Seed germination is a biological process that is affected by a variety of genetic and environmental factors. The cardinal temperature and thermal time are required for germination. The principal objective of this study was to identify and characterize variations in the base, optimum, and maximum germination temperatures of Haloxylon aphyllum L. from two seed sources, in order to establish models for use in predicting seeding dates. Mature H. aphyllum seeds were germinated at temperatures between 5 and $35^{\circ}C$. The germination behavior of H. aphyllum seeds to different temperature regimens in light was evaluated over a temperature range of $5-35^{\circ}C$ at intervals of $5^{\circ}C$. The rate of germination increased between base and optimum thermal conditions, and decreased between optimum and maximum thermal conditions; the germination rate varied in a linear fashion at both sub-optimal and supra-optimal temperatures. The linear regression fit the range of germination rates at $5^{\circ}C$ to $25^{\circ}C$ and $25^{\circ}C$ to $30^{\circ}C$, and thus the base temperature, optimum temperature, and maximum temperature for the germination of H. aphyllum were measured to be $0.6^{\circ}C$, $25.69^{\circ}C$, $37.90^{\circ}C$, and $1.76^{\circ}C$, $21.56^{\circ}C$, $37.90^{\circ}C$ for Qom and the Fars dune desert respectively.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.40
no.5
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pp.894-909
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2016
This study analyzed a somatotype that was more suitable to a virtual fitting model and to improve the reality of a virtual model size. We analyzed 1,868 women 18-59 years old from the 6th Size Korea data. First, factor analysis was done for abstracting new criteria for dividing the somatotype; subsequently, we selected the waist height proportion to stature (body proportion) and drop (torso shape). Next, the cluster analysis was done with these criteria and 7 body proportion types and 11 torso shapes were distinguished. A virtual model size for the most common somatotype was also developed by a regression analysis of constituting sizes of each factor that was compared with body sizes well as with Clo's virtual model size. The model of this research showed a high similarity in sizes with body as well as improved better realisty than the Clo model which presented size problems such as longer limbs, bigger bust, smaller waist and a smaller arm circumference than the real body.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.11
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pp.5427-5445
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2019
While deep neural networks have achieved remarkable performance in representation learning, a huge amount of labeled training data are usually required by supervised deep models such as convolutional neural networks. In this paper, we propose a new representation learning method, namely generative adversarial networks (GAN) based bagging deep convolutional autoencoders (GAN-BDCAE), which can map data to diverse hierarchical representations in an unsupervised fashion. To boost the size of training data, to train deep model and to aggregate diverse learning machines are the three principal avenues towards increasing the capabilities of representation learning of neural networks. We focus on combining those three techniques. To this aim, we adopt GAN for realistic unlabeled sample generation and bagging deep convolutional autoencoders (BDCAE) for robust feature learning. The proposed method improves the discriminative ability of learned feature embedding for solving subsequent pattern recognition problems. We evaluate our approach on three standard benchmarks and demonstrate the superiority of the proposed method compared to traditional unsupervised learning methods.
Purpose - This study investigates shopping behaviors and effects focusing on the seniors in 50s and 60s based on their buying satisfaction in online shopping. The study investigated causal relation between effects having influence upon online shopping behavior to give theoretical base on the use of online shopping. The study gave implications of consumption attitude of silver generation as well as senior consumers in aging society. Research design, data, and methodology - The subject was senior consumers who have experienced online shopping to be sensitive to the fashion and to have active and reasonable consumption pattern and to be active and to have positive value. Results - This study investigated the mediating effect on purchase satisfaction of the 50s and the 60s upon online shopping to examine online shopping use and effects. The subject was the ones in their 50s and 60s in Gyeonggi and Chungnam who had experienced online shopping. All of hypotheses of models at PLS analysis were supported. Conclusions - Both information innovation and self-satisfaction showed positive influence upon the ease of and also access of the use. In addition, the access to the use had positive influence upon the purchase intention in retailers' online shopping.
The number of Ryu Ji Kyung's costumes that have been discovered is small but includes various kinds of coat. These coats have become important clues when trying to determine styles of coat that were present in the mid-17he composition of the costumes found were various, including unlined, lined, padded and quilted variations. Unlined clothes were sewed using broad-stitching, hemming, half backstitching, and backstitching. The unique sewing style of the 17th century was shown in Ryu Ji Kyung's costumes. Seams on the back of one coat were not connected but rather sewed as a whole because of the width of the cloth. There was a more elaborate sewing style on lined clothes than on unlined clothes, alongside the use of selvage on the reverse of the costumes, marking the face not by using other clothes, but by the sewing line. Because of their to kit types, the width of the sleeves, the presence of a Cheolrik string, the ratio of the upper jacket to the bottom skirt, and the width between the armpits and bottom hems in Jungchimak, Ryu Ji Kyung's clothes can be used as exemplary models of mid-17th century clothing.
Cobalt is an essential microelements in many biological processes involving enzymatic activity. We found that $Zn^{2+}$ and $Mg^{2+}$, which are in the active site of native calf intestine alkaline phosphatase (CIP), can be replaced by $Co^{2+}$ directly in solution. The effect of $Co^{2+}$ concentration on the substitution reaction was examined at ratios of [$Co^{2+}$]/[CIP] from 0:1 to 8:1. The quantity of $Zn^{2+}$ in CIP decreased progressively as the ratio was increased, but the amount of $Mg^{2+}$ changed in irrregular fashion. A series of active site models of the reaction mechanism of CIP are proposed. Low pH was found to promote the replacement of $Mg^{2+}$ by $Co^{2+}$. To understand how the substitution affects the enzyme, we also solved the secondary structure of CIP after reaction with $Co^{2+}$ in different conditions.
The purpose of this study was to investgate the social meaning and consumption values expressed on apparel advertisements In Teena-ger's magazines from 1976 to 1996. The results of this study were as follows. 1. As the number of the model in apparel advertisements was more than two people it was closely related to conformity and peer ac-ceptance of adolecent's developmental task. Also There were increasing number of foreign models and attractive and famous signers and talents. 2. The trend of appeals showed changing time and society. Since 1990 post-modern ap-proach has increased whereas rational and emotional approach were dominated in 1970s and 1980s. 3, The major consumption values in apparel advertisements were social value emotional value. From 1990 there were variety in consumption values related to adolescent's ap-parel advertisements. This results represented the possibility that apparel advertisements in adolescent's maga-zines not only mirror but mold change of con-sumption values and life style in adolescent. Especially to understand and predict the new generation in Korea educators and practi-tioners in Junior Fashion Market must try to study the current adolescent's life style and consumption values systematically.
Cnidii rhizoma is one of the most important crude drugs used particularly for the treatment of female genital inflammatory diseases in traditional oriental medicine. In this study, its anti-inflammatory and analgesic activities were examined employing animal models. It was found that $H_2O$ extract and n-BuOH fraction inhibited significantly the edema formation after the subplantar injection of carrageenin at oral doses of 100 and 200 mg/kg in a dose-dependent fashion, where MeOH extract showed significant anti-inflammatory activity at a oral dose of 200 mg/kg. In Freund's complete adjuvant-induced arthritis, H2O extract and n-BuOH fraction exerted their significant inhibitory activity on the edema formation at oral doses of 100 and 200 mg/kg. The $H_2O$ extract and n-BuOH fraction also showed significant analgesic activity in a dose-dependent manner in acetic acid-induced writhing test.
Artificial neural networks (ANN) have been successfully used for classifying remotely sensed imagery. However, ANN still is not the preferable choice for classification over the conventional classification methodology such as the maximum likelihood classifier commonly used in the industry production environment. This can be attributed to the ANN characteristic built-in stochastic process that creates difficulties in dealing with unequally represented training classes, and its training performance speed. In this paper we examined some practical aspects of training classes when using a back propagation neural network model for remotely sensed imagery. During the classification process of remotely sensed imagery, representative training patterns for each class are collected by polygons or by using a region-growing methodology over the imagery. The number of collected training patterns for each class may vary from several pixels to thousands. This unequally populated training data may cause the significant problems some neural network empirical models such as back-propagation have experienced. We investigate the effects of training over- or under- represented training patterns in classes and propose the pattern repopulation algorithm, and an adaptive alpha adjustment (AAA) algorithm to handle unequally represented classes. We also show the performance improvement when input patterns are presented in random fashion during the back-propagation training.
The methodological framework of the Level 2 PSA appears to be currently standardized in a formalized fashion, but there have been different opinions on the way the sources of uncertainty are characterized and treated. This is primarily because the Level 2 PSA deals with complex phenomenological processes that are deterministic in nature rather than random processes, and there are no probabilistic models characterizing them clearly. As a result, the probabilistic quantification of the Level 2 PSA CET / APET is often subjected to two sources of uncertainty: (a) incomplete modeling of accident pathways or different predictions for the behavior of phenomenological events and (b) expert-to-expert variation in estimating the occurrence probability of phenomenological events. While a clear definition of the two sources of uncertainty involved in the Level 2 PSA makes it possible to treat an uncertainty in a consistent manner, careless application of these different sources of uncertainty may produce different conclusions in the decision-making process. The primary purpose of this paper is to characterize typical sources of uncertainty that would often be addressed in the Level 2 PSA and to provide a formal guidance for quantifying their impacts on the PSA Level 2 risk results. An additional purpose of this paper is to give a formal approach on how to combine random uncertainties addressed in the Level 1 PSA with subjectivistic uncertainties addressed in the Level 2 PSA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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