In order to make reasonable design for the improvement of comprehensive mechanical properties of RAFM steels, the design system with both machine learning and high-throughput optimization algorithm was established. As the basis of the design system, a dataset of RAFM steels was compiled from previous literatures. Then, feature engineering guided random forests regressors were trained by the dataset and NSGA II algorithm were used for the selection of the optimal solutions from the large-scale solution set with nine composition features and two treatment processing features. The selected optimal solutions by this design system showed prospective mechanical properties, which was also consistent with the physical metallurgy theory. This efficiency design mode could give the enlightenment for the design of other metal structural materials with the requirement of multi-properties.
Early-stage diagnosis of Alzheimer's Disease (AD) from Cognitively Normal (CN) patients is crucial because treatment at an early stage of AD can prevent further progress in the AD's severity in the future. Recently, computer-aided diagnosis using magnetic resonance image (MRI) has shown better performance in the classification of AD. However, these methods use a traditional machine learning algorithm that requires supervision and uses a combination of many complicated processes. In recent research, the performance of deep neural networks has outperformed the traditional machine learning algorithms. The ability to learn from the data and extract features on its own makes the neural networks less prone to errors. In this paper, a dense neural network is designed for binary classification of Alzheimer's disease. To create a classifier with better results, we studied result of different activation functions in the prediction. We obtained results from 5-folds validations with combinations of different activation functions and compared with each other, and the one with the best validation score is used to classify the test data. In this experiment, features used to train the model are obtained from the ADNI database after processing them using FreeSurfer software. For 5-folds validation, two groups: AD and CN are classified. The proposed DNN obtained better accuracy than the traditional machine learning algorithms and the compared previous studies for AD vs. CN, AD vs. Mild Cognitive Impairment (MCI), and MCI vs. CN classifications, respectively. This neural network is robust and better.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.4
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pp.203-208
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2022
The occurrence of Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) is hoarding globally. All kinds of Diabetes Mellitus is controlled to disrupt over 415 million grownups worldwide. It was the seventh prime cause of demise widespread with a measured 1.6 million deaths right prompted by diabetes during 2016. Over 90% of diabetes cases are T2DM, with the utmost persons having at smallest one other chronic condition in UK. In valuation of contemporary applications of Big Data (BD) to Diabetes Medicare by sighted its upcoming abilities, it is compulsory to transmit out a bottomless revision over foremost theoretical literatures. The long-term growth in medicine and, in explicit, in the field of "Diabetology", is powerfully encroached to a sequence of differences and inventions. The medical and healthcare data from varied bases like analysis and treatment tactics which assistances healthcare workers to guess the actual perceptions about the development of Diabetes Medicare measures accessible by them. Apache Spark extracts "Resilient Distributed Dataset (RDD)", a vital data structure distributed finished a cluster on machines. Machine Learning (ML) deals a note-worthy method for building elegant and automatic algorithms. ML library involving of communal ML algorithms like Support Vector Classification and Random Forest are investigated in this projected work by using Jupiter Notebook - Python code, where significant quantity of result (Accuracy) is carried out by the models.
The stethoscope has long been used for the examination of patients, but the importance of auscultation has declined due to its several limitations and the development of other diagnostic tools. However, auscultation is still recognized as a primary diagnostic device because it is non-invasive and provides valuable information in real-time. To supplement the limitations of existing stethoscopes, digital stethoscopes with machine learning (ML) algorithms have been developed. Thus, now we can record and share respiratory sounds and artificial intelligence (AI)-assisted auscultation using ML algorithms distinguishes the type of sounds. Recently, the demands for remote care and non-face-to-face treatment diseases requiring isolation such as coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection increased. To address these problems, wireless and wearable stethoscopes are being developed with the advances in battery technology and integrated sensors. This review provides the history of the stethoscope and classification of respiratory sounds, describes ML algorithms, and introduces new auscultation methods based on AI-assisted analysis and wireless or wearable stethoscopes.
This study is on wear damage of the material for a molding machine that be used at finally cutting of metal beam made in roll forming process of vehicle bump beam process line. SKD11 steel was used with the material for cutting mold jig. In the cutting mold jig, Ti diffusion heat treatment after vacuum heat treatment was carried out for upgrade of surface hardness and anti-wear. Also, the heat treatments by various methods were performed to compare the wear damage degree against above the existing heat treatment. Wear loss and friction coefficient were obtained from wear test. And, micro Vickers hardness values were compared with damaged parts or not of cutting mold jig. Micro Vickers hardness value appeared higher at the undamaged part by Ti diffusion heat treatment. The micro Vickers hardness well followed a two-parameter Weibull probability distribution.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1997.04a
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pp.54-61
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1997
Furthermore the rothor pole, with a solid type, manufactured by cold forging process at present should dmploy 3 press lines which consist of total 7 processes. Since A.S.B. treatment is prerequisite for the press line, the 3 times of A.S.B. treatment requires a long lead time, with little contribution to the reduction in cost. The author has investigated, through this researach, the possibility of a new forging method for a rotor pole production with (1) 2 pass instead of 3 press lines (2) only one A.S.B. treatment instead of 3 ones (3) solid type instead of sectional type, and (4) improvment of material property during process using a modified forging process and a specially designed die.
One of the useful technologies for light-weightening of components required in the automobile and machine industry is to use high strength materials. To improve material properties, the carbonizing treatment, nitrifying treatment, and shot-peening method are representatively applied. However, the shot-peening method is generally used to remove surface defect on steel and to improve the fatigue strength of the surface. Benefits of shot-peening are increasing resistance against fatigue, stress corrosion cracking, fretting, galling, erosion and closing of pores. In this paper, the effect of shot-peening on the corrosion of SUP-9 steel immersed in a 3.5% NaCl solution and corrosion characteristics from heat treatment during the shot peening process has been investigated. The immersion test was performed on four kinds of specimens. Corrosion potential, the polarization curve, residual stress etc. Were analyzed from the experimental results.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.13
no.5
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pp.67-74
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2004
Laser heat treatment is an effective technique used to improve the tribological properties and also to increase the service life of automobile components such as camshafts, crankshatfs, lorry brake drums and gears. High power $CO_2$ lasers and Nd:YAG lasers are employed for localized hardening of materials and hence are of potential application in the automobile industries. The heat is conducted rapidly into the bulk of the specimen causing self-quenching action to occur and the formation of matrensitic structure. In this investigation, the microstructrual features occurring in Nd:YAG laser hardening SM45C and $STD_11$ steel are discussed with the use of optical microscopic and scanning electron microscopic analysis. Moreover, This paper describes the optimisation of the processing parameters for maximum hardened depth of SM45C and $STD_11$ steel specimens of 10mm thickness by using CW:YAG laser.
J2ME service technology has advantage that can embody independent and, more soft system in DICOM 3.0 and medicine reflex administration server, client′s OS that is medical treatment reflex standard in radio Internet. Also, intranet that do web based spread, and develop by system that can alternate existent client-server structure rapidly. Specialty, possibility of improvement is much because is connecting being limited in internet environment that medical equipment and information system of various kinds of machine are wire in medical institution and so on. Because do medical treatment reflex transmission module development applying DICOM technology and filtering techniques of "m-PACS" In this research, existence, by interlock in radio usable Mobile reflex conversion system design and embody. That is, patient′s information which is stored to various systems to be transmited and can give big help in medical examination and treatment to reflex client without being wooed doctor′s interpretation result and so on in place through environment to be radish tentacle bar see.
One of the most important characteristics of Mg alloys is the high ratio of strength to weight. This is why there is a high demand for applications with these alloys in the transportation industries to reduce the fuel consumption and to save energy. In addition, magnesium (and its alloys) is of considerable interest as a structural material, especially in the aerospace and automotive industries thanks to its low density. However, its major drawback is its high sensitivity to corrosion. Therefore, its use requires the application of a surface treatment. This study used a die-casted AZ91D Mg alloyand all the samples were annealed (in $120^{\circ}C$). The surface microstructure and phase distribution in thin-walled AZ91D magnesium components cast on a hot-chamber die-casting machine were investigated by optical microscopy and scanning electron microscopy. The reflectance differences in the bulk state comparison with the annealing state are caused by hydrogenation presence of the Mg layer under an oxidation surface layer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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