International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권8호
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pp.25-34
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2022
Today, further education of adults in the UK is one of the developing areas of continuing education. The Open University with distance learning, in the process of which innovative forms and methods based on computer and telecommunication technologies are used, is particularly successful in the organization of additional education of the adult population. The advantages of distance learning, multimedia - the latest information technologies, which provide the combination of graphic images, video, sound with the help of modern computer tools, are noted. The basic principles and forms underlying the technologies and forms of work with the elderly are defined. The international experience of implementing "Universities of the Third Age" is summarized. The most widespread approach in adult education in Great Britain is informational. The use of computer technologies motivates a new paradigm in educational methods and strategies, which requires new approaches, forms of learning, and innovative ways of delivering educational materials to adult learners. Information technologies have gained great popularity in such activities as distance learning, online learning, assistance in the education management system, development of programs and virtual textbooks in various subjects, online search for information for the educational process, computer testing of students' knowledge, creation of electronic libraries, formation of a single scientific electronic environment, publication of virtual magazines and newspapers on pedagogical topics, teleconferences, expansion of international cooperation in the field of Internet education. The information technology of synchronous distance learning "online" has gained considerable popularity in the educational process today. A promising direction is the use of multimedia technologies in educational activities to create a design of a virtual computer environment by decoding audiovisual information.
Compared with other subjects, mathematics has great differences in achievement. In hope of solving this problems, most schools the level-movement learning. Although they say it may have some effect because of its homogeneous group, the level groups still have differences in achievement in their students abilities. So, this study aims to present an appropriate tasks for the advanced intermediate and beginner groups and to help self-directed learning by selecting an appropriate tasks for the students' own level. To achieve thiese goals, a great deal of level tasks were developed and given to the students. After lettins them an select appropriate tasks for their own level and perform self-directed teaming, the tasks were measured carefully for their interest attitude and achievement in learning. Consequently, we tried a new method to improve uniformity and to turn teacher-centered learning into student-centered teaming. The following is the conclusion to this study. First self-directed teaming based on the selection of level tasks has meaningful effects on learning achievement in mathematics, especially for the beginner group. Second though the above method did not improve an interest for mathematics, but was very effective in the improvement of learning attitudes.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.89-96
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2023
Intrusion detection has been widely studied in both industry and academia, but cybersecurity analysts always want more accuracy and global threat analysis to secure their systems in cyberspace. Big data represent the great challenge of intrusion detection systems, making it hard to monitor and analyze this large volume of data using traditional techniques. Recently, deep learning has been emerged as a new approach which enables the use of Big Data with a low training time and high accuracy rate. In this paper, we propose an approach of an IDS based on cloud computing and the integration of big data and deep learning techniques to detect different attacks as early as possible. To demonstrate the efficacy of this system, we implement the proposed system within Microsoft Azure Cloud, as it provides both processing power and storage capabilities, using a convolutional neural network (CNN-IDS) with the distributed computing environment Apache Spark, integrated with Keras Deep Learning Library. We study the performance of the model in two categories of classification (binary and multiclass) using CSE-CIC-IDS2018 dataset. Our system showed a great performance due to the integration of deep learning technique and Apache Spark engine.
The purpose of this study is to enhance the achievement in mathematics by developing compensatory learning materials and applying those to learning. The conclusions of this study are as follows. 1. Solving the learning tasks by cooperative learning guided instruction to learning by students from teaching by teacher, and it made learning effective and students cooperative in personal-relation 2. Learning materials for compensating learning deficit made students motivated and interested in mathematics, and active in learning. 3. By applying the learning materials for compensating prerequisite learning deficit, students could grasp learning contents and learning tasks, and their achievement could be enhanced. On the basis of problems which appeared in the progress of this study, the suggestions are as follows. 1, The necessity of mathematics in agricultural high schools should be recognized by students and various learning materials should be developed. 2. In cooperative learning, the roles of team-chiefs have a great influence on learning mood and problem-solving processes, they, therefore, must be directed beforehand so that they play the roles of leaders.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제4권1호
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pp.8-12
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2012
The purpose of this study is to review the possible effect of the learning paradigm shift from traditional method to ubiquitous learning. What are the societal issues that need to be address in order to design a new pedagogical platform trending from e-learning to m-learning and now the u-learning? That without the proper study of how learning environment may affect the learning process of an individual will lead to poor quality of education. This new era of learning environment offer a big opportunity for "anytime, anywhere" learning. Thus, Lifelong learning is at hand of everyone. Maximizing the benefit of new trend will be a great help and addressing the limitations will lead to quality education.
It is a great honour for me to speak to you today on the Korean's problems in learning English pronunciation. First of all I would like to thank Prof. H. B. Lee, President of the Phonetic Society of Korea for calling upon me to make a keynote speech at this International Conference on Phonetic Sciences. The year before last when the 1 st Joint Summit on English Phonetics was held at Aichi Gakuin University in Japan, the warm hospitality given to me and my colleagues by the English Phonetic Society of Japan was so great that I would like to take this opportunity to express my sincere gratitude to the members of the English Phonetic Society of Japan and especially to Prof. Masaki Tsuzuki, President of the Society. Korean learners of English have a lot of problems in learning English pronunciation. Some vowel problems seem to be shared by Japanese learners but other problems, especially in consonants, are peculiar to Koreans owing to the nature of phonological rules peculiar to the Korean language. Of course, there are other important problems like speech rhythm and intonation besides vowels and consonants. But they will not be included here because of limited time.
Deep learning has become increasingly popular in both academic and industrial areas nowadays. Various domains including pattern recognition, Computer vision have witnessed the great power of deep neural networks. However, current studies on deep learning mainly focus on quality data sets with balanced class labels, while training on bad and imbalanced data set have been providing great challenges for classification tasks. We propose in this paper a method of data analysis-based data reduction techniques for selecting good and diversity data samples from a large dataset for a deep learning model. Furthermore, data sampling techniques could be applied to decrease the large size of raw data by retrieving its useful knowledge as representatives. Therefore, instead of dealing with large size of raw data, we can use some data reduction techniques to sample data without losing important information. We group PCB characters in classes and train deep learning on the ResNet56 v2 and SENet model in order to improve the classification performance of optical character recognition (OCR) character classifier.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권2호
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pp.215-226
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2023
Deep learning has made great strides in the field of unstructured data such as text, images, and audio. However, in the case of tabular data analysis, machine learning algorithms such as ensemble methods are still better than deep learning. To keep up with the performance of machine learning algorithms with good predictive power, several deep learning methods for tabular data have been proposed recently. In this paper, we review the latest deep learning models for tabular data and compare the performances of these models using several datasets. In addition, we also compare the latest boosting methods to these deep learning methods and suggest the guidelines to the users, who analyze tabular datasets. In regression, machine learning methods are better than deep learning methods. But for the classification problems, deep learning methods perform better than the machine learning methods in some cases.
The iterative learning operation has been utilized in the temperature Control of a batch reactor. A generic form of feedback-assisted first-order learning control scheme was constructed and then various design and operation modes were derived through convergence and robustness analysis in the frequency domain. The proposed learning control scheme was then implemented on a bench scale batch reactor with the heat of reaction simulated by an electric heater. The results show a great improvement in the performance of control as the number of batch operations progressed.
This paper discusses management education by utilizing the cyber education learning system in a web-based. New learning system tools offer great promise for a new contents of management learning. The cyber education learning system a shift from face-to-face lecturing to interactive learning. The situation changes profoundly when information technology becomes develope and education paradigm is shift. By exploiting the digital media. educations, and students, managers can shift to a new, more effect cyber education learning system. The following shift from classic educations to cyber educations learning system: from instruction to construction, from teacher-centered to learner-centered, from school to lifelong, from one-size-fits-all to customized, from teacher as transmitter to teacher as facilitator. Cyber education learning system has an important role to play in management education. Web-based technology is regarded as a general solution to cyber education learning. This study discussed many factors of implementation in cyber education systems and provide utilizing the learning system at main, detail functions. Lastly, management implications of these cyber education utilize are discussed in more detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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