Action learning motivates students to solve open-ended problems by 'developing skills through doing'. This paper reviews the concept of action learning and discusses the adoption of action learning approach to teach operations management at universities. It presents the design and delivery of an action-learning course at City University of Hong Kong. The course incorporates classroom lectures, tutorials and an action-learning workshop. The experience gained proves that action learning facilitates student participation and teamwork and provides a venue of accelerating learning where enables students to handle dynamic problem situations more effectively. The paper concludes that adopting action-learning approach can help lecturers to enhance quality teaching in operations management courses, and provide an alternate means of effective paradigm other than traditional classroom teaching and/or computer-based training at universities.
Fang, Lim Chian;Ayop, Zakiah;Anawar, Syarulnaziah;Othman, Nur Fadzilah;Harum, Norharyati;Abdullah, Raihana Syahirah
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.297-302
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2021
The development of various phishing websites enables hackers to access confidential personal or financial data, thus, decreasing the trust in e-business. This paper compared the detection techniques utilizing URL-based features. To analyze and compare the performance of supervised machine learning classifiers, the machine learning classifiers were trained by using more than 11,005 phishing and legitimate URLs. 30 features were extracted from the URLs to detect a phishing or legitimate URL. Logistic Regression, Random Forest, and CatBoost classifiers were then analyzed and their performances were evaluated. The results yielded that CatBoost was much better classifier than Random Forest and Logistic Regression with up to 96% of detection accuracy.
Recently, a traditional medicine called Gouteng-san, which consists of eleven herbs, was reported to be effective in treating vascular dementia with a double-blind, placebo-controlled study. Gout-eng-san is also used for patients with vascular dementia in combination with Si-Wu-Tang. The effect of Gouteng-san and Si-Wu-Tang on deficit of learning behavior was investigated using step-down passive avoidance task in mice. Hot-water extract of Gouteng-san (1.5 and 6 g/kg, p.o.) significantly prolonged the step-down latency shortened by scopolamine. The extract of Uncaria hook (150 mg/kg, p.o.), one of the component herb of Gouteng-san, significantly prevented the decrease in the latency after scopolamine. Hot-water extract of Si-Wu-Tang (1.5 and 6 g/kg of dried herbs, p.o.) prevented dose-dependently scopola-mine-induced disruption qf learning behavior. Si-Wu-Tang also prevented the ischemia-induced deficit of learning behavior. Both hot water extract of peony and angelica (1.5 g/kg, p.o.), which are component herbs qf Si-Wu-Tang, prevented the scopolamine-induced learning behavior deficit. Scopolamine (10 uM) suppressed long-term potentiation (LTP) of population spike in the CA1 region of the rat hippocampal slices. Peoniflorin (0.1~ 1uM) extracted from paeony root significantly ameliorated scopolamine-induced inhibition of LTR These results suggest that improvement of deficit of learning behavior by Gouteng-san and Si-Wu-Tang is mediated by direct and/or indirect activation of the cholinergic system in the brain.
Bai, Xue-Dong;Cheng, Wen-Chieh;Ong, Dominic E.L.;Li, Ge
Geomechanics and Engineering
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제25권1호
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pp.59-73
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2021
There frequently exists inadequacy regarding the number of boreholes installed along tunnel alignment. While geophysical imaging techniques are available for pre-tunnelling geological characterization, they aim to detect specific object (e.g., water body and karst cave). There remains great motivation for the industry to develop a real-time identification technology relating complex geological conditions with the existing tunnelling parameters. This study explores the potential for the use of machine learning-based data driven approaches to identify the change in geology during tunnel excavation. Further, the feasibility for machine learning-based anomaly detection approaches to detect the development of clayey clogging is also assessed. The results of an application of the machine learning-based approaches to Xi'an Metro line 4 are presented in this paper where two tunnels buried in the water-rich sandy soils at depths of 12-14 m are excavated using a 6.288 m diameter EPB shield machine. A reasonable agreement with the measurements verifies their applicability towards widening the application horizon of machine learning-based approaches.
This study proposes a few-shot learning model for extrapolating the wind pressure of scaled experiments to full-scale measurements. The proposed ML model can use scaled experimental data and a few full-scale tests to accurately predict the remaining full-scale data points (for new specimens). This model focuses on extrapolating the prediction to different scales while existing approaches are not capable of accurately extrapolating from scaled data to full-scale data in the wind engineering domain. Also, the scaling issue observed in wind tunnel tests can be partially resolved via the proposed approach. The proposed model obtained a low mean-squared error and a high coefficient of determination for the mean and standard deviation wind pressure coefficients of the full-scale dataset. A parametric study is carried out to investigate the influence of the number of selected shots. This technique is the first of its kind as it is the first time an ML model has been used in the wind engineering field to deal with extrapolation in wind performance prediction. With the advantages of the few-shot learning model, physical wind tunnel experiments can be reduced to a great extent. The few-shot learning model yields a robust, efficient, and accurate alternative to extrapolating the prediction performance of structures from various model scales to full-scale.
본 연구는 선박의 항해계획을 자동으로 수립하기 위한 심층 강화학습 기반 알고리즘을 제안한다. 먼저 부산항과 광양항을 대상지역으로 선정하고, 대상 선박으로 흘수 16m의 컨테이너선을 지정하였다. 실험 결과는 심층 강화학습을 사용하여 수립한 항해계획이 선행연구에서 활용한 Q-learning기반의 알고리즘보다 더 효율적인 것으로 분석되었다. 본 알고리즘은 선박의 항해계획을 자동으로 수립하는 방법을 제시하며, 해상 안전 및 효율성 향상에 기여할 수 있다.
In this paper, we propose a technique to model high resolution seafloor topography with 1m intervals using actual water depth data near the east coast of the Korea with 1.6km distance intervals. Using a feature point extraction algorithm that harris corner based on deep learning, the location of the center of seafloor mountain was calculated and the surrounding topology was modeled. The modeled high-resolution seafloor topography based on deep learning was verified within 1.1m mean error between the actual warder dept data. And average error that result of calculating based on deep learning was reduced by 54.4% compared to the case that deep learning was not applied. The proposed algorithm is expected to generate high resolution underwater topology for the entire Korean peninsula and be used to establish a path plan for autonomous navigation of underwater vehicle.
최근 한류의 유행과 결혼 이주여성 등의 증가로 인해 다양한 첨단 미디어를 통하여 세계 각국에서 외국어로서의 한국어를 배우려는 학습자의 수가 증가하고 있다. 교수자와 학습자간의 교육환경은 다양한 학습미디어의 발전에 따라 학습자가 수동적인 자세에서 벗어나 능동적인 학습 방법으로 진화되고 있다. 특히 다양한 멀티미디어 기기와 관련 기술들의 발전은 기존의 교육방법론적 환경에서 벗어나, 새로운 기술에 기반을 둔 학습자 중심의 교육방법의 개선과 제시에는 현실적으로 고려해야하는 여러 사항과 문제점이 존재한다. 따라서 이 논문에서는 최신 기술에 기반을 둔 모바일을 이용한 엠러닝(M-Learning) 기반의 한국어교육 콘텐츠관리를 위한 시스템을 제안하고자 한다.
Recently, researches that are using deep learning technology in various fields are being conducted. The fields include geographic map processing. In this paper, I propose a method to infer where the map area included in the image is. The proposed method generates and learns images including a map, detects map areas from input images, extracts character strings belonging to those map areas, and converts the extracted character strings into coordinates through geocoding to infer the coordinates of the input image. Faster R-CNN was used for learning and map detection. In the experiment, the difference between the center coordinate of the map on the test image and the center coordinate of the detected map is calculated. The median value of the results of the experiment is 0.00158 for longitude and 0.00090 for latitude. In terms of distance, the difference is 141m in the east-west direction and 100m in the north-south direction.
함정 전투체계는 무기체계, 정보통신 등의 기술 발전으로 인한 복잡한 전장 환경에 따라 인간이 개입하여 다양한 전술을 운용해야 한다. 따라서 에이전트 기반의 국방 M&S 시스템의 연구가 최근 들어 활발히 진행되고 있다. 그러나 현존하는 에이전트 기반 M&S 시스템은 고정된 전술을 적용하여 분석하는데 그치고 있다. 본 논문에서는 함정 교전에서 보다 적합한 대응을 찾기 위해 환경변화에 능동적으로 대처할 수 있도록 강화 학습 기능을 갖으며, 또한 유전 알고리즘을 이용하여 세대별 진화 학습 기능을 갖는 에이전트 모델링 방법론을 제안하였다. 타당성 검증을 위해 서해상에서 벌어지는 가상의 1:1 함정교전 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통해 함정 교전에 있어 강화 및 진화 학습이 가능함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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