Researchers have investigated many upper bound techniques applicable to error probabilities on the maximum likelihood (ML) decoding performance of turbo-like codes and low density parity check (LDPC) codes in recent years for a long codeword block size. This is because it is trivial for a short codeword block size. Previous research efforts, such as the simple bound technique [20] recently proposed, developed upper bounds for LDPC codes and turbo-like codes using ensemble codes or the uniformly interleaved assumption. This assumption bounds the performance averaged over all ensemble codes or all interleavers. Another previous research effort [21] obtained the upper bound of turbo-like code with a particular interleaver using a truncated union bound which requires information of the minimum Hamming distance and the number of codewords with the minimum Hamming distance. However, it gives the reliable bound only in the region of the error floor where the minimum Hamming distance is dominant, i.e., in the region of high signal-to-noise ratios. Therefore, currently an upper bound on ML decoding performance for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix cannot be calculated because of heavy complexity so that only average bounds for ensemble codes can be obtained using a uniform interleaver assumption. In this paper, we propose a new bound technique on ML decoding performance for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix using ML estimated weight distributions and we also show that the practical iterative decoding performance is approximately suboptimal in ML sense because the simulation performance of iterative decoding is worse than the proposed upper bound and no wonder, even worse than ML decoding performance. In order to show this point, we compare the simulation results with the proposed upper bound and previous bounds. The proposed bound technique is based on the simple bound with an approximate weight distribution including several exact smallest distance terms, not with the ensemble distribution or the uniform interleaver assumption. This technique also shows a tighter upper bound than any other previous bound techniques for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix.
Developing new substance for immunosuppressor or immunomodulator from natural products is extremely important in the present biomedicine. In this paper, we focused our efforts on the mitogenicity and immunochemical properties of the two lectins (LCC-I, LCC-II) obtained from marine animal Lunella coronata coreensis. Immunochemical techniques were employed to elucidate the structural and/or functional similarities between the LCC lectins. Molecular weight of the LCC lectins, LCC-I and LCC-II were estimated to be around 60 KD and 66-70 KD, respectively. LCC lectins were mitogens for murine splenic lymphocytes, and the optimum mitogenic doses were 31.25 $\mu\textrm{g}$/ml and 3.91 $\mu\textrm{g}$/ml, respectively. LCC-II lectin was a good mitogen toward human peripheral lymphocytes at a concentration about 31.25 $\mu\textrm{g}$/ml.
Jafarpoor, Sara;Fouladian, Majid;Neinavaie, Mohammad
ETRI Journal
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v.41
no.2
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pp.145-159
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2019
To reduce the number of radio frequency (RF) chains in multiple input multiple output (MIMO) systems, generalized spatial modulation (GSM) techniques have been proposed in the literature. In this paper, we propose a zero-forcing (ZF)-based detector, which performs an initial pruning of the search tree that will be considered as the initial condition in a sphere decoding (SD) algorithm. The proposed method significantly reduces the computational complexity of GSM systems while achieving a near maximum likelihood (ML) performance. We analyze the performance of the proposed method and provide an analytic performance difference between the proposed method and the ML detector. Simulation results show that the performance of the proposed method is very close to that of the ML detector, while achieving a significant computational complexity reduction in comparison with the conventional SD method, in terms of the number of visited nodes. We also present some simulations to assess the accuracy of our theoretical results.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.116-122
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2023
Sentiment categorization technique be commonly isolated interested in threes significant classifications name Machine Learning Procedure (ML), Lexicon Based Method (LB) also finally, the Hybrid Method. In Machine Learning Methods (ML) utilizes phonetic highlights with apply notable ML algorithm. In this paper, in classification and identification be complete base under in optimizations technique called sequential minimal optimization with Random Forest algorithm (SMORF) for expanding the exhibition and proficiency of sentiment classification framework. The three existing classification algorithms are compared with proposed SMORF algorithm. Imitation result within experiential structure is Precisions (P), recalls (R), F-measures (F) and accuracy metric. The proposed sequential minimal optimization with Random Forest (SMORF) provides the great accuracy.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.4
no.2
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pp.49-55
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2008
Combining OFDMA with MIMO is the key technology for the 4G mobile communication. OFDMA can relieve inherent difficulties of high-speed transmission. MIMO technology can be largely categorized into two techniques: one is STC for diversity gain and the other is SM for high frequency efficiency. In this paper, we depict various MIMO techniques of two transmit antenna and compare the computational complexity of decoding process for the techniques. Then, we analysis the performance of the techniques in the WiBro downlink environment based on OFDMA. We perfer ML algorithm which is the optimum performance and ZF algorithm of least computational complexity for SM detection.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.9
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pp.2564-2588
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2024
Due to COVID19 pandemic, most of educational institutions and schools changed the traditional way of teaching to online teaching and learning using well-known Learning Management Systems (LMS) such as Moodle, Canvas, Blackboard, etc. Accordingly, LMS started to generate a large data related to students' characteristics and achievements and other course-related information. This makes it difficult to teachers to monitor students' behaviour and performance. Therefore, a need to support teachers with a tool alerting student who might be in risk based on their recorded activities and achievements in adopted LMS in the school. This paper focuses on the benefits of using recorded data in LMS platforms, specifically Moodle, to predict students' performance by analysing their behavioural data and engagement activities using data mining techniques. As part of the overall process, this study encountered the task of extracting and selecting relevant data features for predicting performance, along with designing the framework and choosing appropriate machine learning techniques. The collected data underwent pre-processing operations to remove random partitions, empty values, duplicates, and code the data. Different machine learning techniques, including k-NN, TREE, Ensembled Tree, SVM, and MLPNNs were applied to the processed data. The results showed that the MLPNNs technique outperformed other classification techniques, achieving a classification accuracy of 93%, while SVM and k-NN achieved 90% and 87% respectively. This indicates the possibility for future research to investigate incorporating other neural network methods for categorizing students using data from LMS.
Purpose: This study was done to understand the visual system of bat by analyzing the distribution of middle/long (ML) opsin cone photoreceptors in the retina of the greater horseshoe bat. Methods: Experiments have been performed by standard immunocytochemical techniques on retina of the greater horseshoe bat Rhinolophus ferrumequinum. Results: The estimated numbers of ML cones were $27,336{\pm}2,130$ cells and the mean density of them was $7,854{\pm}268cells/mm^2$ among the four retinas. S opsin was appeared a little immunoreactivity in the outer segments of outer nuclear layer of cones. Conclusions: From the well organized spatial distributions of ML opsin and the immunoreactivity of S opsin in the retinas, the greater horseshoe bats have the functions not only reacting in the photopic vision but being able to distinguish the colors.
Periodontal therapy has dealt primarily with attempts at arresting progression of disease. however, more recent techniques have focused on regenerating the periodontal ligament having the capacity to regenerate the periodontium. Recombinant human bone morphogenetic protein-7(rhBMP-7) can differentiate the osteoprogenitor cells and induce bone formation. The purpose of this study was to evaluate the effect of BMP-7 on rat periodontal ligament cells differentiation, in vitro. In the control group, cells was cultured with DMEM media. In the experimental groups, cells were cultured with rhBMP-7 in concentration of 10, 25, 50 and 100 ng/ml. Each group was characterized by examining alkaline phosphatase activity at 3 and 5 days of culture and the ability to produce mineralized nodules of rat calvarial cells at 14 days of culture. Synthesis of type I collagen(COL-I), osteocalcin(OCN), and bone sialoprotein(BSP) was evaluated by RT-PCR at 7 days of culture. Activation of Smad proteins and p38 MAP kinase was determined by western blot analysis of the cell lysates. Alkaline phosphatase activity was significantly increased in the concentration of BMP-7 50 ng/ml and 100 ng/ml compared to the control(p<0.05). The mineralized bone nodule formation was greater with addition of 50 ng/ml and 100 ng/ml BMP-7 than the control(p<0.01). In 7 days' culture, the expressions of COL-I, BSP, and OCN was increased by BMP-7 in concentration of 10 $ng/ml{\sim}100$ ng/ml. In western blot analysis, BMP-7 treated culture cells expressed Smad 1,5,8 in dose-dependent manner, whereas BMP-7 did not activate phosphorylated form of p38 MAP kinase. These result suggested that BMP-7 stimulate rat periodontal ligament cells to differentiate toward osteoblast phenotype and increase bone matrix production by activation of BMP-Smad pathway.
Until now, there were few supports on reading the mathematical expressions except text based expressions, so it is important to provide the reading of the mathematical expressions. Also, there are various of obstacles for people who are not visually impaired when reading the mathematical expressions such as the situation of presbyopia, reading the mathematical expressions in the vehicles, and so on. Therefore, supports for people to read mathematical expressions in various situations are needed. In the previous research, the main goal was to transform the mathematical expressions into Korean text based on Content MathML. In this paper, we expanded the range of the research from a reading disabilities to people who are not reading disabilities. We tested appropriacy of the rules we made to convert the MathML based expressions into speech and defined 3 math-to-speech rules in korean based on levels. We implemented the mathematical expressions by using 3 math-to-speech rules. We took comprehension test to find out whether our math to speech rules are well-defined or not.
A series of antifungal compounds were obtained from the methanol extract of the mycelium from marine actinomycetes M428 which was identified as a Stereptomyces species by fatty acid composition and biochemical characteristics. These compounds were purified by combined chromatographic techniques and the structures were characterized with spectroscopic methods including 1D and 2D NMR, and mass spectrometry as sn-l lysophosphatidyl inositols. The side chains were established by chemical degradation followed by GC analysis to be 14-methyl pentadecanoic acid (iso-palmitic acid, i-C16:0, compound A) and 13-methyl tetradecanoic acid (iso-pentadecanoic acid, i-C15:0, compound B). These compounds displayed highly selective antifungal activity against C. albicans with MIC values of $5{\;}\mu\textrm{g}/ml$ (compound A) and $2.5{\;}\mu\textrm{g}/ml$ (compound B), while it had almost negligible antibiotic activity against E. coli and P aerogenosa with MIC value higher than $50{\;}\mu\textrm{g}/ml$ and no cytotoxic activities against human myeloma leukemia K562 ($IC_{50}>100{\;}\mu\textrm{g}/ml$).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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