Various current events provide evidence that society is undergoing changes in perceptions of social relationships. Specifically, visual media in the form of advertisements can convey images which reflect society's values and concepts about role relationships. The purpose of this research was to examine ads in fashion magazines to determine what types of model roles and role relationships typically appear in fashion advertising which can mirror society's values. A content analysis was conducted of ads obtained from US Vogue and US GQ for the year 2002. Six kinds of roles/relationships were found: (1) Narcissism (representing self absorption), (2) sexually enticing opposite-sex relationships, (3) close/romantic same-sex relationships, (4) friend relationships, (5) family relationships, and (6) independent relationships. Of these, narcissism predominated, however, a small number of sexually provocative ads appeared as well as same-sex romantic relationships. Because sole (single) models were more typical, they also were examined to determine ways in which they relate to the audience. Characteristics examined included body presentation & pose, eye gaze, and facial expression. Direct eye gaze was the typical way to engage the audience. Gender differences were apparent: smiling was more typical of women, indifference for men. The symbolic meaning and values investigated from this research are the blurring of gender identity portrayed in homosexual imagery, family values, and the value of youth. The consistency of models' race in ads does not portray the diversity reflected in the demographic census.
This study investigated child's self-esteem by the mediational role of mother's parenting self-efficacy and its relations to perceived social support, parenting behavior, and stress, and to child's temperament and gender. Participants were 403 Korean children(188 boys, 215 girls) and their mothers living in Seoul. Structural equation modeling for boys and girls and their mothers indicated that parenting self-efficacy mediated the relation between social support and parenting behaviors including Warmth-Acceptance and Rejection-Restriction. In these models, parenting self-efficacy related to child's self-esteem through parenting behavior. Child's temperament related to self-esteem directly in three parenting behavior models. In Permissiveness-Nonintervention, parenting self-efficacy mediated between social support and self-esteem in both boy's and girl's models, between child's temperament and self-esteem in only boy's model.
Neuromedin U receptor 1 is a GPCR protein which binds with the neuropeptide, neuromedin. It is involved in the regulation of feeding and energy homeostasis and related with immune mediated inflammatory diseases like asthma. It plays an important role in maintaining the biological clock and in the regulation of smooth muscle contraction in the gastrointestinal and genitourinary tract. Analysing the structural features of the receptor is crucial in studying the pathophysiology of the diseases related to the receptor important. As the three dimensional structure of the protein is not available, in this study, we have performed the homology modelling of the receptor using 5 different templates. The models were subjected to model validation and two models were selected as optimal. These models could be helpful in analysing the structural features of neuromedin U receptor 1 and their role in disorders related to them.
This paper provides a framework for information assurance within collaborative design, based on a technique we call role-based viewing. Such role-based viewing is achieved through integration of multi-resolution geometry and security models. 3D models are geometrically partitioned, and the partitioning is used to create multi-resolution mesh hierarchies. Extracting a model suitable for access rights for individual designers within a collaborative design environment Is driven by an elaborate access control mechanism.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.28
no.1
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pp.1-21
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2024
This review comprehensively explores the evolution, theoretical underpinnings, variations, and applications of diffusion models. Originating as a generative framework, diffusion models have rapidly ascended to the forefront of machine learning research, owing to their exceptional capability, stability, and versatility. We dissect the core principles driving diffusion processes, elucidating their mathematical foundations and the mechanisms by which they iteratively refine noise into structured data. We highlight pivotal advancements and the integration of auxiliary techniques that have significantly enhanced their efficiency and stability. Variants such as bridges that broaden the applicability of diffusion models to wider domains are introduced. We put special emphasis on the ability of diffusion models as a crucial foundation model, with modalities ranging from image, 3D assets, and video. The role of diffusion models as a general foundation model leads to its versatility in many of the downstream tasks such as solving inverse problems and image editing. Through this review, we aim to provide a thorough and accessible compendium for both newcomers and seasoned researchers in the field.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.9
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pp.12-20
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2024
Sentiment analysis has become a pivotal component in understanding public opinion, market trends, and user experiences across various domains. The advent of GPT (Generative Pre-trained Transformer) models has revolutionized the landscape of natural language processing, introducing a new dimension to sentiment analysis. This comprehensive roadmap delves into the transformative impact of GPT models on sentiment analysis tasks, contrasting them with conventional methodologies. With an increasing need for nuanced and context-aware sentiment analysis, this study explores how GPT models, known for their ability to understand and generate human-like text, outperform traditional methods in capturing subtleties of sentiment expression. We scrutinize various case studies and benchmarks, highlighting GPT models' prowess in handling context, sarcasm, and idiomatic expressions. This roadmap not only underscores the superior performance of GPT models but also discusses challenges and future directions in this dynamic field, offering valuable insights for researchers, practitioners, and AI enthusiasts. The in-depth analysis provided in this paper serves as a testament to the transformational potential of GPT models in the realm of sentiment analysis.
Hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) remains an indispensable therapeutic strategy for various hematological diseases. This review discusses the pivotal role of bone marrow (BM) niches in influencing the efficacy of HSCT and evaluates the current animal models, emphasizing their limitations and the need for alternative models. Traditional animal models, mainly murine xenograft, have provided significant insights, but due to species-specific differences, are often constrained from accurately mimicking human physiological responses. These limitations highlight the importance of developing alternative models that can more realistically replicate human hematopoiesis. Emerging models that include BM organoids and BM-on-a-chip microfluidic systems promise enhanced understanding of HSCT dynamics. These models aim to provide more accurate simulations of the human BM microenvironment, potentially leading to improved preclinical assessments and therapeutic outcomes. This review highlights the complexities of the BM niche, discusses the limitations of current models, and suggests directions for future research using advanced model systems.
Xenograft models of human cancer play an important role in the screening and evaluation of candidates for new anticancer agents. The models, which are derived from human tumor cell lines and are classified according to the transplant site, such as ectopic xenograft and orthotopic xenograft, are still utilized to evaluate therapeutic efficacy and toxicity. The metastasis model is modified for the evaluation and prediction of cancer progression. Recently, animal models are made from patient-derived tumor tissue. The patient-derived tumor xenograft models with physiological characters similar to those of patients have been established for personalized medicine. In the discovery of anticancer drugs, standard animal models save time and money and provide evidence to support clinical trials. The current strategy for using xenograft models as an informative tool is introduced.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2005.11a
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pp.271-275
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2005
Queueing models are good models for fragments of communication systems and networks, so their investigation is interesting for theory and applications. Theses queues may play an important role for the validation of different decomposition algorithms designed for investigating more general queueing networks. So, in this paper we illustrate that the batch size distribution affects the loss probability, which is the main performance measure of a finite buffer queues.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.1
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pp.1-6
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2006
Queueing models are good models for fragments of communication systems and networks, so their investigation is interesting for theory and applications. Theses queues may play an important role for the validation of different decomposition algorithms designed for investigating more general queueing networks. So, in this paper we illustrate that the batch size distribution affects the loss probability, which is the main performance measure of a finite buffer queues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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