본 논문은 지금까지의 소셜미디어 분석과 분석보고서 생성의 세 가지 문제점을 해결하기 위해서 소셜 빅데이터 마이닝에 기반한 이슈분석보고서 자동 생성 시스템을 제안한다. 세 가지 문제점은 분석의 고립성, 전문가의 주관성과 고비용에 기인한 정보의 폐쇄성이다. 시스템은 자연언어 질의분석, 이슈분석, 소셜 빅데이터 분석, 소셜 빅데이터 상관성분석과 자동 보고서 생성으로 구성된다. 생성된 보고서의 유용성을 평가하기 위해, 본 논문에서는 리커트척도를 사용하였고, 빅데이터 분석 전문가 2명이 평가하였다. 평가결과는 리커트 척도 평가에서 보고서의 품질이 비교적 유용하고 신뢰할 수 있는 것으로 평가되었다. 보고서 생성의 저비용, 소셜 빅데이터의 상관성 분석과 소셜 빅데이터 분석의 객관성 때문에, 제안된 시스템이 소셜 빅데이터 분석의 대중화를 선도할 것으로 기대된다.
In this study we propose an automatic reading system for diagnostic DNA chips. We define a general specification for an automatic reading system and propose a possible implementation method. The proposed system performs the whole reading process automatically without any user intervention, covering image acquisition, image analysis, and report generation. We applied the system for the automatic report generation of a commercialized DNA chip for cervical cancer detection. The fluorescence image of the hybridization result was acquired with a $GenePix^{TM}$ scanner using its library running in HTML pages. The processing of the acquired image and the report generation were executed by a component object module programmed with Microsoft Visual C++ 6.0. To generate the report document, we made an HWP 2002 document template with marker strings that were supposed to be searched and replaced with the corresponding information such as patient information and diagnosis results. The proposed system generates the report document by reading the template and changing the marker strings with the resultant contents. The system is expected to facilitate the usage of a diagnostic DNA chip for mass screening by the automation of a conventional manual reading process, shortening its processing time, and quantifying the reading criteria.
This study integrates Rivet and Retrieved Augmented Generation (RAG) technologies to enhance automated report generation, addressing the challenges of large-scale data management. We introduce novel algorithms, such as Dynamic Data Synchronization and Contextual Compression, expected to improve report generation speed by 40% and accuracy by 25%. The application, demonstrated through a model corporate entity, "Company L," shows how such integrations can enhance business intelligence. Empirical validations planned will utilize metrics like precision, recall, and BLEU to substantiate the improvements, setting new benchmarks for the industry. This research highlights the potential of advanced technologies in transforming corporate data processes.
A clinical report indicates that 'Geijibokryunghwan(GBH) is very effective in treating thrombosis in those patients who have difficulties with more conventional antithrombotic drugs. The isolation and identification of various compounds from this plant and the same genus have been reported by several groups. However, the pharmaceutical effect of the GBH on superoxide generation in human neutrophils has not been studied. In the present report, we investigated the possibility of using herbal medicine as an alternative therapy. In particular, we studied tremor in antiatheroscleosis. In this report, we shows the GBH extract can be used as a potential atherosclerosis preventive agent in human. The effect of GBH on stimulus-induced superoxide generation and phosphorylation of tyrosine residues of protein in human neutrophils was investigated. In a conclusion, GBH suppressed tyrosine phosphorylase in a dose-dependent manner, and may have pharmacoceutical applications. These data suggest that GBH extracts merits investigation as a potential anti-atherosclerogenic agent in humans.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권10호
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pp.2768-2787
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2023
As an important research direction of the application of computer science in the medical field, the automatic generation technology of radiology report has attracted wide attention in the academic community. Because the proportion of normal regions in radiology images is much larger than that of abnormal regions, words describing diseases are often masked by other words, resulting in significant feature loss during the calculation process, which affects the quality of generated reports. In addition, the huge difference between visual features and semantic features causes traditional multi-modal fusion method to fail to generate long narrative structures consisting of multiple sentences, which are required for medical reports. To address these challenges, we propose a multi-feature optimization Transformer (MFOT) for generating radiology reports. In detail, a multi-dimensional mapping attention (MDMA) module is designed to encode the visual grid features from different dimensions to reduce the loss of primary features in the encoding process; a feature pre-fusion (FP) module is constructed to enhance the interaction ability between multi-modal features, so as to generate a reasonably structured radiology report; a detail enhanced attention (DEA) module is proposed to enhance the extraction and utilization of key features and reduce the loss of key features. In conclusion, we evaluate the performance of our proposed model against prevailing mainstream models by utilizing widely-recognized radiology report datasets, namely IU X-Ray and MIMIC-CXR. The experimental outcomes demonstrate that our model achieves SOTA performance on both datasets, compared with the base model, the average improvement of six key indicators is 19.9% and 18.0% respectively. These findings substantiate the efficacy of our model in the domain of automated radiology report generation.
This research suggests the development of simulator for a Simulation Test of a moving object's path generation and following. There are many kinds of moving objects in weapon systems, such as vehicles, missiles, robots and so on. So need tests of moving simulations during development process of weapon systems. To simulate a moving object, need an flexible path. So this report suggests a $B\acute{e}zier$ curve algorithm for generation of smooth curve path. And when new developments of weapon systems are started, many kinds of simulators are created. But, these simulators are not reused in other project because there are different kinds of development environment. So need to allow users to add specific features, And this report suggests using Dynamic Link Library(DLL).
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.45-50
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2020
A Language model with neural networks commonly trained with likelihood loss. Such that the model can learn the sequence of human text. State-of-the-art results achieved in various language generation tasks, e.g., text summarization, dialogue response generation, and text generation, by utilizing the language model's next token output probabilities. Monotonous and boring outputs are a well-known problem of this model, yet only a few solutions proposed to address this problem. Several decoding techniques proposed to suppress repetitive tokens. Unlikelihood training approached this problem by penalizing candidate tokens probabilities if the tokens already seen in previous steps. While the method successfully showed a less repetitive generated token, the method has a large memory consumption because of the training need a big vocabulary size. We effectively reduced memory footprint by encoding words as sequences of subword units. Finally, we report competitive results with token level unlikelihood training in several automatic evaluations compared to the previous work.
본 논문에서는 선로시설 관리시스팀(TOMS)의 주요기능인 선로도면의 입출력 및 시설현황 통계보고서 작성 등의 기본적인 기능을 넘어서서 방대한 선로시설 데이타베이스의 효용성을 극대화시키고 단순한 시설관리 측면뿐만 아니라 가입자 서비스 증대를 목표로 선로시설과 가입자 정보를 통합적으로 관리할 수 있는 가입자시설 종합관리시스팀(SIMS)의 개발에 대해서 기술한다. SIMS가 제공하는 기능으로는 전화 가설용 공사명령서 제작, 외선자동선정, 케이블추적 및 구간별 유휴 심선 관리, 선전번 데이타 관리 및 통계보고서 작성, 가입자, 지번 정보관리 등이 있다.
본 연구에서는 개발하고자 하는 저에너지 대면적 전자빔 발생장치는 원리로서 발생원인 글로우 발전에 의한 플라즈마로부터 이온을 음극으로 가속, 충돌하게 하여 그때 발생하는 2차전자를 전자빔원으로 하여 전자를 가속·제어하는데 바탕을 두고 있으며, 본 연구에서는 이러한 원리를 기본으로 이론적 해석을 통한 고효율의 저에너지 대면적 전자빔 발생장치개발의 설계 및 제작에 대해서 연구하였으며, 또한 빔 에너지의 안전성과 방전조건을 고려한 최적의 방전 파라메타를 설정하여 대면적의 균일한 빔 인출을 가능케 하였다.
대한약학회 2002년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.2
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pp.297.2-297.2
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2002
Previous report showed that histamine release by HCI was mediated via reactive oxygen species (ROS) generation in RBL 2H3 cells. To investigate action of protein kinase on histamine release and ROS generation. we observed effects of protein kinase inhibitors on histamine release and ROS generation in RBL 2H3 cells stimulated by HCI HCI dose-dependently increased both histamine release and ROS generation. HCI-induced histamine release was significantly inhibited by bisindolmaleimide (10 ${\mu}$M). DHC (10 ${\mu}$M). , and wortmannin (10 ${\mu}$M), but not by PD098059 (10 ${\mu}$M). ON the other hand. HCI-induced ROS generation was significantly inhibited by DHC (10 ${\mu}$M). but not by bisindolmaleimide(10 ${\mu}$M). wortmannin (10 ${\mu}$M). and PD098059 (10 ${\mu}$M). However KN-62 did not inhibited both. These results showed that involvement of protein kinase in regulation of histamine release and ROS generation may be different and only tyrosine kinase may be associated with regulation of both histamine release and ROS generation in RBL 2H3 cells.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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