ABDELRAHEEM, Abubkr Ahmed Elhadi;HUSSIEN, Asaad Mubarak
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.4
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pp.63-72
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2022
The study applied the non-financial dimensions of the Balanced Scorecard (customer dimension, internal processes dimension, learning, and growth dimension). It was done to evaluate performance and measure the effectiveness of these dimensions on performance evaluation at College of Science and Humanities Studies: Al Aflaj, Prince Sattam Bin Abdulaziz University. The researchers used the descriptive analytical approach to conduct the study to find the effect of these dimensions. Data was collected from the college staff and administrators; 120 questionnaires were distributed, out of which 112 were collected. The questionnaire data were analyzed using exploratory (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA), hypotheses were tested using the structural equation modeling (SEM) through the (Spss) and (Amos) software. The study finding showed that the balanced scorecard had a positive contribution in evaluating the performance of the College of Science and Humanities Studies: Al Aflaj, Prince Sattam Bin Abdulaziz University through the dimensions of customers and internal processes, and the study finding revealed that the balanced scorecard has no contribution at performance evaluating the College of Science and Humanities Studies: Al Aflaj, Prince Sattam Bin Abdulaziz University through the dimension of learning and growth.
The Ln-least method is commonly used to estimate the Weibull parameters from the observed wind speed data. In previous studies, the bin method has been used to calculate the cumulative frequency distribution for the Ln-least method. The purpose of this study is to obtain better performance in the Ln-least method by applying probability plotting position(PPP) instead of the bin method. Two types of the wind speed data were used for the analysis. One was the observed wind speed data taken from three sites with different topographical conditions. The other was the virtual wind speed data which were statistically generated by a random variable with known Weibull parameters. Also, ten types of PPP formulas were applied which were Hazen, California, Weibull, Blom, Gringorten, Chegodayev, Cunnane, Tukey, Beard and Median. In addition, in order to suggest the most suitable PPP formula for estimating Weibull parameters, two accuracy tests, the root mean square error(RMSE) and $R^2$ tests, were performed. As a result, all of PPPs showed better performances than the bin method and the best PPP was the Hazen formula. In the RMSE test, compared with the bin method, the Hazen formula increased estimation performance by 38.2% for the observed wind speed data and by 37.0% for the virtual wind speed data. For the $R^2$ test, the Hazen formula improved the performance by 1.2% and 2.7%, respectively. In addition, the performance of the PPP depended on the frequency of low wind speeds and wind speed variability.
Asma Albassam;Fatima Almutairi;Nouf Majoun;Reem Althukair;Zahra Alturaiki;Atta Rahman;Dania AlKhulaifi;Maqsood Mahmud
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.6
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pp.17-26
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2023
Blockchain technology has emerged as one of the most crucial solutions in numerous industries, including healthcare. The combination of blockchain technology and cloud computing results in improving access to high-quality telemedicine and healthcare services. In addition to developments in healthcare, the operational strategy outlined in Vision 2030 is extremely essential to the improvement of the standard of healthcare in Saudi Arabia. The purpose of this survey is to give a thorough analysis of the current state of healthcare technologies that are based on blockchain and cloud computing. We highlight some of the unanswered research questions in this rapidly expanding area and provide some context for them. Furthermore, we demonstrate how blockchain technology can completely alter the medical field and keep health records private; how medical jobs can detect the most critical, dangerous errors with blockchain industries. As it contributes to develop concerns about data manipulation and allows for a new kind of secure data storage pattern to be implemented in healthcare especially in telemedicine fields is discussed diagrammatically.
The purpose of this study was to estimate internal motion using molecular sieve for quantitative improvement of lung tumor and to localize lung tumor in the small animal PET image by evaluated data. Internal motion has been demonstrated in small animal lung region by molecular sieve contained radioactive substance. Molecular sieve for internal lung motion target was contained approximately 37 kBq Cu-64. The small animal PET images were obtained from Siemens Inveon scanner using external trigger system (BioVet). SD-Rat PET images were obtained at 60 min post injection of FDG 37 MBq/0.2 mL via tail vein for 20 min. Each line of response in the list-mode data was converted to sinogram gated frames (2~16 bin) by trigger signal obtained from BioVet. The sinogram data was reconstructed using OSEM 2D with 4 iterations. PET images were evaluated with count, SNR, FWHM from ROI drawn in the target region for quantitative tumor analysis. The size of molecular sieve motion target was $1.59{\times}2.50mm$. The reference motion target FWHM of vertical and horizontal was 2.91 mm and 1.43 mm, respectively. The vertical FWHM of static, 4 bin and 8 bin was 3.90 mm, 3.74 mm, and 3.16 mm, respectively. The horizontal FWHM of static, 4 bin and 8 bin was 2.21 mm, 2.06 mm, and 1.60 mm, respectively. Count of static, 4 bin, 8 bin, 12 bin and 16 bin was 4.10, 4.83, 5.59, 5.38, and 5.31, respectively. The SNR of static, 4 bin, 8 bin, 12 bin and 16 bin was 4.18, 4.05, 4.22, 3.89, and 3.58, respectively. The FWHM were improved in accordance with gate number increase. The count and SNR were not proportionately improve with gate number, but shown the highest value in specific bin number. We measured the optimal gate number what minimize the SNR loss and gain improved count when imaging lung tumor in small animal. The internal motion estimation provide localized tumor image and will be a useful method for organ motion prediction modeling without external motion monitoring system.
This paper presents a Bin-Picking method in which robot recognizes the positions and orientations of jumbled objects placed in a bin, then picks up distinctive objects from the top of the jumble. The jumbled objects are recognized comparing the characteristics extracted from stereo images with those in the CAD data. The 3-D information is obtained using the bipartite-matching method which compares image of one camera with the image of the other camera Then the robot picks up the object which will cause the least amount of disturbance to the jumble, and places it at a predetermined place. This paper contributes to the basic study of Bin-Picking, and can be used in an automatic assembly system without using part sorting or orienting devices.
A one-dimensional heat conduction problem in cylindrical coordinate system was solved using Crank-Nicolson finite difference method to predicting the temperature distribution in rice storage bin with wall insulator. The model can simulate the grain temperatures in insulated round bins using the input data of initial grain temperature. ambient air temperature, wind velocity, solar radiation on a horizontal surface, and thermal properties of grain, bin wall, wall insulator, insulator cover, and air. Temperatures were collected at the bin center, 0.65m in radial direction from the center, and near the bin wall in 2.7m diameter bin filled with rough rice to depth of 3.0m were used to validate the simulation model. Grain temperatures predicted by the model were in very good agreement with the measured temperatures. The residual mean square error between measured and predicted grain temperatures at the bin center was $1.38^{\circ}C$.
Park, Jongwoo;Park, Chanhun;Park, Dong Il;Kim, DooHyung
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.25
no.6
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pp.522-531
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2016
In this study, we propose an object identification method for bin-picking developed for industrial robots. We identify the grasp posture and the associated geometric parameters of grasp objects using the joint data of a robotic gripper. Prior to grasp identification, we analyze the grasping motion in a low-dimensional space using principle component analysis (PCA) to reduce the dimensions. We collected the joint data from a human hand to demonstrate the grasp-identification algorithm. For data acquisition of the human grasp data, we conducted additional research on the motion characteristics of a human hand. We explain the method for using the algorithm of grasp identification for bin-picking. Finally, we present a subject for future research using our proposed algorithm of grasp model and identification.
A data acquisition system was designed to measure the forces on a rolling coulter in three coordinated directions, angular velocity of the coulter and travel speed of a soil bin. The data acquisition system consisted of a dynamometer, speed transducers, a signal conditioner, an inter-face board, an Aim-65 microcomputer and a digital data recorder. Strain gages were attached on the surface of the dynamometer and connected to form three Wheatstone bridges, which measure the draft force, the vertical force and the side force on the coulter. An interaction among three dimensional forces was found during the calibration. A matrix procedure was used to correct the forces for this interaction. Rotary shaft encoders were mounted on the coulter and on the soil bin drive to measure the angular velocity of the coulter and the travel speed of the soil bin. The angular velocity and the travel speed were computed by counting the number of pulse signals from the rotary shaft encoders every 0.2 second. The digital signals from the rotary shaft encoders were connected to counters and the analog signals from the dynamometer, after passing through the signal conditioner, were connected to the A/D converter. The microcomputer programs, written in assembly language, were developed to read signals from the transducers, convert them to actual unit, display them upon request and record them on a sigital tape every 0.2 second.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1993.10a
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pp.922-931
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1993
Boundary element method was used to solve heat conduction problem for predicting temperature distribution in grain storage bin. Temperature of grain in storage is one of the three main abiotic factors, besides the intergranular gas composition and the grain moisture content, that determine the keeping quality and control measures used to protect grain from insects and damaging microflora. Collecting the temperature data at various points in the storage bins at different time of the day over a period of time is one way of finding the temperature distribution, this method requires a lot of time, cost and labour and less efficient. However data so collected serve useful purpose of being used to validate predicted temperature distribution using mathematical models. Mathematical models based on physical principles can potentially predict with accuracy the temperature distribution in a grain storage bin. Using the boundary element model the effect of bin wall material, ambient emperature, bin size etc. on temperature distribution can be studied. A knowledge of temperature distribution in stored grain not only helps in identifying active deterioration , but also gives an indication of potential for detection.
Park, Jung-Soo;Ku, Jeong;Lee, Jun-Hee;Kim, Yun-Tae;Park, Jong-Hak;Ahn, Sik-Il;Mo, Jong-Hyun;Lee, Hai-Bang;Khang, Gil-Son
Journal of Pharmaceutical Investigation
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v.38
no.2
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pp.119-126
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2008
Solid dispersions of poorly water-soluble drug, sibutramine, were prepared with hydrophilic polymer, poly-N-vinylpyrrolidone (PVP), hydroxypropylmethylcellulose (HPMC) and organic acid, citric acid, to improve the solubility of drug. Physicochemical variation and shape of microsphere were characterized by scanning electron microscopy (SEM), differential scanning calorimeter (DSC) and Fourier-transform infrared spectroscopy (FT-IR). Microspheres containing additives showed more spherical shape than non additive microspheres. In vitro release behavior of microspheres presented at simulated gastric fluid (pH 1.2) and simulated intestinal fluid (pH 6.8). The solid dispersion form transformed the drug into an amorphous state and dramatically improved its dissolution rate. These data suggest that the solid dispersion technique is an effective approach for developing the appetite depressant drug products and various pharmaceutical excipients are able to control the release behaviors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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