was definitely superior to both the stochastic OLD_BP and the deterministic OLD_BP in terms of accuracy and rate of convergence and might sumount the problem of local minima. Furthermore, they confirmed us that stagnant phenomenon of training in OLD_BP resulted from the limitations of its algorithm in itself and that unessential approaches would never cured it of this phenomenon.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.12
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pp.6188-6204
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2017
Over the years, more password-based authentication key agreement schemes using chaotic maps were susceptible to attack by off-line password guess attack. This work approaches this problem by a new method--new theorem of chaotic maps: $T_{a+b}(X)+T_{a-b}(X)=2T_a(X)T_b(X)$,(a>b). In fact, this method can be used to design two-party, three-party, even in N-party intelligently. For the sake of brevity and readability, only a two-party instance: a novel Two-party Password-Authenticated Key Agreement Protocol is proposed for resisting password guess attack in this work. Compared with the related literatures recently, our proposed scheme can be not only own high efficiency and unique functionality, but is also robust to various attacks and achieves perfect forward secrecy. For capturing improved ratio of security and efficiency intuitively, the paper firstly proposes a new parameter called security/efficiency ratio(S/E Ratio). The higher the value of the S/E Ratio, the better it is. Finally, we give the security proof and the efficiency analysis of our proposed scheme.
In this paper, we propose new partial product compressor and ENMODL (Enhanced-NORA-MODL) CLA(Carry Look-ahead Adder) for high speed and low power multiplier. To reduce transistor count, area, power we developed two new-approaches. One is small size partial product compressor, the other is dynamic CMOS logic ENMODL CLA. The transistor count of new compressor is reduced by 11% as compared with that of conventional one. The speed of ENMODL CLA is increased by 6.27% as compared with NMODL CLA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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