Calretinin is thought to play roles in calcium buttering. Its site of expression has been extensively studied in the central nervous system. We previously reported (Hong et at.,2002, Neurosci. Res.,44: 325-335) calretinin expression in the superficial layers of the cat superior colliculus (SC). In the present study, we studied the distribution of calretinin in the intermediate and deep layers by immunocytochemistry. We found striking differences in calretinin immunoreactivity among the superficial, intermediate, and deep layers. In contrast to the superficial layers, the intermediate and deep layers contained many calretinin-immunoreactive (IR) neurons. They formed two laminar tiers. The first tier, which was very distinctive, was found within the upper intermediate gray layers and formed clusters of labeled neurons in many sections. The second tier of calretinin-IR neurons was found in the deep gray layer. However, the second tier was not distinctive compared to the first tier and the labeled neurons did not form any clusters. Calretinin-IR neurons in the intermediate and deep layers varied dramatically in morphology and included vortical fusiform, pyriform, and stellate neurons. Neurons with varicose dendrites were also labeled. Most of the labeled neurons were small to medium in size. Enucleation appeared to have no effect on the distribution of calretinin immunoreactivity in the contralateral intermediate and deep layers of the SC. The results indicate that calretinin is present in various neurons, at different locations. These results should be applicable for better understanding of the functional organization of the SC.
The growth mode of the Si layers which were grown on Si(111) by using Ag as surfactant were investigated by intensity oscillations of the RHEED specular spot at the different temperatures. we found that the introduction of Ag as the surfactant alters the growth mode from a three-dimensional clustering mechanism to a two-dimensional layer-by-layer growth. In the growth of Si layers on Si(111) with a surfactant Ag, At $450^{\circ}C$, RHEED intensity oscillation was very stable and periodic from early stage of deposition to 32 ML. RHEED patterns during homoepitaxial growth at $450^{\circ}C$ was changed from $7{\times}7$ structure into ${\sqrt{3}}{\times}{\sqrt{3}}$ structures. Since the ${\sqrt{3}}{\times}{\sqrt{3}}$ structure include no stacking fault, the stacking fault layer seems to be reconstructed into normal stacking one at transition from the $7{\times}7$ structure to a ${\sqrt{3}}{\times}{\sqrt{3}}$ one. We also found that the number of the intensity oscillation of the specular spot for Si growth with a surfactant Ag was more than for Si growth without a surfactant. This result may be explained that the activation energy decrease for the surface diffusion of Si atoms due to segregation of the surfactant toward the growing surface.
확산에 관한 Fick 법칙 및 연속법칙을 사용하여 액체(눈물)-콘택트 렌즈-눈물 층을 통하여 각막으로 유입되는 산소 flux 및 각막 표면의 산소 분압을 계산할 수 있는 일련(一連)의 방정식을 세우고 이들 식에 의거하여 피팅에 따른 눈물 층의 두께, 콘택트 렌즈의 Dk 및 두께 변화가 각막에 유입되는 산소 flux에 어떠한 영향을 미치는가를 예측하였다. 본 모델을 사용하여 적절한 피팅 조건에 부합하고 또한 각막 표면의 산소 분압이 보장되는 콘택트 렌즈의 Dk 및 두께를 결정할 수 있다. 대단히 높은 Dk값을 지닌 콘택트 렌즈라도 너무 flat 또는 tight하게 피팅된 경우 콘택트 렌즈의 주변부와 각막 사이 눈물 층의 간격이 커짐으로 인하여 각막 주변부에 도달하는 산소 flux 및 각막 주변부 표면의 산소 분압이 급격히 감소하게 될 수 있다.
본 논문은 혼합형 폴리라인 단순화와 공간 에너지 집중을 이용한 GIS 벡터맵 데이터 압축을 제안한다. 제안한 방법에서는 GIS 벡터맵에서 폴리라인 속성을 가지는 레이어들에 대해, 최소 면적 오차 기반의 혼합형 폴리라인 단순화 및 공간 에너지 집중에 의하여 선택된 레이어 내의 폴리라인 데이터들을 압축한다. 제안한 단순화 및 공간 에너지 집중는 폴리라인의 형상을 유지하면서 데이터 압축 효과를 향상시킨다. 가시적 화질과 압축률을 통한 평가 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 우수한 화질과 높은 압축률을 보임을 확인하였다.
This paper presents a visual servoing combined by Neural Network with optimal structure and predictive control for robotic manipulators to tracking or grasping of the moving object. Using the four feature image information from CCD camera attached to end-effector of RV-M2 robot manipulator having 5 dof, we want to predict the updated position of the object. The Kalman filter is used to estimate the motion parameters, namely the state vector of the moving object in successive image frames, and using the multi layer feedforward neural network that permits the connection of other layers, evolutionary programming(EP) that search the structure and weight of the neural network, and evolution strategies(ES) which training the weight of neuron, we optimized the net structure of control scheme. The validity and effectiveness of the proposed control scheme and predictive control of moving object will be verified by computer simulation.
This paper presents a visual servoing combined by evolutionary algorithms and neural network for a robotic manipulators to control position and orientation of the end-effector. Using the multi layer feedforward neural network that permits the connection of other layers, evolutionary programming(EP) that search the structure and weight of the neural network, and evolution strategies(ES) which training the weight of neuron, we optimized the net structure of control scheme. Using the four feature image information from CCD camera attached to end-effector of RV-M2 robot manipulator having 5 dof, we generate the control input to agree the target image, to realize the visual servoing. The validity and effectiveness of the proposed control scheme will be verified by computer simulations.
This paper presents a visual inspection algorithm looking for solder joint defects of IC chips on PCBs (Printed Circuit Boards). In this algorithm, seven features are proposed in order to categorize the solder joints into four classes such as normal, insufficient, excess, and no solder, and optimal back-propagation network is determined by error evaluation which depend on the number of neurons in hidden and out-put layers and selection of the features. In the end, a good accuracy of classification performance, an optimal determination of network structure and the effectiveness of chosen seven features are examined by experiment using proposed inspection algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.853-873
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2021
In recent years, deep reinforcement learning (DRL) models are enjoying great interest as their success in a variety of challenging tasks. Deep Q-Network (DQN) is a widely used deep reinforcement learning model, which trains an intelligent agent that executes optimal actions while interacting with an environment. This model is well known for its ability to surpass skilled human players across many Atari 2600 games. Although DQN has achieved excellent performance in practice, there lacks a clear understanding of why the model works. In this paper, we present a visual analytics system for understanding deep Q-network in a non-blind matter. Based on the stored data generated from the training and testing process, four coordinated views are designed to expose the internal execution mechanism of DQN from different perspectives. We report the system performance and demonstrate its effectiveness through two case studies. By using our system, users can learn the relationship between states and Q-values, the function of convolutional layers, the strategies learned by DQN and the rationality of decisions made by the agent.
A patient was 29 year old house wife who was admitted to the Yonsei University Medical Center on 6 th of Nov., in 1970, with chief complaints of complete loss of bilateral visual acuity, generalized weakness, frequent palpitations, claudication of masseter muscles and intermittent fainting. These symptoms were developed 5 years prior to admission. Physical finding on admission revealed complete loss of bilateral visual acuity, absence of both radial and carotid pulse, but there was good femoral and popliteal pulse. She couldn't open her mouth as she desired and had weakness of mastication. Radiological findings of plane chest PA were not significant. Aortogram(Cineangiogram) showed non-visualization of both carotid and subclavian arteries. It showed only innominate and interal mammary artery preoperatively. The operative findings were as follows: There were complete obliterative changes in both common carotid and subclavian arteries, and periarteritis in the innominate artery. Tube Dacron Prosthesis Bypass with V-arm between innominate artery and both common carotid arteries was performed after thromboendarterectomy. Histopathological finding of the thromboend arterectomy specimen was compatible with pulseless disease, which showed marked fibrous thickening of intima and a diffuse inflammatory cell infiltration of the whole layers. Her postopererative course was uneventful. Follow up aortogram(Cineangiogram) was taken on 11th postoperative day, which revealed both common carotid arteries patent. Her preoperative Subjective symtoms disappeared remarkably, such as her visual acuity improved much, fainting and vertigo disappeared completely and she can go to bath room without difficulty and help. Another patient was 34 year old house wife who was admitted on August, 1964 with chief complaints of frequent fainting and progresive visual loss. She was operated only thromboendarterectomy of both common carotid arteries. Postoperative course was smooth and subjective symptoms were disappeared.
The neuronal localization of alpha-amino-3-hydroxyl-5-methyl-4-isoxazole propionic acid (AMPA) glutamate receptor (GluR) subunits is vital as they play key roles in the regulation of calcium permeability. We have examined the distribution of the calcium permeable AMPA glutamate receptor subunit GluR1 in the mouse visual cortex immunocytochemically. We compared this distribution to that of the calcium-binding proteins calbindin D28K, calretinin, and parvalbumin, and of GABA. The highest density of GluR1-immunoreactive (IR) neurons was found in layers II/III. Enucleation appeared to have no effect on the distribution of GluR1-IR neurons. The labeled neurons varied in morphology; the majority were round or oval and no pyramidal cells were labeled by the antibody. Two-color immunofluorescence revealed that 26.27%, 10.65%, and 40.31% of the GluR1-IR cells also contained, respectively, calbindin D28K, calretinin, and parvalbumin. 20.74% of the GluR1-IR neurons also expressed GABA. These results indicate that many neurons that express calcium-permeable GluR1 also express calcium binding proteins. They also demonstrate that one fifth of the GluR1-IR neurons in the mouse visual cortex are GABAergic interneurons.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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