Cloud computing is an attractive solution that can provide low cost storage and powerful processing capabilities for government agencies or enterprises of small and medium size. Yet the confidentiality of information should be considered by any organization migrating to cloud, which makes the research on relational database system based on encryption schemes to preserve the integrity and confidentiality of data in cloud be an interesting subject. So far there have been various solutions for realizing SQL queries on encrypted data in cloud without decryption in advance, where generally homomorphic encryption algorithm is applied to support queries with aggregate functions or numerical computation. But the existing homomorphic encryption algorithms cannot encrypt floating-point numbers. So in this paper, we present a mechanism to enable the trusted party to encrypt the floating-points by homomorphic encryption algorithm and partial trusty server to perform summation on their ciphertexts without revealing the data itself. In the first step, we encode floating-point numbers to hide the decimal points and the positive or negative signs. Then, the codes of floating-point numbers are encrypted by homomorphic encryption algorithm and stored as sequences in cloud. Finally, we use the data structure of DoubleListTree to implement the aggregate function of SUM and later do some extra processes to accomplish the summation.
The identification of the DNA structure as a double-stranded helix consting of two nucleotide chain molecules was a milestone in modern molecular biology. The DNA chip technology is based on reverse hybridization that follows the principle of complementary binding of double-stranded DNA. DNA chip can be described as the deposition of defined nucleic acid sequences, probes, on a solid substrate to form a regular array of elements that are available for hybridization to complementary nucleic acids, targets. DNA chips based on cDNA clons, oligonucleotides and genomic clons have been developed for gene expression studies, genetic variation analysis and genomic changes associated with disease including cancers and genetic diseases. DNA chips for gene expression profiling can be used for functional analysis in human eel Is and animal models, disease-related gene studies, assessment of gene therapy, assessment of genetically modified food, and research for drug discovery. DNA chips for genetic variation detection can be used for the detection of mutations or chromosomal abnormalities in cnacers, drug resistances in cancer cells or pathogenic microbes, histocompatibility analysis for transplantation, individual identification for forensic medicine, and detection and discrimination of pathogenic microbes. The DNA chip will be generalized as a useful tool in clinical diagnostics in near future. Lab-on-a chip and informatics will facilitate the development of a variety of DNA chips for diagnostic purpose.
배경 모델과 배경 차분화로 구성되어 있는 전경객체 추출은 다양한 컴퓨터 비젼 응용에서 중요한 기능이다. 조명 변화를 고려하지 않은 기존 방법들은 급격한 조명 변화에서는 성능이 저하된다. 본 레터에서는 이 문제를 해결할 수 있는 조명 변화에 강인한 배경 모델링 방법을 제안한다. 제안 방법은 다른 적응률을 가진 두 개의 배경 모델을 사용함으로써 조명 조건에 신속하게 적응할 수 있다. 본 논문의 제안 방법은 non-parametric 기법으로서 실험에서는 기존 non-parametric 기법들보다 우수한 성능 및 낮은 복잡도를 보여줌을 증명하였다.
Automatically recognizing facial expressions in video sequences is a challenging task because there is little direct correlation between facial features and subjective emotions in video. To overcome the problem, a video facial expression recognition method using spatiotemporal recurrent neural network and feature fusion is proposed. Firstly, the video is preprocessed. Then, the double-layer cascade structure is used to detect a face in a video image. In addition, two deep convolutional neural networks are used to extract the time-domain and airspace facial features in the video. The spatial convolutional neural network is used to extract the spatial information features from each frame of the static expression images in the video. The temporal convolutional neural network is used to extract the dynamic information features from the optical flow information from multiple frames of expression images in the video. A multiplication fusion is performed with the spatiotemporal features learned by the two deep convolutional neural networks. Finally, the fused features are input to the support vector machine to realize the facial expression classification task. The experimental results on cNTERFACE, RML, and AFEW6.0 datasets show that the recognition rates obtained by the proposed method are as high as 88.67%, 70.32%, and 63.84%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method obtains higher recognition accuracy than other recently reported methods.
Jee, Bo Young;Kim, Min Sun;Cho, Mi Young;Lee, Soon Jeong;Park, Myung Ae;Kim, Jin Woo;Choi, Seung Hyuk;Jeong, Hyun Do;Kim, Ki Hong
Fisheries and Aquatic Sciences
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제17권3호
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pp.377-380
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2014
RNA interference (RNAi)-mediated transcriptional knock-down of Crassostrea gigas big defensin 1 and 2 genes (Cg-BigDef1 and Cg-BigDef2) was investigated. The cDNA sequences of Cg-BigDef1 and Cg-BigDef2 were identical, excluding an additional fragment of 20 nucleotides in Cg-BigDef1; thus, a long double-stranded RNA (dsRNA) targeting the mRNA of Cg-BigDef2 effectively downregulated both Cg-BigDef2 and Cg-BigDef1. In addition, long dsRNA targeting green fluorescent protein (GFP) did not affect transcription of the two big defensin genes. These results suggest that the transcriptional downregulation of Cg-BigDef1 and Cg-BigDef2 was mediated by sequence-specific RNA interference (RNAi). Despite injection of long dsRNA targeting Cg-BigDef2 into only the adductor muscle, knock-down of Cg-BigDef1 and Cg-BigDef2 was observed in the adductor muscle, hemocytes, mantle, and gills, suggestive of systemic spread of RNAi in C. gigas. Furthermore, the inhibitory effect of dsRNA persisted until 72 h post-injection, indicative of a long-lasting RNAi-mediated knock-down of target genes.
This study proposes a voltage control scheme in a synchronous reference frame to improve the dynamic characteristics of double-conversion UPSs. UPSs need to control positive and negative sequence voltage, so that positive and negative sequence extractors are generally used to obtain each sequence of the voltage and current. Voltage and current controllers for each sequence are implemented. However, the extractor causes considerable delay, and the delay restricts the control performance, especially for the current controller. To improve the dynamics of the current controller, the proposed scheme adopts a unified current controller without separating positive and negative sequences. By using discrete-time current controller, the control bandwidth can be extended significantly so that negative sequence current can be controlled. To enhance the performance, an additional feed-forward technique for output voltage regulation is proposed. The validity of the proposed controller is verified by experiments.
There are many Problems such as low detection ratio, velocity and increase of false hit ratio on the detection of gradual scene changes with the previous shot transition detection algorithms. In this paper, we Propose an improved dissolve detection method using color information on low-frequency subband and edge elements on high-frequency subband. The Possible dissolve transition are found by analyzing the edge change ratio in the high-frequency subband with edge elements of each direction. Using the double chromatic difference on the lowest frequency subband, we have the improvement of the dissolve detection ratio. The simulation results show that the performance of the proposed algorithm is better than the conventional one for dissolve detection on a diverse set of uncompressed video sequences.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4948-4967
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2017
On mobile devices, image sequences are widely used for multimedia applications such as computer vision, video enhancement, and augmented reality. However, the real-time processing of mobile devices is still a challenge because of constraints and demands for higher resolution images. Recently, heterogeneous computing methods that utilize both a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU) have been researched to accelerate the image sequence processing. This paper deals with various optimizing techniques such as parallel processing by the CPU and GPU, distributed processing on the CPU, frame buffer object, and double buffering for parallel and/or distributed tasks. Using the optimizing techniques both individually and combined, several heterogeneous computing structures were implemented and their effectiveness were analyzed. The experimental results show that the heterogeneous computing facilitates executions up to 3.5 times faster than CPU-only processing.
Generating functions play an important role in the investigation of various useful properties of the sequences which they generate. Exton [13] presented a very general double generating relation involving products of two Laguerre polynomials. Motivated essentially by Exton's derivation [13], the authors aim to show how one can obtain nineteen new generating relations associated with products of two Laguerre polynomials in the form of a single result. We also consider some interesting and potentially useful special cases of our main findings.
The discovery and mechanistic understanding of target-specific genome engineering technologies has led to extremely effective and specific genome editing in higher organisms. Target-specific genetic modification technology is expected to have a leading position in future gene therapy development, and has a ripple effect on various basic and applied studies. However, several problems remain and hinder efficient and specific editing of target genomic loci. The issues are particularly critical in precise targeted insertion of external DNA sequences into genomes. Here, we discuss some recent efforts to overcome such problems and present a perspective of future genome editing technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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