A database application, namely MushBase, has been built based on Microsoft Access in order to store and manage different kinds of data about mushroom biological information of species, strains and their physiological characteristics such as geometries and growth condition(s). In addition, it is also designed to store another group of information that is experimental data about mushroom classification by Random Amplification of Polymorphic DNA (RAPD). These two groups of information are stored and managed in the way so that it is convenient to retrieve each group of data and to cross-refer between them as well.
Mobile ad hoc networks (MANETs) are networks of mobile nodes that have no fixed network infrastructure. Since the mobile node's location changes frequently, it is an attractive area to maintain the node's location efficiently. In this paper, we present an adaptive randomized database group (ARDG) scheme to manage the mobile nodes mobility in MHANETs. The proposed scheme stores the network nodes' location in location databases to manage the nodes' mobility. When a mobile node changes its location or needs a node's location, the node randomly select some databases to update or que교 the location information. The number of the selected databases is fixed in the case of querying while the number of the databases is determined according to the node's popularity in the case of updating. We evaluated the performance of the proposed scheme using an analytical model, and compared the performance with that of the conventional randomized database group (RDG) scheme.
The most widely used parameter to represent rock abrasiveness is the Cerchar abrasivity index (CAI). The CAI value can be applied to predict wear in TBM cutters. It has been extensively demonstrated that the CAI is affected significantly by cementation degree, strength, and amount of abrasive minerals, i.e., the quartz content or equivalent quartz content in rocks. The relationship between the properties of rocks and the CAI is investigated in this study. A database comprising 223 observations that includes rock types, uniaxial compressive strengths, Brazilian tensile strengths, equivalent quartz contents, quartz contents, brittleness indices, and CAIs is constructed. A linear model is developed by selecting independent variables while considering multicollinearity after performing multiple regression analyses. Machine learning-based regression methods including support vector regression, regression tree regression, k-nearest neighbors regression, random forest regression, and artificial neural network regression are used in addition to multiple linear regression. The results of the random forest regression model show that it yields the best prediction performance.
A systematic review and meta-analysis of the literatures was conducted to evaluate the effectiveness of nutrition intervention by dietitian. The 31 studies that were all randomized controlled trials, were identified from computerized search of published researches on MEDLINE, Embase database until January, 2003 and review of reference lists. The main search terms were the combination “dietitian”, “dietary intervention”, “nutrition intervention” or “nutritional intervention” and “effectiveness”. The subgroup analysis was performed by the publication year, quality score, type of disease, content of intervention, intervention provider, type of intervention (nutritional counseling and education/nutrilion counseling and education + diet modification), method of intervention (individual/group/individual + group) and follow-up period. Two reviewers independently selected trials for inclusion, assessed the quality and extracted the data. The meta-analysis of 31 studies based on the random effect model showed that the medical nutrition therapy was significantly effective in treating the diseases (effect size 0.1715 : 95% confidence interval 0.0938-0.2491). This study showed the clear evidence of the effectiveness of nutrition intervention through the meta-analysis. So the nutrition intervention by dietitian should be recommended and recognized as the effective therapy of treating the diseases. Also the nutrition intervention should be conducted regularly to maintain the effectiveness of the nutrition intervention. The nutrition intervention was significantly effective in treating the diseases on the random effect model (effect size 0.1715 : 95% confidence interval 0.0938-0.2491).
This paper examined the impacts of the welfare reform program, California Work Pays Demonstration Program(CWPDP), implemented in 1992. CWPDP was designed to move welfare recipients into the labor market by reducing the amount of AFDC grants and one-third earned income disregard. The evaluation of the policy impacts on the welfare recipients was conducted in two areas: employment and earnings. This study used a subset of a database created by the California Department of Social Services, and University of California Data Archive and Technical Assistance. The subset is composed of 3,936 AFDC-FG cases selected in LA County: 1,311 control cases and 2,625 experimental cases. The control group was kept on the AFDC rules as of September 1992, while the experimental group was subject to AFDC rule changes implemented under CWPDP. The analyses of the employment and earnings using the random effects probit model and the random effects regression model, respectively, indicated that CWPDP did not effectively encourage female heads to participate in the labor market. It also revealed that CWPDP did not significantly increase the earnings of female heads. The findings imply that the disincentive structure of the public assistance program is not the main barrier preventing female heads from getting jobs and leaving the welfare rolls. Rather, participation in the labor market and exit from welfare is mainly determined by their own demographic characteristics and the economic cycle. Based on the findings, policy implications are suggested on the National Minimum Protection Program in Korea. Those include a flexible exemption rate for the earned income of beneficiaries, affordable child care services, and guaranteed public jobs.
Ting, Hsien-Wei;Chan, Chien-Lung;Pan, Ren-Hao;Lai, Robert K.;Chien, Ting-Ying
Journal of Computing Science and Engineering
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v.11
no.4
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pp.142-151
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2017
Spontaneous intracerebral hemorrhage (sICH) has a high mortality rate. Research has demonstrated that sICH occurrence is related to weather conditions; therefore, this study used the decision tree method to explore the impact of climatic risk factors on sICH at different ages. The Taiwan National Health Insurance Research Database (NHIRD) and other open-access data were used in this study. The inclusion criterion was a first-attack sICH. The decision tree algorithm and random forest were implemented in R programming language. We defined a high risk of sICH as more than the average number of cases daily, and the younger, middle-aged and older groups were calculated as having 0.77, 2.26 and 2.60 cases per day, respectively. In total, 22,684 sICH cases were included in this study; 3,102 patients were younger (<44 years, younger group), 9,089 were middle-aged (45-64 years, middle group), and 10,457 were older (>65 years, older group). The risk of sICH in the younger group was not correlated with temperature, wind speed or humidity. The middle group had two decision nodes: a higher risk if the maximum temperature was >$19^{\circ}C$ (probability = 63.7%), and if the maximum temperature was <$19^{\circ}C$ in addition to a wind speed <2.788 (m/s) (probability = 60.9%). The older group had a higher risk if the average temperature was >$23.933^{\circ}C$ (probability = 60.7%). This study demonstrated that the sICH incidence in the younger patients was not significantly correlated with weather factors; that in the middle-aged sICH patients was highly-correlated with the apparent temperature; and that in the older sICH patients was highly-correlated with the mean ambient temperature. "Warm" cold ambient temperatures resulted in a higher risk of sICH, especially in the older patients.
This paper describes a simple and practical approach through the application of Linear Stochastic Estimation (LSE) to reconstruct wind-induced pressure time series from the covariance matrix for structural load analyses on a low building roof. The main application of this work would be the reduction of the data storage requirements for the NIST aerodynamic database. The approach is based on the assumption that a random pressure field can be estimated as a linear combination of some other known pressure time series by truncating nonlinear terms of a Taylor series expansion. Covariances between pressure time series to be simulated and reference time series are used to calculate the estimation coefficients. The performance using different LSE schemes with selected reference time series is demonstrated by the reconstruction of structural load time series in a corner bay for three typical wind directions. It is shown that LSE can simulate structural load time series accurately, given a handful of reference pressure taps (or even a single tap). The performance of LSE depends on the choice of the reference time series, which should be determined by considering the balance between the accuracy, data-storage requirements and the complexity of the approach. The approach should only be used for the determination of structural loads, since individual reconstructed pressure time series (for local load analyses) will have larger errors associated with them.
Grid database management systems are used for large data processing, high availability and data integration in grid computing. Furthermore the grid database management systems are in the use of manipulating the queries that are sent to distributed nodes for efficient query processing. However, when the query processing is concentrated in a random node, it will be occurred with imbalance workload and decreased query processing. In this paper we propose a load balancing method for query processing based on cache Management in grid databases. This proposed method focuses on managing a cache in nodes by cache manager. The cache manager connects a node to area group and then the cache manager maintains a cached meta information in node. A node is used for caching the efficient meta information which is propagated to other node using cache manager. The workload of node is distributed by using caching meta information of node. This paper shows that there is an obvious improvement compared with existing methods, through adopting the proposed algorithm.
Objective: The present study aimed to evaluate the effects of extruded and unextruded feeding on the performance, milk composition, digestibility and ruminal fermentation of dairy cows through a meta-analysis. Methods: The database was compiled from 53 studies in Scopus and PubMed. The data were analyzed using a random effects model in OpenMEE software. Extruded feed was grouped as the experiment group while and the others as control group. The bias of publication in the main parameter of dairy performance was evaluated by a funnel plot. Results: The result showed that extruded feed enhanced the milk yield, dry matter and crude protein digestibility, butyrate and valerate acid production (p<0.05). Meanwhile, the extruded feed significantly decreased the milk fat and protein concentration (p<0.05). Also, the iso-butyrate and iso-valerate in unextruded feeding was significantly higher than the extruded feed (p<0.05). Conclusion: It was concluded from the meta-analysis that extruded feed effectively improved the milk production and milk lactose concentration, dry matter and protein digestibility, but not the milk fat and protein concentration.
Objective : Rapid dissolution of blood clots reduces vasospasm and hydrocephalus after subarachnoid hemorrhage (SAH), and locally administered fibrinolytic drugs (LAFDs) could facilitate the dissolution. However, the efficacy of LAFDs remains controversial. The aim of this meta-analysis was to determine the efficacy of LAFDs for vasospasm and hydrocephalus and in clinical outcomes. Methods : From PubMed, EMBASE, and Cochrane database, data were extracted by two authors. Meta-analysis was performed using a random effect model. Inclusion criteria were patients who had LAFDs with urokinase-type or recombinant tissue-plasminogen activator after SAH in comparison with medically untreated patients with fibrinolytic drugs. We only included randomized controlled trials (RCTs) in this analysis. The outcomes of interest were vasospasm, hydrocephalus, mortality, and 90-day unfavorable functional outcome. Results : Data from eight RCTs with 550 patients were included. Pooled-analysis revealed that the LAFDs were significantly associated with lower rates of vasospasm (LAFDs group vs. control group, 26.5% vs. 39.2%; odds ratio [OR], 0.48; 95% confidence interval [CI], 0.32-0.73); hydrocephalus (LAFDs group vs. control group, 26.0% vs. 31.6%; OR, 0.54; 95% CI, 0.32-0.91); and mortality (LAFDs group vs. control group, 10.5% vs. 15.7%; OR, 0.58; 95% CI, 0.34-0.99). The proportion of 90-day unfavorable outcomes was lower in the LAFDs group (LAFDs group vs. control group, 32.7% vs. 43.5%; OR, 0.55; 95% CI, 0.37-0.80). Conclusion : This meta-analysis with eight RCTs indicated that LAFDs were significantly associated with lower rates of vasospasm and hydrocephalus after SAH. Thus, LAFDs could consequently reduce mortality and improve clinical outcome after SAH.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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