Application of artificial intelligence (AI) approaches in eco-environmental modeling has gradually increased for the last decade. Comprehensive understanding and evaluation on the applicability of this approach to eco-environmental modeling are needed. In this study, we reviewed the previous studies that used AI-techniques in eco-environmental modeling. Decision Tree (DT) and Artificial Neural Network (ANN) were found to be major AI algorithms preferred by researchers in ecological and environmental modeling areas. When the effect of the size of training data on model prediction accuracy was explored using the data from the previous studies, the prediction accuracy and the size of training data showed nonlinear correlation, which was best-described by hyperbolic saturation function among the tested nonlinear functions including power and logarithmic functions. The hyperbolic saturation equations were proposed to be used as a guideline for optimizing the size of training data set, which is critically important in designing the field experiments required for training AI-based eco-environmental modeling.
Research in the area of equine artificial insemination (AI) has led to its increased application in field trials. However, procedures for equine semen collection, cooling and freezing of semen and artificial insemination need further improvement. In experiment 1, we investigated the percentage of total motility (TM) and progressive motility (PM) of sperms at after-collection, cooled-diluted, cooled-transported or frozen-thawed semen. In experiment 2, mares were inseminated with either cooled-diluted, cooled-transported or frozen-thawed semen. In experiment 3, we examined the effect of buffer (skim-milk extender), which was infused into the uterus at the time of AI with frozen-thawed semen. In experiment 4, we compared AI pregnancy rates for mares ovulating spontaneously versus after treatment with hCG. In experiment 1, the average percentage of TM was decreased from 75.3% to 14.4% at the stage of after-collection to frozen-thawed semen (p<0.05). The average percentage of PM was 58.2% and 59.6% at after-collection and cooled-diluted, but it was significantly increased 71.7% after frozen-thawed (p<0.05). In experiment 2, the pregnancy rates after AI using cooled-diluted, cooled-transported and frozen-thawed semen were 60%, 50% and 37.5%, respectively, and similar among treatments. In experiment 3, the pregnancy rate of mares infused with buffer at AI was 40% which was higher than that with no buffer (10%). In experiment 4, the pregnancy rates of mares were similar between ovulated spontaneously (25%) and ovulated with hCG (50%). The results suggest that equine semen that has been cooled-diluted, cooled-transported or frozen can be successfully used to establish AI, pregnancy and foal production. Also, the pregnancy rates after AI can be increased by infusing buffer into the uterus at AI or by inducing ovulation with hCG, but further study is need.
Reaction bonded $AI_2O_3$(RBAO)-SiC ceramics were prepared from the Al/$AI_2O_3$/SiC powder mixture. The calcined alumina and fused alumina were used as the raw $AI_2O_3$ powder. The same sized (3mm) and differently sized (3mm + Smm) $Zr0_2$ balls were used in attrition milling of starting powders. The effect of $AI_2O_3$ powder shapes on the milling efficiency and reaction sintering was investigated. After attrition milling, isopressed compacts were preheated to 1l00$^{\circ}$C with a heating rate l.5$^{\circ}C$/min and then sintered at the temperature range 1500 to 1$600^{\circ}C$ for S hours with a heating rate 5$^{\circ}C$/min. The powder mixture with fused alumina was effectively comminuted than the mixtures with calcined alumina. And the same sized balls milled more effctive than the differently sized balls. The reaction sintering behavior differed not depending on the shapes of $AI_2O_3$ powder.
This study is a case of convergence education using the AI model of entry in elementary schools. The subject is English, and the class was conducted based on the image learning model among the convergence activities with the art department drawing and the AI model of the entry. In order to effectively achieve the learning goals of speaking and writing in English education. The class was designed by combining art and SW. Students experienced communication using AI, improved confidence, and were able to improve creativity and communication skills by expressing not only listening and speaking but also expressing through various media such as pictures and photos. In addition, in order to find out the effectiveness of the class, a survey was conducted on students and the results were analyzed. As a result of the analysis, it was found that it had a positive effect on students' participation rate, degree of understanding AI after class, interest in AI, satisfaction with AI classes.
The purpose of this study was to evaluate the effect of lower numbers of sperm $(3{\times}10^9)$ per dose liquid semen and type of semen used in artificial insemination (AI) on sow reproductive performance in subtropical area. Semen was supplied by two commercial AI centers. A total of 671 female pigs from seven farms were inseminated with either $3{\times}10^9$ or $5{\times}10^9$ sperm per dose. Two types of semen were used: heterospermic semen from two boars of the same breed and homospermic semen from a single boar. After insemination, conception rate, farrowing rate, total litter size, and number of dead piglets were recorded. The analysis of variance indicated that there was no significant effect of interactions between pig farm, type of semen, or number of sperm on any of the traits measured. There were significant differences in conception rate, farrowing rate, and total litter size among pig farms (p<0.05). The effect of number of sperm per dose liquid semen ($3{\times}10^9$ or $5{\times}10^9$) was not significant. Sows inseminated with homospermic semen showed significantly higher conception and farrowing rates but significantly lower total litter size (p<0.05). In conclusion, the number of sperm per dose liquid semen for AI could be lowered to $3{\times}10^9 $ without affecting reproductive performance in subtropical areas like Taiwan.
AI voice speaker has played an important role in forming an early market and development for AI-based goods and service with growing attention from many people. In this context, this research examined factors affecting continuous intention of AI voice speaker based on the integrated adoption model, which combined two factors of perceived playfulness and innovation resistance with extended technology acceptance model. It was also examined whether three perceived anthropomorphic features(i.e., perceived rational support, perceived intimacy, perceived cognitive openness) have influences on continuous intention of AI voice speaker. The data was collected by an online-survey and were responses of those who are in their 20s and 30s and have experienced in using AI voice speaker. They were analyzed by using SEM(Structural Equation Modeling). The results showed that all of perceived ease of use, perceived usefulness, perceived playfulness and innovation resistance had significant influences on continuous intention of AI voice speaker. In addition, all of perceived rational support, perceived intimacy and perceived cognitive openness as perceived anthropomorphic features had significant influences on perceived ease of use, perceived usefulness and perceived playfulness. The implications of found results in this research was also discussed.
The adoption of artificial intelligence technology is continuously increasing in online stores. However, there have been no empirical studies that examine whether each of the artificial intelligence functions affects consumers' continuance intent to shop online. This study aims to understand the effect of the main function of artificial intelligence on the continuance intention of online store via empirical analysis. In particular, we focus on how artificial intelligence as a resource affects the heterogeneity of online stores in terms of resource-based views. We also analyzed the mediating effect of online store's image (product and service) between artificial intelligence (AI) functions and continuance intention. The results suggest that the presence of AI function on online stores positively influence the continuance intention from the resource-based perspective. Furthermore, it was found that AI technology positively affects the image of a product and service. We also found that there was a difference in the way of influencing the intention to use online stores by AI functions.
Considerable progress in reproduction of dairy goats has been made, with advances in reproductive technology accelerating dairy goat production since the 1980s. Reproduction in goats is described as seasonal. The onset and length of the breeding season is dependent on various factors such as breed, climate, physiological stage, male effect, breeding system, and photoperiod. The reproductive physiology of goats was investigated extensively, including hypothalamic and pituitary control of the ovary related to estrus behavior and cyclicity etc. Photoperiodic treatments coupled with the male effect allow hormone-free synchronization of ovulation, but the kidding rate is still less than for hormonal treatments. Different protocols have been developed to meet the needs and expectations of producers; dairy industries are subject to growing demands for year round production. Hormonal treatments for synchronization of estrus and ovulation in combination with artificial insemination (AI) or natural mating facilitate out-of-season breeding and the grouping of the kidding period. The AI with fresh or frozen semen has been increasingly adopted in the intensive production system, this is perhaps the most powerful tool that reproductive physiologists and geneticists have provided the dairy goat industry with for improving reproductive efficiency, genetic progress and genetic materials transportation. One of the most exciting developments in the reproduction of dairy animals is embryo transfer (ET), the so-called second generation reproductive biotechnology following AI. Multiple ovulation and ET (MOET) program in dairy goats combining with estrus synchronization (ES) and AI significantly increase annual genetic improvement by decreasing the generation interval. Based on the advances in reproduction technologies that have been utilized through experiments and investigation, this review will focus on the application of these technologies and how they can be used to promote the dairy goat research and industry development in the future.
Journal of agricultural medicine and community health
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v.34
no.1
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pp.58-66
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2009
Objectives: Active participation of poultry breeder in surveillance system of Avian Influenza (AI) is very important. Therefore this study was conducted to present basis data for active report of AI that is affected by media's coverage in poultry breeder. Methods: Subjects were 88 persons, 28 who were poultry breeder at epidemic area of AI and 60 who were general person at non-epidemic area. Data were collected by the trained investigator from Jul. 1 to Aug. 31, 2008. Respondents were interviewed by means of a structured questionnaire. Results: The third-person effect among perceptions of influence in media's report on the AI was higher in breeder (32.1%) than in non-breeder (10.0%). However, Confidence to media report on the AI was lower in breeder than in non-breeder. Intention to report of the AI was 71.4% in breeder respectively, was 90.0% in non-breeder. There was statistically significant lower in breeder than non-breeder. The cause of avoidance of report was 'economic damage' for 87.5%, which acocounted for the majority of cases. Confidence to media report on the AI were positively correlated with concern on the AI and perception on seriousness of the AI, but negatively correlated with the third-person effect. Conclusions: These results showed that intention to report of the AI of breeder was susceptible to influenced by the third person effect and confidence in media's report on the AI. Therefore we should give a special attention to increase active report of poultry breeder during epidemic period of AI which is consideration of reasonable strategy of media's coverage, including mind and emotion state of poultry breeder.
Objective: The purpose of this study is to analyze trends related to sports and artificial intelligence (AI) to understand the trends and how they change according to time, and to establish methods to apply AI in sports. Both macro and micro perspectives related to sports utilization of AI were analyzed. Method: In this study, after analyzing and discussing various information related to the use of artificial intelligence in the sports through a search of academic journals, papers, books, and websites published recently at nationally and internationally, the application plan of artificial intelligence in the sports field was presented. Results: 1) Motion analysis technology using artificial intelligence is effective in sports where posture is important, and if it provides systematic feedback and training methods, it can help improve performance. 2) The introduction of a sports referee judgment system using artificial intelligence is expected to improve performance by restoring factual judgment and objective fairness in sports games. 3) Artificial intelligence will provide coaching staff and players with a variety of information to help improve performance through systematic coaching and improving feedback and enhanced training methods. 4) It is judged that artificial intelligence-related to sports ethics, sports ICT, sports marketing, sports prediction, etc. We think that based on the current AI research trends will have a positive impact on all sports-related areas, helping to revitalize sports. Conclusion: Motion analysis technology using artificial intelligence, sports referee judgment system, coaching using artificial intelligence, and artificial intelligence are judged to have a positive effect on all sports-related areas and help revitalize sports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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