Journal of information and communication convergence engineering
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v.14
no.2
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pp.97-105
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2016
With the increasing demand for interoperability among existing learning resource systems in order to enable the sharing of learning resources, such resources need to be annotated with ontologies that use different metadata standards. These different ontologies must be reconciled through ontology mediation, so as to cope with information heterogeneity problems, such as semantic and structural conflicts. In this paper, we propose an ontology-mapping technique using Semantic Web Rule Language (SWRL) to generate semantic mapping rules that integrate learning resources from different systems and that cope with semantic and structural conflicts. Reasoning rules are defined to support a semantic search for heterogeneous learning resources, which are deduced by rule-based inference. Experimental results demonstrate that the proposed approach enables the integration of learning resources originating from multiple sources and helps users to search across heterogeneous learning resource systems.
This research aimed to investigate the benefits of incorporating Problem-Based Learning(PBL) approach in Business English classes in a Korean university. This study focused on student experiences of learning in a PBL environment. The study examined the feasibility of cultivating students' key job competencies, that of their learning achievement and their satisfaction with the PBL approach. Data on student experiences were gathered from questionnaires. The analysis of the data showed, first, that the PBL could cultivate students' key job competencies. Second, the PBL could have a positive effect on students' acquisition of business content knowledge and their English language development. Third, the PBL approach achieved above moderate level of student satisfaction.
Junior, Estevam R. Hruschka;Galvao, Sebastian D. C. de O.
Journal of Computing Science and Engineering
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v.1
no.2
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pp.162-176
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2007
Machine Learning (ML) has become very popular within Data Mining (KDD) and Artificial Intelligence (AI) research and their applications. In the ML and KDD contexts, two main approaches can be used for inducing a Bayesian Network (BN) from data, namely, Conditional Independence (CI) and the Heuristic Search (HS). When a BN is induced for classification purposes (Bayesian Classifier - BC), it is possible to impose some specific constraints aiming at increasing the computational efficiency. In this paper a new CI based approach to induce BCs from data is proposed and two algorithms are presented. Such approach is based on the Markov Blanket concept in order to impose some constraints and optimize the traditional PC learning algorithm. Experiments performed with the ALARM, as well as other six UCI and three artificial domains revealed that the proposed approach tends to execute fewer comparison tests than the traditional PC. The experiments also show that the proposed algorithms produce competitive classification rates when compared with both, PC and Naive Bayes.
The recently proposed "Potential-based" reinforcement learning (RL) method made it possible to combine multiple learnings and expert advices as supervised knowledge within an RL framework. The effectiveness of the approach has been established by a theoretical convergence guarantee to an optimal policy. In this paper, the potential-based RL method is applied to a dynamic channel assignment (DCA) problem in a cellular networks. It is empirically shown that the potential-based RL assigns channels more efficiently than fixed channel assignment, Maxavail, and Q-learning-based DCA, and it converges to an optimal policy more rapidly than other RL algorithms, SARSA(0) and PRQ-learning.
Recently, project activity on environmental education has been overwhelmingly presented that is considered as a key learning & teaching strategy in Korea. This Study finds that Environmental project activity requires consideration of project-based Learning for sustainable development. The purpose of this study is to conduct project-based learning for eco-campus which is focused on sustainable development and to find out the learner's understanding sustainable development. The results of this study can be summarized as follows. First, project-based learning for sustainable development is concerned about enhancing learner's understanding sustainable development. It can be emphasized a viewpoint of sustainable way, a way of educational approach, and a possibility of expanding learner's experience in dealing with sustainable development. Second, this study showed also a results of application about project-based learning for eco-campus. Twenty three pre-service teachers conducted six different eco-campus projects. It is considered to make the student be able to catch up core knowledge and apply it during the project activity. In conclusion, this research asserts that project-based learning on sustainable development is needed to make students see the knowledge and value of sustainable development. It is considered to advance education for sustainable development as a new teaching & learning strategy.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.30
no.3
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pp.290-300
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2024
Purpose: Nursing clinical practice education is transforming with the advent of mobile education and the unique experiences it offers in caring for virtual patients. For this innovative approach, this study aims to evaluate the efficacy of mobile-based virtual women's breast cancer nursing simulation training content on nursing students' confidence, satisfaction, and learning flow. It also examines the nursing students' virtual patient care experiences. Methods: A mixed methods approach using a convergent design was employed to examine students' cancer care confidence and satisfaction, learning flow, and learning experiences. Quantitative data through online questionnaires and qualitative data through focus group interviews were collected, merged, and analyzed. Results: This study developed a virtual nursing training module aimed at caring for women with breast cancer, a novel approach to facilitate mobile-based simulation training for nursing students. Data were analyzed using descriptive analysis, a chi-squared test, Fisher's exact test, t-test for participant homogeneity (experimental: 20, control: 20), independent t-test, and paired t-test. Satisfaction (t=3.53, p=.001) and confidence (t=4.07, p=.001), as well as flow (t=3.78, p=.001), significantly improved in the experimental group compared to the control group. Two core themes and five sub-themes were derived from the experimental group's experiences acquired by caring for women with breast cancer virtually, including that the students "Virtually cared for breast cancer patients, learning as if real." Conclusion: The mobile-based virtual nursing simulation training content allowed nursing students to upgrade their comprehensive nursing care skills by experiencing a fun and practical environment made possible by a new learning method.
In recent years, using Deep Learning methods to apply for medical and biomedical image analysis has seen many advancements. In clinical, using Deep Learning-based approaches for cancer image analysis is one of the key applications for cancer detection and treatment. However, the scarcity and shortage of labeling images make the task of cancer detection and analysis difficult to reach high accuracy. In 2015, the Unet model was introduced and gained much attention from researchers in the field. The success of Unet model is the ability to produce high accuracy with very few input images. Since the development of Unet, there are many variants and modifications of Unet related architecture. This paper proposes a new approach of using Unet++ with pretrained EfficientNet as backbone architecture for breast tumor cell nuclei segmentation and uses the multi-organ transfer learning approach to segment nuclei of breast tumor cells. We attempt to experiment and evaluate the performance of the network on the MonuSeg training dataset and Triple Negative Breast Cancer (TNBC) testing dataset, both are Hematoxylin and Eosin (H & E)-stained images. The results have shown that EfficientUnet++ architecture and the multi-organ transfer learning approach had outperformed other techniques and produced notable accuracy for breast tumor cell nuclei segmentation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.10
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pp.89-96
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2023
Intrusion detection has been widely studied in both industry and academia, but cybersecurity analysts always want more accuracy and global threat analysis to secure their systems in cyberspace. Big data represent the great challenge of intrusion detection systems, making it hard to monitor and analyze this large volume of data using traditional techniques. Recently, deep learning has been emerged as a new approach which enables the use of Big Data with a low training time and high accuracy rate. In this paper, we propose an approach of an IDS based on cloud computing and the integration of big data and deep learning techniques to detect different attacks as early as possible. To demonstrate the efficacy of this system, we implement the proposed system within Microsoft Azure Cloud, as it provides both processing power and storage capabilities, using a convolutional neural network (CNN-IDS) with the distributed computing environment Apache Spark, integrated with Keras Deep Learning Library. We study the performance of the model in two categories of classification (binary and multiclass) using CSE-CIC-IDS2018 dataset. Our system showed a great performance due to the integration of deep learning technique and Apache Spark engine.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.368-391
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2018
Face recognition (FR) with a single sample per person (SSPP) is common in real-world face recognition applications. In this scenario, it is hard to predict intra-class variations of query samples by gallery samples due to the lack of sufficient training samples. Inspired by the fact that similar faces have similar intra-class variations, we propose a virtual sample generating algorithm called k nearest neighbors based virtual sample generating (kNNVSG) to enrich intra-class variation information for training samples. Furthermore, in order to use the intra-class variation information of the virtual samples generated by kNNVSG algorithm, we propose image set based multimanifold discriminant learning (ISMMDL) algorithm. For ISMMDL algorithm, it learns a projection matrix for each manifold modeled by the local patches of the images of each class, which aims to minimize the margins of intra-manifold and maximize the margins of inter-manifold simultaneously in low-dimensional feature space. Finally, by comprehensively using kNNVSG and ISMMDL algorithms, we propose k nearest neighbor virtual image set based multimanifold discriminant learning (kNNMMDL) approach for single sample face recognition (SSFR) tasks. Experimental results on AR, Multi-PIE and LFW face datasets demonstrate that our approach has promising abilities for SSFR with expression, illumination and disguise variations.
Guangwei Lin;Yi Zhang;Enjian Cai;Taisen Zhao;Zhaoyan Li
Smart Structures and Systems
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v.32
no.1
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pp.61-81
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2023
This study presents an ensemble learning based Bayesian model updating approach for structural damage diagnosis. In the developed framework, the structure is initially decomposed into a set of substructures. The autoregressive moving average (ARMAX) model is established first for structural damage localization based structural motion equation. The wavelet packet decomposition is utilized to extract the damage-sensitive node energy in different frequency bands for constructing structural surrogate models. Four methods, including Kriging predictor (KRG), radial basis function neural network (RBFNN), support vector regression (SVR), and multivariate adaptive regression splines (MARS), are selected as candidate structural surrogate models. These models are then resampled by bootstrapping and combined to obtain an ensemble model by probabilistic ensemble. Meanwhile, the maximum entropy principal is adopted to search for new design points for sample space updating, yielding a more robust ensemble model. Through the iterations, a framework of surrogate ensemble learning based model updating with high model construction efficiency and accuracy is proposed. The specificities of the method are discussed and investigated in a case study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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