Let $f{\in}C^r$ ([-1,1]), $r{\geq}0$ and let $L^*$ be a linear left fractional differential operator such that $L^*$$(f){\geq}0$ throughout [0, 1]. We can find a sequence of polynomials $Q_n$ of degree ${\leq}n$ such that $L^*$$(Q_n){\geq}0$ over [0, 1], furthermore f is approximated left fractionally and simulta-neously by $Q_n$ on [-1, 1]. The degree of these restricted approximations is given via inequalities using a higher order modulus of smoothness for $f^{(r)}$.
Although the role of information systems (IS) on environmental sustainability much attention, the coordination between green practices and environmental management information systems (EMIS) in a firm remains unexplored area in environmental management and IS disciplines. This study elaborated the antecedents of the coordination between green practices and EMIS and then examines the links among them. Also, this study investigated the links from the coordination between green practices and EMIS to firm's environmental performance. The results showed that both attitudes of managers who are responsible for a firm's green practices and their support had direct effects on the coordination between green practices and EMIS. Also, consistent with environmental management literature, the study provides a better understanding of the relationship between the coordination between green practices and EMIS and environmental performance.
This study examined relationships among healthy food awareness, behavioral intention toward healthy foods, and actual behavior of Generation Y consumers. This study hypothesized that Generation Y consumers are aware of healthy foods and more likely to eat healthy foods while avoiding junk foods. According to structural equation modeling, all hypothesized paths were statistically significant, meaning that the three constructs in the model showed positive relationships with each other. Results showed that this group of college students is generally aware of healthy foods and have positive intentions toward healthy food choices. Therefore, university foodservice management needs to continue to improve their menus in order to attract this new generation of college student consumers.
Here we exhibit multivariate quantitative approximations of Banach space valued continuous multivariate functions on a box or ℝN, N ∈ ℕ, by the multivariate normalized, quasi-interpolation, Kantorovich type and quadrature type neural network operators. We treat also the case of approximation by iterated operators of the last four types. These approximations are achieved by establishing multidimensional Jackson type inequalities involving the multivariate modulus of continuity of the engaged function or its high order Fréchet derivatives. Our multivariate operators are defined by using a multidimensional density function induced by the generalized symmetrical sigmoid function. The approximations are point-wise and uniform. The related feed-forward neural network is with one hidden layer.
Globalization and the emergence of new markets has placed increased emphasis on cross-cultural sales and marketing research. Despite considerable advances in the personal selling literature, little is known about the cross-cultural transferability of key constructs. Given the degree to which well-accepted relational sales behaviors such as ASB and customer oriented selling reflect Western values such as individualism and low uncertainty avoidance, the relative efficacy of such practices in alternative cultural context is less clear. Using a Korean sample, our results confirm the beneficial direct effects of these relational selling practices upon performance. However, we also find strong workgroup interdependence diminishes the effects of ASB and that performance fully mediates the relationship between both sales behaviors and job satisfaction. In contrast to prior results, we find female salespeople and those newer to their position demonstrate stronger ASB.
Here we give multivariate quantitative approximations of Banach space valued continuous multivariate functions on a box or ℝN, N ∈ ℕ, by the multivariate normalized, quasi-interpolation, Kantorovich type and quadrature type neural network operators. We treat also the case of approximation by iterated operators of the last four types. These approximations are derived by establishing multidimensional Jackson type inequalities involving the multivariate modulus of continuity of the engaged function or its high order Fréchet derivatives. Our multivariate operators are defined by using a multidimensional density function induced by a parametrized Gudermannian sigmoid function. The approximations are pointwise and uniform. The related feed-forward neural network is with one hidden layer.
Through the use of finite element analysis and acoustic emission techniques we have evaluated the interfacial failure of a carbon fiber reinforced polymer (CFRP) repair patch on a notched aluminum substrate. The repair of cracks is a very common and widely used practice in the aeronautics field to extend the life of cracked sheet metal panels. The process consists of adhesively bonding a patch that encompasses the notched site to provide additional strength, thereby increasing life and avoiding costly replacements. The mechanical strength of the bonded joint relies mainly on the bonding of the adhesive to the plate and patch stiffness. Stress concentrations at crack tips promote disbonding of the composite patch from the substrate, consequently reducing the bonded area, which makes this a critical aspect of repair effectiveness. In this paper we examine patch disbonding by calculating the influence of notch tip stress on disbond area and verify computational results with acoustic emission (AE) measurements obtained from specimens subjected to uniaxial tension. The FE results showed that disbonding first occurs between the patch and the substrate close to free edge of the patch followed by failure around the tip of the notch, both highest stress regions. Experimental results revealed that cement adhesion at the aluminum interface was the limiting factor in patch performance. The patch did not appear to strengthen the aluminum substrate when measured by stress-strain due to early stage disbonding. Analysis of the AE signals provided insight to the disbond locations and progression at the metal-adhesive interface. Crack growth from the notch in the aluminum was not observed until the stress reached a critical level, an instant before final fracture, which was unaffected by the patch due to early stage disbonding. The FE model was further utilized to study the effects of patch fiber orientation and increased adhesive strength. The model revealed that the effectiveness of patch repairs is strongly dependent upon the combined interactions of adhesive bond strength and fiber orientation.
For the success to PLM in manufacturing industries, the creation, management and coordination of all product-related information are essential, and the exchange of product information and data has become an important part of the product development. In this paper, we define the neutral schema, and it refers to PLM Services. Based on this neutral schema, we develop the PLM Integrator to exchange product information and data between diverse heterogeneous systems including PDM systems. We apply the PLM Integrator developed in this paper to commercial PDM systems such as SmarTeam, Teamcenter Engineering and MEMPHIS which is a data exchange middleware system for VR applications. By implementations, exchanges of product information and data can be done without loss of information. Also, the PLM Integrator can upload and download product information, data and related files. The result of this paper can not only reduce unnecessary efforts for data exchanging between different information systems including PDM/PLM systems but also provide a collaborative environment for PLM.
In this paper, we address some issues in existing seismic hazard closed-form equations and present a novel seismic hazard equation form to overcome these issues. The presented equation form is based on higher-order polynomials, which can well describe the seismic hazard information with relatively high non-linearity. The accuracy of the proposed form is illustrated not only in the seismic hazard data itself but also in estimating the annual probability of failure (APF) of the structural systems. For this purpose, the information on seismic hazard is used in representative areas of the United States (West : Los Angeles, Central : Memphis and Kansas, East : Charleston). Examples regarding the APF estimation are the analyses of existing platform structure and nuclear power plant problems. As a result of the numerical example analyses, it is confirmed that the higher-order-polynomial-based hazard form presented in this paper could predict the APF values of the two example structure systems as well as the given seismic hazard data relatively accurately compared with the existing closed-form hazard equations. Therefore, in the future, it is expected that we can derive a new improved APF function by combining the proposed hazard formula with the existing fragility equation.
Siddique, Kamran;Akhtar, Zahid;Khan, Muhammad Ashfaq;Jung, Yong-Hwan;Kim, Yangwoo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.4021-4037
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2018
In network intrusion detection research, two characteristics are generally considered vital to building efficient intrusion detection systems (IDSs): an optimal feature selection technique and robust classification schemes. However, the emergence of sophisticated network attacks and the advent of big data concepts in intrusion detection domains require two more significant aspects to be addressed: employing an appropriate big data computing framework and utilizing a contemporary dataset to deal with ongoing advancements. As such, we present a comprehensive approach to building an efficient IDS with the aim of strengthening academic anomaly detection research in real-world operational environments. The proposed system has the following four characteristics: (i) it performs optimal feature selection using information gain and branch-and-bound algorithms; (ii) it employs machine learning techniques for classification, namely, Logistic Regression, Naïve Bayes, and Random Forest; (iii) it introduces bulk synchronous parallel processing to handle the computational requirements of large-scale networks; and (iv) it utilizes a real-time contemporary dataset generated by the Information Security Centre of Excellence at the University of Brunswick (ISCX-UNB) to validate its efficacy. Experimental analysis shows the effectiveness of the proposed framework, which is able to achieve high accuracy, low computational cost, and reduced false alarms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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