International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.1564-1569
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2009
Project managers play a key role in cost, time, and quality of a project. Selection of an appropriate project manager, therefore, is considered as one of the most important decisions in any construction project. It should be noted that most important decision makings are carried out by the project manager throughout the project. Traditionally, project manager selection in construction companies in Iran is through organizing an interview with candidates and selecting the most appropriate choice in accordance with the capabilities, potentials and individual specifications coupled with the requirements of the project. In the same direction, organizing interview on selection of appropriate candidate is usually carried out by senior managers of companies. Determination of the most important criteria for selection of project managers and also identification of significance coefficient of each criterion can highly help senior managers of companies to make sound selection decisions. In this paper, a numerical model has been considered for determination of significance of each criterion, details of which are submitted for selection of project manager in Iranian petrochemical, oil and gas sector companies. For this reason, all criteria- considered by senior managers of the companies under study- are first determined. Then, information obtained through 38 interviews, conducted by senior managers of the mentioned companies while selecting project manager, is analyzed. Significant coefficient of each criterion is calculated through the accumulated data using fuzzy curves method.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.233-233
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2022
As the world's population grows and food needs diversify, the demand for horticultural crops for beneficial traits is increasing. In order to meet this demand, it is necessary to develop suitable cultivars and breeding methods accordingly. Breeding methods have changed over time. With the recent development of sequencing technology, the concept of genomic selection (GS) has emerged as large-scale genome information can be used. GS shows good predictive ability even for quantitative traits by using various markers, breaking away from the limitations of Marker Assisted Selection (MAS). Moreover, GS using machine learning (ML) and deep learning (DL) has been studied recently. In this study, we aim to build a system that selects phenotype-related markers using the genomic information of the pepper population and trains a genomic selection model to select individuals from the validation population. We plan to establish an optimal genome wide association analysis model by comparing and analyzing five models. Validation of molecular markers by applying linkage markers discovered through genome wide association analysis to breeding populations. Finally, we plan to establish an optimal genome selection model by comparing and analyzing 12 genome selection models. Then We will use the genome selection model of the learning group in the breeding group to verify the prediction accuracy and discover a prediction model.
Behrens-Fisher problem is viewed from a model selection approach. Normal distribution is regarded as an approximating model, A criterion, called TIC, is derived and is compared with selection criteria such as AIC and a bootstrap estimator. Stochastic approximation is used since no closed form expression is available for the bootstrap estimator.
In this paper, we propose two selection procedures for selecting populations better than a control population. The bestness is defined in terms of location parameter. One of the procedures is based on two-sample linear rank statistics whereas the other one is based on a comparatively simple statistic, and is useful when testing time is expensive so that an early termination of an experiment is desirable. The proposed selection procedures are seen to be strongly monotone. Performance of the proposed procedures is assessed through simulation study.
We develop parametric bootstrap model selection criteria in an example to fit a random sample to either a general normal distribution or a normal distribution with prespecified mean. We apply the bootstrap methods in two ways; one considers the direct substitution of estimated parameter for the unknown parameter, and the other focuses on the bias correction. These bootstrap model selection criteria are compared with AIC. We illustrate that all the selection rules reduce to the one sample t-test, where the cutoff points converge to some certain points as the sample size increases.
The purpose of this paper is to give a proof of a generalized convex-valued selection theorem which is given by weakening a Banach space to a completely metrizable locally convex topological vector space, i.e., a Frechet space. We also develop the properties of upper semi-continuous singlevalued mapping to those of upper semi-continuous multivalued mappings. These properties wil be applied in our further consideraations of selection theorems.
Lung transplantation is a life-saving procedure in patients with end-stage lung disease. However, it inherently depends on the availability of donor organs. The selection of suitable lungs for transplantation, management of donors to minimize further injury and improve organ function, and safe procurement remain critical for successful transplantation. In this review, we provide an update on the current understanding of donor selection, management, and lung procurement.
This paper presents antenna selection schemes for recently proposed quadrature spatial modulation (QSM) systems. The antenna selection strategy is based on Euclidean distance optimized antenna selection (EDAS). The symbol error rate (SER) performance of these schemes is compared with that of the corresponding algorithm associated with spatial modulation (SM) systems. It is shown through simulations that QSM systems using EDAS offer significant improvement in terms of SER performance over SM systems with EDAS. Their SER performance gains are seen to be about 2 dB-4 dB in $E_s/N_0$ values.
In this paper, we give sufficient conditions for a map with nonconvex values to have a continuous selection and the selection extension property in LC-metric spaces under the one-point extension property. And we apply it to weakly lower semicontinuous maps and generalize previous results. We also get a continuous selection theorem for almost lower semicontinuous maps with closed sub-admissible values in $\mathbb{R}$-trees.
Lee, Jeong Won;Kim, Yi Soon;Kwak, Yi Sub;Kim, Gyeong Cheol
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.28
no.4
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pp.440-445
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2014
Korean medical system is unique system that has two medical system, Western medical institution and Korean medical institution. In this environment, patients who use each medical institution have different selection factors. The study explores the selection factors' difference of korean/western medical institutions. The empirical analysis of the surveyed data produced the following outcomes. The result of factor analysis, four factors were extracted. That was Human services, Costs and Physical Environment, Prestige and reputation, Public relations and reliability. Overall, the four selection factor importance scores of Korean medical institution were higher than western medical institution's. These findings show that there is a difference between korean and western medical institutions in terms of selection factors. After this study, More study about medical management and healthcare policy including korean medical characteristics is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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