This study presents a novel approach of discriminative feature vectors based on manifold learning using nonlinear dimension reduction (DR) technique to improve loss function, and combine with the Adversarial examples to regularize the object function for image classification. The traditional convolutional neural networks (CNN) with many new regularization approach has been successfully used for image classification tasks, and it achieved good results, hence it costs a lot of Calculated spacing and timing. Significantly, distrinct from traditional CNN, we discriminate the feature vectors for objects without empirically-tuned parameter, these Discriminative features intend to remain the lower-dimensional relationship corresponding high-dimension manifold after projecting the image feature vectors from high-dimension to lower-dimension, and we optimize the constrains of the preserving local features based on manifold, which narrow the mapped feature information from the same class and push different class away. Using Adversarial examples, improved loss function with additional regularization term intends to boost the Robustness and generalization of neural network. experimental results indicate that the approach based on discriminative feature of manifold learning is not only valid, but also more efficient in image classification tasks. Furthermore, the proposed approach achieves competitive classification performances for three benchmark datasets : MNIST, CIFAR-10, SVHN.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.91-100
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2023
As SDN devices and systems hit the market, security in SDN must be raised on the agenda. SDN has become an interesting area in both academics and industry. SDN promises many benefits which attract many IT managers and Leading IT companies which motivates them to switch to SDN. Over the last three decades, network attacks becoming more sophisticated and complex to detect. The goal is to study how traffic information can be extracted from an SDN controller and open virtual switches (OVS) using SDN mechanisms. The testbed environment is created using the RYU controller and Mininet. The extracted information is further used to detect these attacks efficiently using a machine learning approach. To use the Machine learning approach, a dataset is required. Currently, a public SDN based dataset is not available. In this paper, SDN based dataset is created which include legitimate and non-legitimate traffic. Classification is divided into two categories: binary and multiclass classification. Traffic has been classified with or without dimension reduction techniques like PCA and LDA. Our approach provides 98.58% of accuracy using a random forest algorithm.
The purpose of this study is to help to improve the method of math teaching by analysing how learner-centered teaching method offsets mathematical creativity and mathematical disposition. For this purpose, research questions are established as follows; (1) Mathematical creativity between open-ended learning activity approach(OLAA) and general classroom-based instruction(GCI) shows any difference? (2) Mathematical disposition between OLAA and GCI shows any difference? The results obtained through this study were as follows: (1) There was significant difference between OLAA group and CCI group in mathematical creativity. This means that open-ended learning activity approach was generally more effective in improving mathematical creativity than general classroom-based instruction. (2) There was no significant difference between OLAA group and GCI group in mathematical disposition. But the average scores of mathematical disposition except mathematical confidence improved a little. So we can say that open-ended learning activity approach brought an positive influence on students' mathematical disposition. The results obtained in this study suggest that the OLAA can be used to cultivate the children's mathematical creativity and disposition. Therefore, I suggest that teachers should use the OLAA to improve the children's mathematical creativity and disposition.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.197-214
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2006
This study explores factors to facilitate web-based collaborative learning and the effect of learning, based on the PBL(Problem Based Learning) from the constructivist approach in e-learning. A research model, using the key variables such as situations, interactions, and systems, was developed. In order to test this proposed model, experimental design and post-survey was conducted to the learners who took on-line and off-line course with team project. In the research model, situation category was divided into instructor's support, unstructured problem, and self-directed learning. Interaction category was divided into three factors; 'interaction between learners', 'interaction between learner and instructor', and 'interaction between learner and technology'. System category was divided into.monitoring and incentives. As a result, it was found that collaborative learning can be improved by situations, interactions, and systems, and the effectiveness of learning can be improved by situations and interactions in PBL.
As the recent demand for human resources in science, technology, engineering, and mathematics (STEM), the development of professional STEM teacher is called worldwide. It is becoming a critical need in teacher education in order to educate student teachers, and prepare pre-service and beginning teachers for high quality of teaching competency. To promote the competency for $21^{st}$ century STEM teachers, the epistemology of technological pedagogical content knowledge (TPACK) is currently considered as the essential qualities of knowledge for highly qualified teachers. The aim of this study is explore the effect of case-based learning approach on TPACK competency of pre-service STEM teachers. In order to develop the pre-service teachers' competency regarding effective integration of technologies into teaching specific content areas, a series of innovative case study teaching in science and mathematics was presented to 43 participants of pre-service physics, chemistry, biology, mathematics, and computer teachers during a course of information and communication technology (ICT) in Education at Khon Kaen University, Thailand. After finishing a case presentation, the pre-service teachers were encouraged into a forum of critical open discussion by considering the potential impact of the case and the TPACK framework. They were investigated instructional design competency of using ICT tools into student learning process and their personal beliefs about ICT in educational process both before and after. The participant's reactions and learning was evaluated by using a self-reported questionnaire and an implementation log of content-specific learning process design, respectively. Results showed a change of their beliefs and the transformation of their TPACK competency in STEM teaching. In an effort to better serve the needs of high quality STEM teachers, the results of this study illustrated that the competency of TPACK could be particularly considered as a core attributes for future STEM teachers. By the way, case-based learning approach can play an effective part in preparing and professing the TPACK competency for STEM teachers.
This study examines Korea's international development volunteer program as a citizen diplomacy initiative. Informed by a cultural perspective of transmission and relational models of public diplomacy, I examine the ways in which volunteer training incorporates cultural-learning into its program. The study finds that volunteer training is largely based on an instrumentalist approach to culture that places emphasis on learning the "explicit" side of culture, such as Korean traditional dance, art, and food as a strategy to promote the country's national image. In contrast, much less covered in the training program is a relational approach to culture-learning that is guided by a reflexive understanding of the "implicit" side of culture, or the values and beliefs that guide the worldviews and behavior of both volunteers and host constituents. Whereas the value of the volunteer program as a citizen diplomacy initiative is in its potential to build relationships based on two-way engagement, its conception of culture is mostly guided by that of the transmission model of public diplomacy. Based on the findings, this study calls for an integrated approach to culture-learning in volunteer training program to move the citizen diplomacy initiative forward.
In this paper, we propose a face hallucination method based on example-learning. The traditional approach based on example-learning requires alignment of face images. In the proposed method, facial images are segmented into patches and the weights are computed to represent input low resolution facial images into weighted sum of low resolution example images. High resolution facial images are hallucinated by combining the weight vectors with the corresponding high resolution patches in the training set. Experimental results show that the proposed method produces more reliable results of face hallucination than the ones by the traditional approach based on example-learning.
Power electronics Is an emerging technology New applications are added every year as well as the power handling capabilities are steadily increasing. The demands to the education of engineers in this field are also increasing. Basically the content of the curriculum should be more expanded without extra study time. This paper present a teaching approach which makes it possible very fast for the student to get in-deplh skills in this important area which is the problem-oriented and project-based learning. The trend and application of power electronics are illustrated. The necessary skills for power electronic engineers are outlined followed up by a discussion on how problem-oriented and project-based learning are implemented. A complete curriculum at Aalborg University is presented where different power electronics related projects at different study levels are carried out.
In this paper, teaching in a "switching converter (SC) design" course using problem-based learning (PBL) with dynamicbehavior- model simulation, given at Lunghwa University of Science and Technology (LHU), Taiwan, is proposed. The devised methodology encourages students to design and implement the SCs and regulate the controller's parameters in frequency domain by using 'sisitool' ('bode') in the MATLAB toolbox. The environment of PBL with converter characterization modeling and simulation reforms the learning outcome greatly and speeds up the teaching-learning process. To qualify and evaluate the learning achievements, a hands-on project cooperated with the continuous assessment approach is performed to modulate the teaching pace and learning direction in good time. Results from surveys conducted in the end of the course provided valuable opinions and suggestions for assessing and improving the learning effect of the proposed course successively. Positive feedbacks from the examinations, homework, questionnaires, and the answers to the lecturer's quizzes during class indicated that the presented pedagogy supplied more helpfulness to students in comparisons with conventional teaching paradigm, their learning accomplishments were better than expected as well.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.318-326
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2022
Marketing stress testing is a new method of identifying the company's strengths and weaknesses in a turbulent environment. Technically, this is a complex procedure, so it involves artificial intelligence and machine learning. The main problem is currently the development of methodological approaches to the development of the company's digital model, which will provide a framework for machine learning. The aim of the study was to identify and develop an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. This aim provided the company's activities to be considered as a set of elements (business processes, products) and factors that affect them (marketing environment). The article proposes an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. The proposed approach includes four main elements that are subject to parameterization: elements of the company's internal environment, factors of the marketing environment, the company' core competency and factors impacting the company. Matrices for evaluating the results of the work of expert groups to determine the degree of influence of the marketing environment factors were developed. It is proposed to distinguish between mega-level, macro-level, meso-level and micro-level factors depending on the degree of impact on the company. The methodological limitation of the study is that it involves the modelling method as the only one possible at this stage of the study. The implementation limitation is that the proposed approach can only be used if the company plans to use machine learning for marketing stress testing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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