International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.4
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pp.214-222
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2021
Recently, the growth of e-commerce in Saudi Arabia has been exponential, bringing new remarkable challenges. A naive approach for product matching and categorization is needed to help consumers choose the right store to purchase a product. This paper presents a machine learning approach for product matching that combines deep learning techniques with standard artificial neural networks (ANNs). Existing methods focused on product matching, whereas our model compares products based on unstructured descriptions. We evaluated our electronics dataset model from three business-to-consumer (B2C) online stores by putting the match products collectively in one dataset. The performance evaluation based on k-mean classifier prediction from three real-world online stores demonstrates that the proposed algorithm outperforms the benchmarked approach by 80% on average F1-measure.
This study takes a quantitative approach to the influence of TTF (Task-Technology Fit) on the individual's use and performance of GSS (Group Support Systems), while traditional studies on TTF have taken the experimental approach to explore the characteristic fit between diverse tasks and technologies. We have the following two research inquires: Are the IS use and performance maximized when information technologies are provided by the exact amount of demand?; and, Does TTF at the high level between task and IT produce better IS use (or performance) than at the low level? To investigate these issues, we use the polynomial regression analysis and response surface methodology of Edwards (1993) instead of traditional direct measure of TTF. This method measures the degree of desired and actual level of information technologies in conducting tasks, and traces the dynamic changes of dependent variables (IS use and performance) according to the variances of each independent variable. Our results conclude that user's IS use and performance are maximized when information technologies are actually provided by no more or less than the desired level. We also found that TTF at the high level promotes better IS use and performance than TTF at the low level.
Purpose - The purpose of this study is to provide a formalized process of decision making for companies or organizations that need to make various decisions in the age of uncertainty. Therefore, this study aimed to proposes a strategic decision-making approach citing the relatively easily accessible using IPA(important-performance analysis) and SWOT/AHP analysis. Research design, data, and methodology - To be specific, the first step is to derive necessary attributes and conduct IPA. The second step is to subdivide the IPA results into internal strength and weakness factors and the external opportunity and threat factors, hierarchize those factors, and weight them accordingly. The third step is to build a causality model to propose a method of supporting a rational decision making. Results - The foregoing approach seems to facilitate the diversification of decision-making strategies by helping businesses or organizations to measure and analyze the attributes needed for certain decisions. Additionally, the perceived importance and satisfaction (or achievement) usage of those derived attributes can be used as the reference data for SWOT/AHP analysis. Conclusions - The proposed stepwise approach is applicable to businesses or organizations in need of making stepwise decisions in line with their retained competencies in comparison to conventional or intuitive decision-making practices.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.2
no.4
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pp.42-45
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2012
In construction industry, the term 'procurement' is considered as a project based job where clients and contractors are always keen to observe performance indicators. These indicators represent financial and non-financial efficiency of project activities. Among these, the monitoring of financial indicators such as cost monitoring is an ongoing process and its importance cannot be undermined during the project life cycle. It can be monitored by using traditional approach of direct reporting of actual cost against budget. However, the comparison of budget versus actual spending does not indicate the worth of the work which is completed at any given time. This approach does not represent the true cost performance of the project. Because of these limitations, this paper discusses the applications of Earned Value Analysis (EVA) for cost monitoring of construction projects in Malaysia. Besides traditional approach, EVA is a three-dimensional approach that compares three cost indicators i.e. the budgeted value of work scheduled with the earned value of physical work completed and the actual cost of work completed. Therefore, cost monitoring by EVA is an objective measure of actual work performed. This paper uses a case study, an example application of EVA as a cost monitoring tool. This case study reaffirms the benefits of using EVA for project cash flow analysis and forecasting.
The web search engines are exposed to the issue of uncertainty because of ambiguous queries, being input for retrieving the accurate results. Ambiguous queries constitute a significant fraction of such instances and pose real challenges to web search engines. Moreover, web search has created an interest for the researchers to deal with search by considering context in terms of location perspective. Our proposed disambiguation approach is designed to improve user experience by using context in terms of location relevance with the document relevance. The aim is that providing the user a comprehensive location perspective of a topic is informative than retrieving a result that only contains temporal or context information. The capacity to use this information in a location manner can be, from a user perspective, potentially useful for several tasks, including user query understanding or clustering based on location. In order to carry out the approach, we developed a Java based prototype to derive the contextual information from the web results based on the queries from the well-known datasets. Among those results, queries are further classified in order to perform search in a broad way. After the result provision to users and the selection made by them, feedback is recorded implicitly to improve the web search based on contextual information. The experiment results demonstrate the outstanding performance of our approach in terms of precision 75%, accuracy 73%; recall 81% and f-measure 78% when compared with generic temporal evaluation approach and furthermore achieved precision 86%, accuracy 71%; recall 67% and f-measure 75% when compared with web document clustering approach.
A energy equation for a thin plate and surrounding fluid is derived. The equation essentially determines the relation between internal loss of thin plate, energy of acoustic radiation, and structure intensity. We attempted to use this relation to measure internal loss of thin plate. The significance of this approach is that internal loss at any point of a thin plate can be measured. The quality of this measure is dicated by the accuracy of associated measurement systems such as structure and acoustic intensity measurements. A strain gauge bridge system has been developed to measure structure intensity of thin plate. Its performance is tested by experiments.
This paper proposes a speaker and environment clustering method in order to overcome the degradation of the speech recognition performance caused by various noise and speaker characteristics. In this paper, instead of using the distance between Gaussian mixture model (GMM) weight vectors as in the Google's approach, the distance between the adapted mean vectors based on the modified maximum a posteriori (MAP) adaptation is used as a distance measure for vector quantization (VQ) clustering. According to our experiments on the simulation data generated by adding noise to clean speech, the proposed clustering method yields error rate reduction of 10.6% compared with baseline speaker-independent (SI) model, which is slightly better performance than the Google's approach.
Kim Tae-Sung;Suh Young-Joo;Lee Yong-Ju;Kim Hoi-Rin
MALSORI
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no.57
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pp.99-112
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2006
In this paper, we introduce two retrieval methods for photos with speech documents. We compare the pattern of speech query with those of speech documents recorded in digital cameras, and measure the similarities, and retrieve photos corresponding to the speech documents which have high similarity scores. As the first approach, a phoneme recognition scheme is used as the pre-processor for the pattern matching, and in the second one, the vector quantization (VQ) and the dynamic time warping (DTW) are applied to match the speech query with the documents in signal domain itself. Experimental results show that the performance of the first approach is highly dependent on that of phoneme recognition while the processing time is short. The second method provides a great improvement of performance. While the processing time is longer than that of the first method due to DTW, but we can reduce it by taking approximated methods.
The process capability indices are widely used to measure the capability of the process to manufacture items within the specified tolerance. Most evaluations on process capability indices focus on point estimates, which may result in unreliable assessments of process performance. The index $C_p$ has been widely used in various industries to assess process performance. In this paper, we propose new testing procedure on assessing $C_p$ index for practitioners to use in determining whether a given process is capable. The provided approach is easy to use and the decision making is more reliable. Whether a process is clearly normal or nonnormal, our bootstrap testing procedure could be applied effectively without the complexity of calculation. A numerical result based on the proposed approach is illustrated.
Design productivity can't be easily measured since there are so many different design productivity factors but such a few meaningful design product units. It's very difficult to evaluate the performance of design activities. Performance measures are not defined easily and are not measured correctly in many cases. So, in this paper the value added productivity is used to measure and analyze design productivity. Some issues are analysed to assess real productivity level of Korean service industry. And then we propose a few ways to Improve design productivity including the use of scientific approach at design processes and the change of the industry structure. It seems that the higher the level of IT(Information Technology) usage at a design industry is, the higher the design productivity is. Further research will be needed to investigate scientific approaches to increase design productivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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