Objectives & Methods: This research may accounts for Self Targeting Therapy (STT) which is a peculiar operation of Mountain Ginseng Pharmacopuncture. The objectives include analysis of its mechanism and reporting of clinical cases. Results: 1. STT of Mountain Ginseng Pharmacopuncture refers to the function of curing and making a diagnosis of the disease by oneself. 2. The mechanism of STT is to pursue the latent illness and make the remedial action by oneself. In this process, the symptom of latent disease is outwardly expressed. 3. The most popular symptom expressed is manifestation of pecular sensation along the specific meridians. Then followed headache, dizziness, powerless and etc. Diverse symptoms can be expressed by a patient. 4. If the revealed symptoms are carefully observed, the cause of the disease or the patient state can be diagnosed easily. Conclusion: The mechanism of STT of Mountain Ginseng Pharmacopuncture can be a great asset in clinical trials. Other studies on STT of Mountain Ginseng Pharmacopuncture should be followed in the future.
Mechanical spring and hydraulic pressure operated mechanisms are applied in most of today's High Voltage Gas Insulated Switchgear(GIS)s. This paper proposes a new type of operation mechanism for GIS circuit breakers rated at 245kV and 40kA. The Motor-Direct-Drive-Mechanism (MDDM) has many advantages compared to conventional operating mechanisms. It has a very simple structure with only one moving part, low mechanical stress and audible noise. It also allows monitoring, operation speed control and self-diagnosis functions.
Mechanical spring and hydraulic pressure operated mechanisms are applied in most of today's High Voltage Gas Insulated Switchgear(GIS)s. This paper proposes a new type of operation mechanism for GIS circuit breakers rated at 245kV and 40kA. The Motor-Direct-Drive-Mechanism (MDDM) has many advantages compared to conventional operating mechanisms. It has a very simple structure with only one moving part, low mechanical stress and audible noise. It also allows monitoring, operation speed control and self-diagnosis functions.
On-line fault detection and diagnosis has an increasing interest in a chemical process industry, especially for a process control and automation. The chemical process needs an intelligent operation-aided workstation which can do such tasks as process monitoring, fault detection, fault diagnosis and action guidance in semiautomatic mode. These tasks can increase the performance of a process operation and give merits in economics, safety and reliability. Aiming these tasks, series of researches have been done in our lab. Main results from these researches are building appropriate knowledge representation models and a diagnosis mechanism for fault detection and diagnosis in a chemical process. The knowledge representation schemes developed in our previous research, the symptom tree model and the fault-consequence digraph, showed the effectiveness and the usefulness in a real-time application, of the process diagnosis, especially in large and complex plants. However in our previous approach, the diagnosis speed is its demerit in spite of its merits of high resolution, mainly due to using two knowledge models complementarily. In our current study, new knowledge representation scheme is developed which integrates the previous two knowledge models, the symptom tree and the fault-consequence digraph, into one. This new model is constructed using a material balance, energy balance, momentum balance and equipment constraints. Controller related constraints are included in this new model, which possesses merits of the two previous models. This new integrated model will be tested and verified by the real-time application in a BTX process or a crude unit process. The reliability and flexibility will be greatly enhanced compared to the previous model in spite of the low diagnosis speed. Nexpert Object for the expert system shell and SUN4 workstation for the hardware platform are used. TCP/IP for a communication protocol and interfacing to a dynamic simulator, SPEEDUP, for a dynamic data generation are being studied.
There are four kinds of diagnosis methods in oriental medicine, and viewing diagnosis(望診) is the most important method among them. There are two ways in viewing diagnosis. These are viewing shape(觀形) and inspecting color(察色). Viewing shape diagnosis includes observation on geometric curve that is made by prominence of bones or lump of flesh, and examination on symmetric disparity and balance of vertical length among three vertical section of face. Inspecting color is literally inspecting several specified region of face. By Viewing shape, we can learn about characteristic physical mechanism of individuals, and basic disposition of reaction from inside and outside infinite stimulations. On the other hand, by inspecting color, we can estimate the very present pathologic and physiologic status of the patient. the estimation is based on principle that inside body changes reveal some reflections on facial skin surface. When you diagnosis patients with inspecting color method, It is important to distinguish color delicately, and to know where to see and what to know from it. The most important and frequently mentioned regions are myong-dang(明堂), eyes(眼) and In-dang(印堂). Myong-dang(明堂) indicates nose. In-dang(印堂) indicates the space between eyebrows. Unlike myong-dang(印堂) and eyes, In-dang(印堂) is occasionally treated as a trivial region then others. But, from research on classical books of facial examination and consideration of it's locational meanings, we've learned In-dang(印堂) is very important in viewing diagnosis, because this region is crossing of the other two regions and this fact means this region expresses the spiritual status as well as physical status in one region.
Zafar, Amna;Akbar, Ali Hammad;Akram, Beenish Ayesha
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.2
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pp.536-564
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2019
Soft faults are inherent in wireless sensor networks (WSNs) due to external and internal errors. The failure of processes in a protocol stack are caused by errors on various layers. In this work, impact of errors and channel misbehavior on process execution is investigated to provide an error classification mechanism. Considering implementation of WSN protocol stack, inter-process correlations of stacked and peer layer processes are modeled. The proposed model is realized through local and global decision trees for fault diagnosis. A hybrid framework is proposed to implement local decision tree on sensor nodes and global decision tree on diagnostic cluster head. Local decision tree is employed to diagnose critical failures due to errors in stacked processes at node level. Global decision tree, diagnoses critical failures due to errors in peer layer processes at network level. The proposed model has been analyzed using fault tree analysis. The framework implementation has been done in Castalia. Simulation results validate the inter-process correlation model-based fault diagnosis. The hybrid framework distributes processing load on sensor nodes and diagnostic cluster head in a decentralized way, reducing communication overhead.
Abusive head trauma (AHT) is the most severe form of physical abuse in children. Such injury involves traumatic damage to the head and/or spine of infants and young children. The term AHT was introduced to include a wider range of injury mechanisms, such as intentional direct blow, throw, and even penetrating trauma by perpetuator(s). Currently, it is recommended to replace the former term, shaken baby syndrome, which implicates shaking as the only mechanism, with AHT to include diverse clinical and radiological manifestations. The consequences of AHT cause devastating medical, social and financial burdens on families, communities, and victims. The potential harm of AHT to the developing brain and spinal cord of the victims is tremendous. Many studies have reported that the adverse effects of AHT are various and serious, such as blindness, mental retardation, physical limitation of daily activities and even psychological problems. Therefore, appropriate vigilance for the early recognition and diagnosis of AHT is highly recommended to stop and prevent further injuries. The aim of this review is to summarize the relevant evidence concerning the early recognition and diagnosis of AHT. To recognize this severe type of child abuse early, all health care providers maintain a high index of suspicion and vigilance. Such suspicion can be initiated with careful and thorough history taking and physical examinations. Previously developed clinical prediction rules can be helpful for decision-making regarding starting an investigation when considering meaningful findings. Even the combination of biochemical markers may be useful to predict AHT. For a more confirmative evaluation, neuroradiological imaging is required to find AHT-specific findings. Moreover, timely consultation with ophthalmologists is needed to find a very specific finding, retinal hemorrhage.
In these days, malicious codes have become reality and evolved significantly to become one of the greatest threats to the modern society where important information is stored, processed, and accessed through the internet and the computers. Computer virus is a common type of malicious codes. The standard techniques in anti-virus industry is still based on signatures matching. The detection mechanism searches for a signature pattern that identifies a particular virus or stain of viruses. Though more accurate in detecting known viruses, the technique falls short for detecting new or unknown viruses for which no identifying patterns present. To cope with this problem, anti-virus software has to incorporate the learning mechanism and heuristic. In this paper, we propose a fuzzy diagnosis system(FDS) using fuzzy c-means algorithm(FCM) for the cluster analysis and a decision status measure for giving a diagnosis. We compare proposed system FDS to three well known classifiers-KNN, RF, SVM. Experimental results show that the proposed approach can detect unknown viruses effectively.
Background: Biofilms, such as those from Staphylococcus epidermidis, are generally insensitive to traditional antimicrobial agents, making it difficult to inhibit their formation. Although quercetin has excellent antibiofilm effects, its clinical applications are limited by the lack of sustained and targeted release at the site of S. epidermidis infection. Objectives: Polyethylene glycol-quercetin nanoparticles (PQ-NPs)-loaded gelatin-N,O-carboxymethyl chitosan (N,O-CMCS) composite nanogels were prepared and assessed for the on-demand release potential for reducing S. epidermidis biofilm formation. Methods: The formation mechanism, physicochemical characterization, and antibiofilm activity of PQ-nanogels against S. epidermidis were studied. Results: Physicochemical characterization confirmed that PQ-nanogels had been prepared by the electrostatic interactions between gelatin and N,O-CMCS with sodium tripolyphosphate. The PQ-nanogels exhibited obvious pH and gelatinase-responsive to achieve on-demand release in the micro-environment (pH 5.5 and gelatinase) of S. epidermidis. In addition, PQ-nanogels had excellent antibiofilm activity, and the potential antibiofilm mechanism may enhance its antibiofilm activity by reducing its relative biofilm formation, surface hydrophobicity, exopolysaccharides production, and eDNA production. Conclusions: This study will guide the development of the dual responsiveness (pH and gelatinase) of nanogels to achieve on-demand release for reducing S. epidermidis biofilm formation.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.3
no.1
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pp.57-72
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2008
Serve and do so that graft together specialists' view application field of computer and developmental disability diagnosis estimation data to construct developmental disability diagnosis estimation system in this Paper and constructed developmental disability diagnosis estimation system. Developmental disability diagnosis estimation must supply information of specification area that specialists are having continuously. Developmental disability diagnosis estimation specialist system need multimedia data processing that is specialized little more for developmental disability classification diagnosis and decision-making and is atomized for this. Characteristic of developmental disability diagnosis estimation system that study in this paper can supply quick feedback about result, and can reduce mistake on recording and calculation as well as can shorten examination's enforcement time, and background of training is efficient system fairly in terms of nonprofessional who is not many can use easily. But, as well as when multimedia information that is essential data of system construction for developmental disability diagnosis estimation is having various kinds attribute and a person must achieve description about all developmental disability diagnosis estimation informations, great amount of work done is accompanied, technology about equal data can become different according to management. Because of these problems, applied search technology of contents base (Content-based) that search connection information by contents of edit target data for developmental disability diagnosis estimation data processing multimedia data processing technical development. In the meantime, typical access way for conversation style data processing to support fast image search, after draw special quality of data by N-dimension vector, store to database regarding this as value of N dimension and used data structure of Tree techniques to use index structure that search relevant data based on this costs. But, these are not coincided correctly in purpose of developmental disability diagnosis estimation because is developed focusing in application field that use data of low dimension such as original space DataBase or geography information system. Therefore, studied save structure and index mechanism of new way that support fast search to search bulky good physician data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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