The cathode voltage of aluminum electrolytic cell is relatively stable under normal conditions and fluctuates greatly when it has an anomaly. In order to detect the abnormal range of cathode voltage, an anomaly detection algorithm based on sliding window was proposed. The algorithm combines the time series segmentation linear representation method and the k-nearest neighbor local anomaly detection algorithm, which is more efficient than the direct detection of the original sequence. The algorithm first segments the cathode voltage time series, then calculates the length, the slope, and the mean of each line segment pattern, and maps them into a set of spatial objects. And then the local anomaly detection algorithm is used to detect abnormal patterns according to the local anomaly factor and the pattern length. The experimental results showed that the algorithm can effectively detect the abnormal range of cathode voltage.
Genetic algorithms are efficient techniques for searching optimum solution but have the premature convergence problem getting stuck in the local optimum according to the evolutionary operator. In this paper we analyzed the reason for converging to the local optimum and proposed the method which able transit to the global optimum from the local optimum. In these methods we used the variable evolutionary operator with the average hamming distance, to maintain the genetic diversity of the population for getting out of the local optimum. The theoretical results are proved by the simulation experiments.
The information on local stress acting in a bridge is required in many occasions such as fatigue assessment. The analysis by beam elements cannot yield this class of information adequately, while the finite element modeling of an entire long-span bridge by shell elements is impractical. In the present study, the hybrid modeling is tried out: only part of a bridge in which the point of interest is located is discretized by shell elements and the remaining part is modeled by beam elements. By solving a simple box girder problem, the effectiveness of this approach is discussed. This technique is then applied to the Rama IX Bridge for local stress evaluation. The numerical results compare very well with the results of a full-scale static loading test. The present research thus offers a practical yet accurate technique for the stress analysis of a long-span cable-stayed bridge.
It is common that analyses of offshore platforms being carried out with the assumption of rigid tubular joints. However, many researches have concluded that it is necessary that local joint flexibility (LJF) of tubular joints should be taken into account. Meanwhile, advanced analysis of old offshore platforms considering local joint flexibility leads to more accurate results. This paper presents an extensive finite-element (FE) based study on the flexibility of uni-planner multi-brace tubular Y-T and K-joints commonly found in offshore platforms. A wide range of geometric parameters of Y-T and K-joints in offshore practice is covered to generate reliable parametric equations for flexibility matrices. The formulas are obtained by non-linear regression analyses on the database. The proposed equations are verified against existing analytical and experimental formulations. The equations can be used reliably in global analyses of offshore structures to account for the LJF effects on overall behavior of the structure.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.6
no.3
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pp.193-200
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2018
This paper describes the design and trial development of a system that supports continuous hazard mapping by local residents in their daily life. We performed an interview survey to design our system in a model traditional town in Saga Prefecture, Japan. The results show that despite continued efforts, many practical problems remain and residents feel unsafe. Considering these results, we designed and developed a unique information and communication technology-based support system that contributes to community-based disaster prevention and reduction. The continuous resident participation and posting design are the core concept for our community-based approach. Our system continues to support making a hazard map by integrating the community-based hazard information. Local residents register information (disaster types, risk level, photographs, comments, positional information) about locations that could be dangerous in a disaster. In addition, our system enables information sharing through a Web server. We expect that this information sharing will allow local hazard information for each district to be used.
An investigation of the sensitivity depletion laws for rhodium SPNDs was performed to reduce the uncertainty of the sensitivity depletion laws used in Combustion Engineering (CE) reactors and to develop calculational tools that provide the sensitivity depletion laws to interpret the signal of the newly designed rhodium SPND into the local neutron flux. The calculational tools developed in this work are computer programs for a time-dependent neutron flux distribution in the rhodium emitter during depletion and for a time-dependent beta escape probability that a beta particle generated in the emitter escapes into the collector. These programs provide the sensitivity depletion laws and show the reduction of the uncertainty by about 1 % compared to that of the method employed by CE in interpreting the signal into the local neutron flux. A reduction in the uncertainty by 1 % in interpreting the signal into the local neutron flux reduces the uncertainty tv about 1 % in interpreting the signal into the local power and lengthens the lifetime of the rhodium SPND by about 10% or more.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.7
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pp.2407-2424
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2022
Recently, Transformer has made great progress in video retrieval tasks due to its high representation capability. For the structure of a Transformer, the cascaded self-attention modules are capable of capturing long-distance feature dependencies. However, the local feature details are likely to have deteriorated. In addition, increasing the depth of the structure is likely to produce learning bias in the learned features. In this paper, an improved Transformer structure named TransDCS (Transformer with Dynamic Convolution and Shortcut) is proposed. A Multi-head Conv-Self-Attention module is introduced to model the local dependencies and improve the efficiency of local features extraction. Meanwhile, the augmented shortcuts module based on a dual identity matrix is applied to enhance the conduction of input features, and mitigate the learning bias. The proposed model is tested on MSRVTT, LSMDC and Activity-Net benchmarks, and it surpasses all previous solutions for the video-text retrieval task. For example, on the LSMDC benchmark, a gain of about 2.3% MdR and 6.1% MnR is obtained over recently proposed multimodal-based methods.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.15
no.4
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pp.435-448
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2009
This paper aims to examine the local changes in which the introduction of new fishery technology in small remote island, Geomun-Do, had resulted. The main findings are as follows. With the help of introduction of new fishery technology, local fishery industry transformed self-sufficient one into commercial one. This led to increase in the productivity of fishery industry and, subsequently, the emergence of new social system and processing facilities. The growth of fisheries, which led the opening of fishing market and the development of processing industry, made it change local industrial structure. This paper focused particularly on local cultural transformation revealed in the process of the introduction of new fishery technology. In conclusion, the paper argues that the pace of cultural transformation can be selectively appeared by the qualitative characteristics of locality and social group, when new cultural elements are introduced and adapted to a certain locality.
The public services closely related to the daily lives of the Japanese people, such as firefighting, police or primary school education, are largely financed by the local governments. As the population as a whole in Japan declines, the population in local regions are forecasted to experience particularly rapid decline in the future, and it is inevitable to reduce the cost of public services provided by the local governments to keep their financial basis sustainable. In order to provide public services to the people properly and fairly, the local governments own and utilize their public facilities, such as fire stations, police stations or primary schools. On the other hand, we have to secure the accessibility, which is the condition of accessing a facility easily in a whole local city including the high population density area and low population density area. In this paper, we propose a method of determining the number of future facilities and its facility locations in which we maintain the present accessibility. In our proposed method, we determine them comparing the accessibility measurement calculated by facility location model using the present and future population. We adopted k-centdian model as the facility location model, which can secure the accessibility in a whole local city determining the weights of both areas. We applied our proposed method to fire station in Iwaki city, Japan. The results suggested that 7 facilities would be reduced in 2064, after 50 years from 2014. Additionally, we confirmed that the future facility location had secured accessibility in both high and low population density area.
For many years, researchers in face description area have been representing and recognizing faces based on different methods that include subspace discriminant analysis, statistical learning and non-statistics based approach etc. But still automatic face recognition remains an interesting but challenging problem. This paper presents a novel and efficient face image representation method based on Optimized Local Ternary Pattern (OLTP) texture features. The face image is divided into several regions from which the OLTP texture feature distributions are extracted and concatenated into a feature vector that can act as face descriptor. The recognition is performed using nearest neighbor classification method with Chi-square distance as a similarity measure. Extensive experimental results on Yale B, ORL and AR face databases show that OLTP consistently performs much better than other well recognized texture models for face recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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