Silica microgel was prepared by sol-gel process and then functional groups, epoxy group and ethoxy group, were introduced on the particle by coupling treatment with 3-glysidoxypropyltrimethoxysilane. The functional silica microgel(functional SiGel) formation was identified using FT-IR spectrometry. Phase stability for DMF solution of functional SiGel, PU resin and pigment was evaluated by Turbiscan Lab. And physical properties of artificial suede including hand values, morphology and dyeing fastness were investigated. The mean particle size and the specific surface area of the functional SiGel were $0.77{\mu}m$ and $380m^2/g$. Mixture containing the functional SiGel, PU resin and pigment was more stable than the functional SiGel-free mixed solution. Artificial suede prepared by the functional SiGel had appearance and feeling close to natural suede. The migration fastness, the solvent wicking fastness and rubbing fastness of the artificial suede were enhanced to 4~5 grades, 4~5 grades and 3~4 grades, respectively.
This paper shows the optimum design of the fluid engine mount. The design has been modified by trial and error because there is many design parameters that can be varied in order to obtain resonant and notch frequencies, and notch depth. It seems to be a great application for optimal design for the mount. Many combinations of parameters are possible to give us the desired resonant and notch frequencies, but the question is which combination provides the lowest resonant peak and notch depth\ulcorner In this study, the enhanced artificial life algorithm is applied to get the desired notch frequency of a fluid mount and minimize transmissibility at the notch frequency. The present hybrid algorithm is the synthesis of an artificial life algorithm with the random tabu (R-tabu) search method. The hybrid algorithm has some advantages, which is not only faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all global optimum solutions. The results show that the performance of a conventional engine mount can be improved significantly compared with the optimized mount.
벼의 인공종자를 무균상에서 건조시킴으로써 건조형 인공종자를 제조하였다. 1/2 MS배지에서 80%의 수분 손실률을 가진 인공종자는 20%가 발아하였다. 0.1 mg/L ABA가 첨가된 알긴산용액으로 제조한 인공종자는 0-90%의 수분손실률에서 최고 1.7배까지 발아율이 향상되었다. 이러한 결과는 ABA가 인공종자의 제조 및 건조과정에서 물리적 혹은 생리적인 저해에 대한 보호기능을 나타낸 것으로 사료된다.
A high performance license plate recognition system (LPRS) is proposed in this work. The proposed LPRS is composed of the following three main stages: (i) plate region determination, (ii) character segmentation, and (iii) character recognition. During the plate region determination stage, the image is enhanced by image processing algorithms to increase system performance. The rectangular license plate region is obtained using edge-based image processing methods on the binarized image. With the help of skew correction, the plate region is prepared for the character segmentation stage. Characters are separated from each other using vertical projections on the plate region. Segmented characters are prepared for the character recognition stage by a thinning process. At the character recognition stage, a three-layer feedforward artificial neural network using a backpropagation learning algorithm is constructed and the characters are determined.
This study deals with various neural network algorithms for the on-site partial discharge pattern recognition. For the purpose, the pattern recognition has been carried out on partial discharge data for the typical artificial defect using 9 different neural network models. In order to enhance on-site applicability, artificial defects were installed in the insulation joint box of extra-high voltage xLPE cables and partial discharges were measured by use of the metal foil sensor and a HFCT as a sensor. As the result, it is found out that the accuracy of pattern recognition could be enhanced through the application of the Sigmoid function, the Momentum algorithm and the Genetic algorism on the artificial neural networks. Although Multilayer Perceptron (MLP) algorism showed the best result among 9 neural network algorisms, it is thought that more researches on others would be needed in consideration of on-site application.
In this study, we will analyze the design, development and application of these small drones using open source. These drones are used in flight exercises, aerial photography, and coding education. In the era of the fourth industrial revolution, such as the development of sensor technology, expansion of open source sharing, and application of artificial intelligence, Is expected to be able to demonstrate convergence. In this paper, we have studied the design and fabrication of small drones using open source. In the case of drones, various functions and differentiated materials are required depending on the application, and the future development of the unmanned mobile object, namely the drone, in which the creativity and the technology are combined with each other continues to be enhanced by the improvement of autonomy and artificial intelligence. Software-based architecture-based technologies have been developed in collaboration with embedded SWs that combine sensors, motors, and control systems. In hardware, it is customary to use a combination of materials and design to increase the freedom of design. It will be made in a free structure.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.312-320
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2021
Increase in computational cost and exhaustive search can lead to more complexity and computational energy. Thus, there is need for effective and efficient scheme to reduce the complexity to achieve optimal energy utilization. This will improve the energy efficiency and enhance the proficiency in terms of the resources needed to achieve convergence. This paper primarily focuses on the development of hybrid swarm intelligence scheme for reducing the computational complexity in binary optimization. In order to reduce the complexity, both artificial bee colony (ABC) and particle swarm optimization (PSO) have been employed to effectively minimize the exhaustive search and increase convergence. First, a new approach using ABC and PSO has been proposed and developed to solve the binary optimization problem. Second, the scout for good quality food sources is accomplished through the deployment of PSO in order to optimally search and explore the best source. Extensive experimental simulations conducted have demonstrate that the proposed scheme outperforms the ABC approaches for reducing complexity and energy consumption in terms of convergence, search and error minimization performance measures.
Artificial intelligence (AI) powered by deep learning (DL) has shown remarkable progress in image recognition tasks. Over the past decade, AI has proven its feasibility for applications in medical imaging. Various aspects of clinical practice in neuroimaging can be improved with the help of AI. For example, AI can aid in detecting brain metastases, predicting treatment response of brain tumors, generating a parametric map of dynamic contrast-enhanced MRI, and enhancing radiomics research by extracting salient features from input images. In addition, image quality can be improved via AI-based image reconstruction or motion artifact reduction. In this review, we summarize recent clinical applications of DL in various aspects of neuroimaging.
In this study, chromate and cetylperidinium chloride (CPC) removal from artificial wastewater was monitored by using micellar enhanced ultrafiltration (MEUF) and activated carbon fibre (ACF) adsorption hybrid processes. For the efficient chromate removal, molar concentration of the CPC should be five times that of chromate and it should be at least one critical micelle concentration (CMC). The MEUF was found to be effective in the chromate removal while ACF in the CPC adsorption to produce chromate and CPC free effluents. The chromate and CPC removal was 99.8% from MEUF-ACF process. Effluent chromate concentration was exponentially correlated with molar ratio of CPC to chromate and pH.
The multiplication equipment of marine products with artificial upwelling structures could be useful in the fishing grounds near coastal areas. Artificial upwelling structures could move the inorganic nutrients from the bottom to the surface. Artificial upwelling structures have been used to improve the productivity of fishing grounds. Until now, research on artificial upwelling structures has been related to the distribution of the upwelling region, upwelling structures, and the marine environment. However, little work on the optimum design of the rubber-mound artificial upwelling structures has been done to increase the efficiency of drawing up the inorganic nutrients. This study investigated the optimum cross-section of rubber-mound artificial upwelling structures by means of hydraulic experiments. The hydraulic experiments include the falling test of rubber. Based on the results of the falling test, the relationship between the length of the rubber mound and water velocity, and the relationship between the shape of the rubber and the stratification parameter were established. In addition, the effect of the void ratio of various artificial structures on the stratification parameter was studied. From the experiment, it was found that upwelling could be enhanced when the ratio of structure height to water depth was 0.3 and stratification parameter was 3.0. The upwelling was not improved when the void ratio exceeded 0.43. The optimum size of rubber mounds was determined when the incident velocity was influenced by the mean horizontal length rather than size of block.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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