The calculation of active earth pressure behind retaining wall is a typical three-dimensional (3D) problem with spatial effects. With the help of limit analysis, this paper firstly deduces the internal energy dissipation power equations and various external forces power equations of the 3D retaining wall under the nonlinear strength condition, such as to establish the work-energy balance equation. The pseudo-static method is used to consider the effect of earthquake on active earth pressure in horizontal state. The failure mode is a 3D curvilinear cone failure mechanism. For the different width of the retaining wall, the plane strain block is inserted in the symmetric plane. By optimizing all parameters, the maximum value of active earth pressure is calculated. In order to verify the validity of the new expressions obtained by the paper, the solutions are compared with previously published solutions. Agreement shows that the new expressions are effective. The results of different parameters are given in the forms of figures to analysis the influence caused by nonlinear strength parameters.
Yao, Yuanyuan;Yin, Changchuan;Song, Xiaoshi;Beaulieu, Norman C.
Journal of Communications and Networks
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v.18
no.3
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pp.340-350
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2016
The performance of large-scale cognitive radio (CR) networks with secondary users sustained by opportunistically harvesting radio-frequency (RF) energy from nearby primary transmissions is investigated. Using an advanced RF energy harvester, a secondary user is assumed to be able to collect ambient primary RF energy as long as it lies inside the harvesting zone of an active primary transmitter (PT). A variable power (VP) transmission mode is proposed, and an energy-based opportunistic spectrum access (OSA) strategy is considered, under which a secondary transmitter (ST) is allowed to transmit only if its harvested energy is larger than a predefined transmission threshold and it is outside the guard zones of all active PTs. The transmission probability of the STs is derived. The outage probabilities and the throughputs of the primary and the secondary networks, respectively, are characterized. Compared with prior work, the throughput can be increased by as much as 29%. The energy-based OSA strategy can be generally applied to a non-CR setup, where distributed power beacons (PBs) are deployed to power coexisting wireless signal transmitters (WSTs) in a wireless powered sensor network.
We describe a survey of nearby core-collapse supernova (SN) explosion sites using integral field spectroscopy (IFS) techniques, which is an extension of the work described in Kuncarayakti et al. (2013). The project aims to constrain SN progenitor properties based on the study of the immediate environment of the SN. The stellar populations present at the SN explosion sites are studied by means of integral field spectroscopy, which enables the acquisition of both spatial and spectral information of the object simultaneously. The spectrum of the SN parent stellar population gives an estimate of its age and metallicity. With this information, the initial mass and metallicity of the once coeval SN progenitor star are derived. While the survey is mostly done in optical, the additional utilization of near-infrared integral field spectroscopy assisted with adaptive optics (AO) enables us to examine the explosion sites in high spatial detail, down to a few parsecs. This work is being carried out using multiple 2-8 m class telescopes equipped with integral field spectrographs in Chile and Hawaii.
Matos, Felipe Delestro;Rocha, Jose Celso;Nogueira, Marcelo Fabio Gouveia
Journal of Animal Science and Technology
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v.56
no.4
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pp.15.1-15.10
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2014
Background: Morphologically classifying embryos is important for numerous laboratory techniques, which range from basic methods to methods for assisted reproduction. However, the standard method currently used for classification is subjective and depends on an embryologist's prior training. Thus, our work was aimed at developing software to classify morphological quality for blastocysts based on digital images. Methods: The developed methodology is suitable for the assistance of the embryologist on the task of analyzing blastocysts. The software uses artificial neural network techniques as a machine learning technique. These networks analyze both visual variables extracted from an image and biological features for an embryo. Results: After the training process the final accuracy of the system using this method was 95%. To aid the end-users in operating this system, we developed a graphical user interface that can be used to produce a quality assessment based on a previously trained artificial neural network. Conclusions: This process has a high potential for applicability because it can be adapted to additional species with greater economic appeal (human beings and cattle). Based on an objective assessment (without personal bias from the embryologist) and with high reproducibility between samples or different clinics and laboratories, this method will facilitate such classification in the future as an alternative practice for assessing embryo morphologies.
Background: Colorectal cancer is a major cause of morbidity and mortality throughout the world. Colorectal cancer screening is an optimal way for reducing of morbidity and mortality and a clinical decision support system (CDSS) plays an important role in predicting success of screening processes. DSS is a computer-based information system that improves the delivery of preventive care services. The aim of this article was to detail engineering of information requirements and work flow design of CDSS for a colorectal cancer screening program. Materials and Methods: In the first stage a screening minimum data set was determined. Developed and developing countries were analyzed for identifying this data set. Then information deficiencies and gaps were determined by check list. The second stage was a qualitative survey with a semi-structured interview as the study tool. A total of 15 users and stakeholders' perspectives about workflow of CDSS were studied. Finally workflow of DSS of control program was designed by standard clinical practice guidelines and perspectives. Results: Screening minimum data set of national colorectal cancer screening program was defined in five sections, including colonoscopy data set, surgery, pathology, genetics and pedigree data set. Deficiencies and information gaps were analyzed. Then we designed a work process standard of screening. Finally workflow of DSS and entry stage were determined. Conclusions: A CDSS facilitates complex decision making for screening and has key roles in designing optimal interactions between colonoscopy, pathology and laboratory departments. Also workflow analysis is useful to identify data reconciliation strategies to address documentation gaps. Following recommendations of CDSS should improve quality of colorectal cancer screening.
Cui, Hao;Zhang, Xiaoxing;Yao, Qiang;Miao, Yulong;Tang, Ju
Carbon letters
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v.28
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pp.55-59
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2018
Transition-metal-embedded carbon nanotubes (CNTs) have been accepted as a novel type of sensing material due to the combined advantage of the transition metal, which possesses good catalytic behavior for gas interaction, and CNTs, with large effective surface areas that present good adsorption ability towards gas molecules. In this work, we simulate the adsorption of $O_2$ and $O_3$ onto Rh-doped CNT in an effort to understand the adsorbing behavior of such a surface. Results indicate that the proposed material presents good adsorbing ability and capacities for these two gases, especially $O_3$ molecules, as a result of the relatively large conductivity changes. The frontier molecular orbital theory reveals that the conductivity of Rh-CNT would undergo a decrease after the adsorption of two such oxidizing gases due to the lower electron activity and density of this media. Our calculations are meaningful as they can supply experimentalists with potential sensing material prospects with which to exploit chemical sensors.
El Abbas, Nadia;Khamlichi, Abdellatif;Bezzazi, Mohammed
Coupled systems mechanics
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v.5
no.4
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pp.285-304
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2016
The effects of large rotations and p-delta on the dynamic response of a structure subjected to seismic loading and local uplift of its foundation were analyzed in this work. The structure was modeled by an equivalent flexible mat mounted on a rigid foundation that is supported either by a Winkler soil type or a rigid soil. The equations of motion of the system were derived by taking into account the equilibrium of the coupled foundation-mat system where the structure was idealized as a single-degree-of-freedom. The obtained nonlinear coupled system of ordinary differential equations was integrated by using an adequate numerical scheme. A parametric study was performed then in order to evaluate the maximum response of the system as function of the intensity of the earthquake, the slenderness of the structure, the ratio of the mass of the foundation to the mass of the structure. Three cases were considered: (i) local uplift of foundation under large rotation with the p-delta effect, (ii) local uplift of foundation under large rotation without including the p-delta effect, (iii) local uplift of foundation under small rotation. It was found that, in the considered ranges of parameters and for moderate earthquakes, assuming small rotation of foundation under seismic loading can yield more adverse structural response, while the p-delta effect has almost no effect.
Nowadays, Genomic data constitutes one of the fastest growing datasets in the world. As of 2025, it is supposed to become the fourth largest source of Big Data, and thus mandating adequate high-performance computing (HPC) platform for processing. With the latest unprecedented and unpredictable mutations in severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the research community is in crucial need for ICT tools to process SARS-CoV-2 RNA data, e.g., by classifying it (i.e., clustering) and thus assisting in tracking virus mutations and predict future ones. In this paper, we are presenting an HPC-based SARS-CoV-2 RNAs clustering tool. We are adopting a data science approach, from data collection, through analysis, to visualization. In the analysis step, we present how our clustering approach leverages on HPC and the longest common subsequence (LCS) algorithm. The approach uses the Hadoop MapReduce programming paradigm and adapts the LCS algorithm in order to efficiently compute the length of the LCS for each pair of SARS-CoV-2 RNA sequences. The latter are extracted from the U.S. National Center for Biotechnology Information (NCBI) Virus repository. The computed LCS lengths are used to measure the dissimilarities between RNA sequences in order to work out existing clusters. In addition to that, we present a comparative study of the LCS algorithm performance based on variable workloads and different numbers of Hadoop worker nodes.
Wang, Jun Hui;Tang, Jia-Yao;Fan, Jia-Yi;Meng, Ze-Da;Zhu, Lei;Oh, Won-Chun
Korean Journal of Materials Research
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v.32
no.2
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pp.57-65
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2022
Herein a rich, Se-nanoparticle modified Mo-W18O49 nanocomposite as efficient hydrogen evolution reaction catalyst is reported via hydrothermal synthesized process. In this work, Na2SeSO3 solution and selenium powder are used as Se precursor material. The structure and composition of the nanocomposites are characterized by X-ray diffraction (XRD), high-resolution field emission scanning electron microscopy (SEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), EDX spectrum analysis and the corresponding element mapping. The improved electrochemical properties are studied by current density, and EIS analysis. The as-prepared Se modified Mo-W18O49 synthesized via Na2SeSO3 is investigated by FE-SEM analysis and found to exhibit spherical particles combined with nanosheets. This special morphology effectively improves the charge separation and transfer efficiency, resulting in enhanced photoelectric behavior compared with that of pure Mo-W18O49. The nanomaterial obtained via Na2SeSO3 solution demonstrates a high HER activity and low overpotential of -0.34 V, allowing it to deliver a current density of 10 mA cm-2.
Background: Street vendors spend relatively more time near roadways and are vulnerable to air pollution related health disorders. However, there is limited information on the quality of the air they breathe. The objectives of this present study were to calculate the mass concentration of atmospheric particulate matter (PM) in eight size fractions ($PM_{0.4-0.7}$, $PM_{0.7-1.1}$, $PM_{1.1-2.1}$, $PM_{2.1-3.3}$, $PM_{3.3-4.7}$, $PM_{4.7-5.8}$, $PM_{5.8-9.0}$, and $PM_{9.0--0{\mu}m}$) at commercial (CML) and residential site (RSL) in Dehradun city from November 2015 to May 2016. To estimate the corresponding respiratory deposition dose (RDDs) in alveolar (AL), tracheobronchial (TB), and head airway (HD) region on street vendors working at CML and RSL. To find the association of atmospheric PM with RDDs and the incidence of respiratory related disorders among street vendors. Methods: Andersen cascade impactor was employed for calculating the PM mass concentration. Questionnaire based health survey among street vendors were carried out through personal interview. Results: A significant difference (p < 0.05; t-test) between the mean $PM_{0.4-10{\mu}m}$ mass concentration at CML and RSL was observed with ($mean{\pm}SD$) $84.05{\pm}14.5$ and $77.23{\pm}11.7{\mu}g\;m^{-3}$, respectively. RDDs in AL, TB and HD region at CML was observed to be 9.9, 7.8, and 7.3% higher than at RSL, respectively. Health survey revealed 1.62, 0.96, 0.04, and 0.57 times higher incidence of cold, cough, breathlessness, and chest pain, respectively with street vendors at CML compared to RSL. Conclusion: The site characteristics plays a major role in the respiratory health status of street vendors at Dehradun.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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